Pyton von Kopf bis Fuß by Barry, Paul -- Read -- Imperial Library of Trantor

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Titel Impressum Über den Autor von Python von Kopf bis Fuß, 2. Auflage Inhaltsverzeichnis Einführung

Für wen ist dieses Buch? Wir wissen, was Sie gerade denken Und wir wissen, was Ihr Gehirn gerade denkt Metakognition: Nachdenken übers Denken Das haben WIR getan Lies mich

1 Die Grundlagen: Volle Kraft voraus!

Die IDLE-Fenster verstehen Code ausführen, eine Anweisung nach der anderen Funktionen + Module = Standardbibliothek Datenstrukturen sind schon eingebaut Methodenaufrufe haben Ergebnisse Entscheiden, wann Codeblöcke ausgeführt werden Welche »else« will schon mit »if«? Suiten können selbst Suiten enthalten Zurück zur Python-Shell Experimente auf der Shell Über eine Folge von Objekten iterieren Eine bestimmte Anzahl von Wiederholungen ausführen Das Ergebnis von Aufgabe 1 auf unseren Code anwenden Die Ausführung unterbrechen Zufallszahlen mit Python erzeugen Eine ernsthafte Businessapplikation programmieren Machen die Einrückungen Sie verrückt? Mit dem help-Befehl des Interpreters den Hilfetext zu einer Funktion anzeigen Mit Wertebereichen experimentieren Der Code aus Kapitel 1

2 Listendaten: Mit geordneten Daten arbeiten

Zahlen, Strings … und Objekte Die vier eingebauten Datentypen Eine ungeordnete Datenstruktur: Dictionary Eine Datenstruktur ohne Duplikate: Set Literale Erzeugung von Listen Wenn Sie mit mehr als ein paar Codezeilen arbeiten, sollten Sie den Editor benutzen Eine Liste zur Laufzeit »wachsen lassen« Zugehörigkeit mit »in« überprüfen Objekte aus einer Liste entfernen Eine Liste mit Objekten erweitern Objekte in eine Liste einfügen Datenstrukturen richtig kopieren Listen erweitern die Schreibweise der eckigen Klammern Listen verstehen start, stop und step start- und stop-Werte für Listen Listen mithilfe von Slices bearbeiten Pythons »for«-Schleife versteht Listen Marvins Slices im Detail Wann man Listen nicht benutzen sollte Der Code aus Kapitel 2, 1 von 2

3 Strukturierte Daten: Mit strukturierten Daten arbeiten

Ein Dictionary speichert Schlüssel/Wert-Paare Dictionaries im Code erkennen Reihenfolge des Einfügens wird NICHT beibehalten Werte mithilfe eckiger Klammern nachschlagen Zur Laufzeit mit Dictionaries arbeiten Einen Frequenzzähler aktualisieren Über ein Dictionary iterieren Über Schlüssel und Werte iterieren Mithilfe von »items« über ein Dictionary iterieren Wie dynamisch sind Dictionaries wirklich? KeyError-Laufzeitfehler vermeiden Vorhandensein mit »in« überprüfen Initialisierung vor Gebrauch sicherstellen »in« durch »not in« ersetzen Die »setdefault«-Methode verwenden Sets effektiv erzeugen Set-Methoden sinnvoll nutzen Ein Plädoyer für Tupel Eingebaute Datenstrukturen kombinieren Auf Daten einer komplexen Datenstruktur zugreifen Der Code aus Kapitel 3, Seite 1 von 2

4 Code wiederverwenden: Funktionen und Module

Code mithilfe von Funktionen wiederverwenden Einführung in Funktionen Rufen Sie Ihre Funktionen auf Funktionen können Argumente übernehmen Einen Wert zurückgeben Mehr als einen Wert zurückgeben Eingebaute Datenstrukturen: Wiederholung Eine allgemein nützliche Funktion erstellen Eine neue Funktion erstellen, 1 von 3 Standardwerte für Argumente definieren Positionelle und Schlüsselwortzuweisung im Vergleich Aktualisierung unseres Wissens über Funktionen Python auf der Kommandozeile ausführen Die erforderlichen Setup-Dateien erstellen Eine Distributionsdatei erstellen Pakete mit »pip« installieren Demonstration von Werteparametern Demonstration von Referenzparametern Die Entwicklerwerkzeuge zum Testen installieren Wie PEP 8-konform ist unser Code? Die Fehlermeldungen verstehen Der Code aus Kapitel 4

5 Eine Webapplikation erstellen: Auf ins wahre Leben!

Python: Was Sie bereits wissen Was soll unsere Webapplikation können? Flask installieren Wie funktioniert Flask? Die Flask-Web-App zum ersten Mal ausführen Ein Flask-Webapplikationsobjekt erzeugen Eine Funktion mit einer URL dekorieren Das Verhalten Ihrer Webapplikation testen Funktionalität im Web bereitstellen Das HTML-Formular erstellen Templates beziehen sich auf Webseiten Templates mit Flask rendern Das Formular der Webapplikation anzeigen Vorbereitungen zum Ausführen des Template-Codes HTTP-Statuscodes verstehen Mit POST-Daten umgehen Den Zyklus aus Bearbeiten, Anhalten, Starten und Testen optimieren Mit Flask auf Formulardaten zugreifen Die Formulardaten in der Webapplikation verwenden Die Ergebnisse als HTML ausgeben Die Webapplikation für die Cloud vorbereiten Der Code aus Kapitel 5

6 Daten speichern und bearbeiten: Wo kommen die Daten hin?

Etwas mit den Daten Ihrer Webapplikation anstellen Python unterstützt die Öffnen-Bearbeiten-Schließen-Technik Daten aus einer bestehenden Datei lesen Eine bessere Version von Öffnen-Bearbeiten-Schließen: »with« Das Protokoll von der Webapplikation anzeigen lassen Die Rohdaten per »Quelltext anzeigen« untersuchen Es ist Zeit, Ihre Daten zu escapen Die gesamte Log-Datei in der Webapplikation betrachten Bestimmte Attribute des Web-Requests protokollieren Eine Zeile voneinander getrennter Datenfelder protokollieren Von Rohdaten zu lesbaren Ausgaben Lesbare Ausgaben mit HTML erzeugen Darstellungslogik in das Template integrieren Mit Jinja2 lesbare Ausgaben erzeugen Der aktuelle Status Ihres Webapplikationscodes Die Daten befragen Der Code aus Kapitel 6

7 Datenbanken benutzen: Die DB-API von Python verwenden

Die Webapplikation für die Benutzung von Datenbanken vorbereiten Aufgabe 1: Den MySQL-Server installieren Einführung in die DB-API von Python Aufgabe 2: Einen MySQL-Datenbanktreiber für Python installieren MySQL-Connector/Python installieren Aufgabe 3: Die Datenbank und die nötigen Tabellen für die Webapplikation erstellen Eine Struktur für Ihre Log-Daten definieren Bestätigen Sie, dass die Tabelle für die Daten bereit ist Aufgabe 4: Den Code für die Datenbank und die Tabellen unserer Webapplikation schreiben Daten speichern ist die halbe Miete Wie kann der Datenbankcode am besten wiederverwendet werden? Überlegen Sie, was Sie hier wiederverwenden wollen Und was ist mit import? Sie kennen dieses Muster bereits So schlecht sind die schlechten Nachrichten gar nicht Der Code aus Kapitel 7

8 Ein bisschen Klasse: Verhalten und Zustand abstrahieren

Sich in die »with«-Anweisung einklinken Kurze Einführung in Objektorientierung Objekte aus Klassen erzeugen Objekte übernehmen das Verhalten, aber nicht den Zustand Mehr mit CountFromBy anfangen Methodenaufrufe: Die Details verstehen Methoden einer Klasse hinzufügen Die Bedeutung von »self« Die Gültigkeit von Geltungsbereichen Stellen Sie Ihren Attributnamen »self« voran (Attribut-)Werte vor Gebrauch initialisieren __init__ initialisiert Attribute Attribute mit »__init__« initialisieren Die Darstellung von CountFromBy verstehen Die Darstellung von CountFromBy selbst definieren Sinnvolle Standardwerte für CountFromBy Klassen: Was wir bereits wissen Der Code aus Kapitel 8

9 Das Kontextmanagement-Protokoll: Sich in Pythons with-Anweisung einklinken

Wie können wir den Code unserer Webapplikation am besten mit anderen teilen? Kontext anhand von Methoden verwalten Sie kennen den Kontextmanager bereits Eine neue Klasse für den Kontextmanager erstellen Die Klasse mit der Datenbankkonfiguration initialisieren Setup mit »__enter__« Teardown mit »__exit__« Den Code der Webapplikation überdenken, Teil 1 von 2 Die »log_request«-Funktion auf dem Prüfstand Die »log_request«-Funktion anpassen Die »view_the_log«-Funktion auf dem Prüfstand Nicht nur der Code ändert sich Die »view_the_log«-Funktion anpassen Die Datenfragen beantworten Der Code aus Kapitel 9, 1 von 2

10 Funktionsdekoratoren: Funktionen verpacken

Der Webserver (nicht Ihr Computer) führt den Code aus Zustandsverwaltung mit Flasks Sessions Den Zustand im Dictionary nachschlagen Anmeldevorgänge mit Sessions verwalten Log-out und Status überprüfen Eine Funktion an eine Funktion übergeben Eine übergebene Funktion aufrufen Eine Liste mit Argumenten übernehmen Eine Liste mit Argumenten verarbeiten Ein Dictionary mit Argumenten übernehmen Ein Dictionary mit Argumenten verarbeiten Funktionsargumente von beliebiger Zahl und beliebigem Typ übernehmen Einen Funktionsdekorator erstellen Der letzte Schritt: Mit Argumenten umgehen Der Dekorator im praktischen Einsatz Zurück zur Zugangsbeschränkung für /viewlog Der Code aus Kapitel 10, Teil 1 von 2

11 Mit Ausnahmen umgehen: Was zu tun ist, wenn mal etwas schiefgeht

Datenbanken sind nicht immer verfügbar Angriffe aus dem Web können richtig nerven Ein- und Ausgaben sind (manchmal) langsam Funktionsaufrufe können fehlschlagen Versuchen Sie immer, möglicherweise fehlerhaften Code auszuführen Ein try, viele excepts Ein Handler, sie zu knechten … Mit »sys« mehr über Ausnahmen erfahren Noch mal: der »catch all«-Ausnahme-Handler Zurück zum Code unserer Webapplikation Ausnahmen leise handhaben Mit anderen Datenbankfehlern umgehen Vermeiden Sie eng verbundenen Code Wiedersehen mit dem DBcm-Modul Eigene Ausnahmen erstellen Was kann mit »DBcm« noch schiefgehen? Die Behandlung von SQLError funktioniert anders Einen SQLError auslösen Ein schneller Rückblick: Robustheit hinzufügen Wie mit Wartezeiten umgehen? Kommt drauf an … Der Code aus Kapitel 11, 1 von 3

11¾ Ein bisschen Threading: Taten statt Warten

Warten: Was ist zu tun? Wie fragen Sie Ihre Datenbank ab? Datenbank-INSERTs und -SELECTs sind verschieden Mehrere Dinge gleichzeitig tun Keine Sorge. Benutzen Sie Threads Das Wichtigste zuerst: keine Panik Keine Sorge: Flask kann helfen Ist Ihre Webapplikation jetzt robust? Der Code aus Kapitel 11¾, 1 von 2

12 Fortgeschrittene Iteration: Schleifen wie verrückt

CSV-Daten als Listen einlesen CSV-Daten als Dictionaries einlesen Rohdaten säubern und trennen Vorsicht beim Verketten von Methodenaufrufen Daten in das benötigte Format umwandeln Die Daten in ein Dictionary mit Listen umwandeln Das Programmiermuster bei Listen erkennen Programmiermuster in Comprehensions umwandeln Ein genauerer Blick auf Comprehensions Eine Dictionary-Comprehension definieren Comprehensions mit Filtern erweitern Pythons Weg für den Umgang mit Komplexität Set-Comprehensions in Aktion Und was ist mit »Tupel-Comprehensions«? Runde Klammern um Code == Generator URLs mit einer Listen-Comprehension verarbeiten URLs mit einem Generator verarbeiten Definieren Sie, was Ihre Funktion tun soll Die Macht der Generatorfunktionen Die Generatorfunktion aufspüren, Teil 1 von 2 Eine letzte Frage Der Code aus Kapitel 12 Wir sind dann mal weg …

A Installation: Python installieren

Python 3 unter Windows installieren Python 3 unter Windows testen Python 3 unter Windows ergänzen Python 3 unter Mac OS X (macOS) installieren Python 3 unter macOS konfigurieren und testen Python 3 unter Linux installieren

B PythonAnywhere: Ihre Webapplikation bereitstellen

Schritt 0: Etwas Vorbereitung Schritt 1: Bei PythonAnywhere registrieren Schritt 2: Die Dateien in die Cloud hochladen Schritt 3: Den Code extrahieren und installieren Schritt 4: Eine Starter-Webapplikation erstellen, 1 von 2 Schritt 5: Die Webapplikation konfigurieren Schritt 6: Drehen Sie eine Runde mit Ihrer cloudbasierten Webapplikation!

C Die 10 wichtigsten Dinge, die wir nicht behandelt haben: Es gibt immer noch etwas zu lernen

1. Was ist mit Python 2? 2. Virtuelle Programmierumgebungen 3. Mehr zur Objektorientierung 4. Formate für Strings und Ähnliches 5. Dinge sortieren 6. Mehr zur Standardbibliothek 7. Code gleichzeitig ausführen 8. GUIs mit Tkinter (und Spaß mit turtle) 9. Ohne Test ist es nicht fertig 10. Debuggen, Debuggen, Debuggen

D Die 10 wichtigsten Projekte, die wir nicht behandelt haben: Noch mehr Werkzeuge, Bibliotheken und Module

1. Alternativen zu >>> 2. Alternativen zu IDLE 3. Jupyter Notebook: die webbasierte IDE 4. Data Science betreiben 5. Technologien für die Webentwicklung 6. Mit Webdaten arbeiten 7. Noch mehr Datenquellen 8. Programmierwerkzeuge 9. Kivy: Unsere Wahl für das »coolste Projekt überhaupt« 10. Alternative Implementierungen

E Mitmachen: Die Python-Gemeinschaft

Wohlwollender Diktator auf Lebenszeit Eine tolerante Gemeinschaft: Respekt für Vielfalt Python-Podcasts Das Python-Zen Welches Buch sollte ich jetzt lesen? Unsere englischen Lieblings-Python-Bücher Unsere deutschen Lieblings-Python-Bücher

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