Python 3 Grundkurs intensiv

Einführung, Entwicklungsumgebung und erster Python-Code

• Einordnung von Python 3 und typische Einsatzbereiche in Softwareentwicklung, Automatisierung, Datenverarbeitung und Scripting
• Vergleich zu anderen Programmiersprachen und Besonderheiten der Python-Syntax
• Installation und Einrichtung einer lauffähigen Python-Umgebung
• Entwicklungsumgebungen und Editoren: PyCharm, VS Code, (neo-)vim mit LSP und Jupyter Notebook
• Grundkonfiguration von Projekten, Interpreter-Auswahl und Ausführung von Skripten
• Python Tooling: Linter, Language Server Protocol, Formatter und sinnvolle Hinweise zur Code-Qualität
• Überblick zu KI-Modellen und GitHub Copilot als Unterstützung bei der Python Programmierung
• Aufbau eines ersten Skripts mit Eingaben, Ausgaben und kommentiertem Code

Syntax, Datentypen und Variablen

• Grundlegende Python-Syntax, Einrückung und Code-Struktur
• Variablen, Zuweisungen, Namenskonventionen und einfache Ausdrücke
• Zahlen, Strings, Booleans und None
• Typumwandlungen, Operatoren und typische Stolperstellen beim Einstieg
• String-Verarbeitung, Formatierung und Ausgabe von Ergebnissen
• Python Befehle und Standardfunktionen für häufige Aufgaben im Programmieralltag

Datenstrukturen und Kontrollfluss

• Listen als veränderbare Sequenzen und typische Operationen
• Tupel für unveränderbare Datenstrukturen
• Dictionaries als Schlüssel-Wert-Strukturen für strukturierte Daten
• Sets für eindeutige Werte und Mengenoperationen
• Auswahl passender Datenstrukturen für typische Programmieraufgaben
• Verzweigungen mit if, elif und else
• Vergleichsoperatoren, logische Operatoren und Wahrheitswerte
• for-Schleifen, while-Schleifen, Iteratoren und kontrollierte Schleifenlogik
• Abbruch und Fortsetzung von Schleifen mit break und continue

Funktionen, Type Hints und sauber strukturierter Code

• Definition eigener Funktionen mit Parametern, Argumenten und Rückgabewerten
• Positionsargumente, benannte Argumente und Standardwerte
• Sichtbarkeit von Variablen, Gültigkeitsbereiche und Seiteneffekte
• Type Hints zur besseren Lesbarkeit und Unterstützung durch Entwicklungswerkzeuge
• DocStrings für verständliche Dokumentation direkt im Code
• Strukturierung von Programmlogik in wiederverwendbare Bausteine
• Grundlagen für wartbaren Python-Code als Vorbereitung auf weiterführende Themen wie Clean Code mit Python

Module, Packages, pip und virtuelle Umgebungen

• Eigene Module erstellen und sinnvoll importieren
• Packages strukturieren und Namensräume nutzen
• pip als Paketmanager für Python
• Einbindung von 3rd Party Paketen in eigene Projekte
• Virtual Environments mit venv für isolierte Abhängigkeiten
• Grundlagen der Paketverwaltung als Einstieg in Python Packaging mit pip und virtuellen Umgebungen
• Typische Projektstruktur für kleine und mittlere Python-Anwendungen

Objektorientierte Programmierung mit Python

• Klassen, Objekte, Attribute und Methoden
• Konstruktoren, Instanzzustand und Methodenaufrufe
• Vererbung mit Basisklassen, Subklassen und super()
• Abstrakte Klassen als Strukturierungswerkzeug
• Composition als Alternative zu tiefen Vererbungshierarchien
• Magische Methoden für Python-typisches Verhalten
• Methoden überschreiben und Operator Overloading auf Python Art
• Praxisnahe Modellierung kleiner objektorientierter Programme

Robustheit, Fehlerbehandlung und Standard Library

• Exception Handling mit try, except, else und finally
• Eigene Exceptions für fachliche Fehlerfälle
• Dateien lesen und schreiben
• Arbeiten mit Dateipfaden, Verzeichnissen und Systeminformationen über os und sys
• Zeit- und Datumsverarbeitung mit datetime und time
• Protokollierung mit dem Python logging Modul
• Grundlagen der Datenpersistenz mit SQLite
• Ausblick auf automatisierte Tests und pytest für Python-Code

Ausblick auf weiterführende Python-Einsatzgebiete

• Einordnung von Pandas, NumPy und typischen Data-Science-Bibliotheken
• Abgrenzung zwischen Python Grundkurs, Python Datenanalyse und Machine Learning
• Weiterführende Möglichkeiten in Webentwicklung mit Django
• Weiterführende Möglichkeiten in Python für Systemadministration
• Weiterführende Möglichkeiten in Python im Office Umfeld

• Keine Python Vorkenntnisse erforderlich
• Sicherer Umgang mit Computer, Dateisystem und grundlegenden Arbeitsabläufen unter Windows, macOS oder Linux
• Grundlegendes technisches Verständnis und Bereitschaft, Programmieraufgaben praktisch umzusetzen
• Programmiererfahrung in einer anderen Sprache ist hilfreich, aber nicht notwendig