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Python Packaging und Tooling - Moderne Projektstrukturierung

Seminar - GFU Cyrus AG

Sie beherrschen nach dem Seminar den vollständigen Workflow moderner Python-Projektorganisation - von der Wahl der passenden Projektstruktur über das Management von Abhängigkeiten bis hin zur Veröffentlichung auf PyPI.

Sie setzen Werkzeuge wie uv, pip-tools, Ruff und Pre-commit gezielt ein, um saubere, konsistente und automatisierte Entwicklungsprozesse zu etablieren.

Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie Lockfiles erstellen, Systemabhängigkeiten kontrollieren, Python-Pakete testen und über GitHub Actions oder Tox automatisiert veröffentlichen - sowohl intern als auch öffentlich.

Ihre Projekte werden dadurch wartbar, reproduzierbar und optimal für die Teamarbeit vorbereitet.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Tag 1 - Grundlagen, Imports, Pakete und Module
    • Der Python-Importmechanismus: import, from, Star-Import
    • Namespaces verstehen: Was ist ein Namespace?
    • Modulauflösung mit sys.path und sys.modules
    • Das site Modul
    • Python-Import-Reihenfolge nach PEP 8
    • Das Modulobjekt und seine Attribute
    • Praxis: Settings-Modul als Konfiguration verwenden
    • Modul-Loader und Finder
    • __name__ == __main__ - Bedeutung und Verwendung
    • Modularten: Standardbibliothek, Drittanbieter, eigene Module, C-Extensions
    • Modul-Docstring: Bedeutung und Nutzung
    • Verschachtelte Pakete & relative Importe
    • __init__.py und Paketstruktur
    • Python Programm im Modul-Kontext starten
    • Star-Imports und __all__
    • Öffentliche vs. private Module (Best Practices)
    • Namespace Packages (optional)
    • __pycache__ und .gitignore: sinnvolle Konfiguration
    • importlib: Dynamisches Laden von Modulen
    • Übungsprojekt

  • Tag 2 - Abhängigkeiten und Projektlayouts
    • Was sind Abhängigkeiten und warum ist Dependency Management so schwierig?
    • pip - Grundlagen, Befehle und der Python Package Index
    • Benutzer- und globale Installationen
    • Nachteile globaler Installationen
    • Virtuelle Umgebungen, Einrichtung und Analyse von venv
    • Paket- und Projektlayouts verstehen: Flat vs. src, Wiederverwendbarkeit und Fehlervermeidung
    • Einführung in pyproject.toml: Metadaten, Dependencies und Build-System
    • Lokale Installation, editierbare Installation
    • Testorganisation in Projekten: pytest und Strukturierung
    • Praxis-Workshop: Zwei Projekte lokal installieren und importieren
    • Abhängigkeitsmanagement in Projekten: Trennung von Runtime und Dev-Dependencies
    • Einführung in pip-tools und Lockfiles
    • Umgebungsvariablen & .env-Dateien mit python-dotenv
    • Git-Konfiguration: .gitignore und .gitattributes für Python-Projekte
    • Linter und Formatter: Einführung und Best Practices
    • Black, Isort, Bandit (Security), Pylint
    • Ruff: PEP 8-konformes Linting und Konfiguration (Workshop Demo)
    • Übungsprojekte

  • Tag 3 - Poetry, uv & Veröffentlichung auf PyPI
    • Was ist ein Wheel
    • Installationsquellen: Lokal, Wheels, GitHub, PyPI, TestPyPI, tar.gz
    • Einführung in uv: Projektinitialisierung und Dependency Management
    • uv Deep Dive: Dependencies, optionale Dependencies, Dependency Groups
    • uv pip API
    • uv Workspaces
    • Überblick: Build-Systeme in Python, Motivation und Vergleich
    • Paketveröffentlichung: Upload auf TestPyPI und PyPI mit uv
    • Version Bumping und Git Tags
    • Wie halte ich Version und Release-Historie konsistent?
    • Projekt-Metadaten in pyproject.toml: sinnvolle Felder und Best Practices für Veröffentlichungen
    • Einführung in Tox: Tests und Umgebungen automatisieren
    • Continuous Integration / Continuous Delivery: GitHub CI/CD-Pipeline für Python-Projekte
    • Jobs und Steps einer CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions
    • Environment Variablen und Secrets: sichere Handhabung in CI/CD-Pipelines
    • Pre-commit Hooks für Qualitätssicherung: Ruff und Tests vor jedem Commit
    • Praxis-Workshop: CI/CD-Pipeline

Zielgruppe:
  • Python-Entwickler:innen, DevOps-Engineers und Data Scientists
  • Technische Projektleiter:innen mit Fokus auf Softwarequalität
  • Software-Architekt:innen, die stabile Build- und Release-Prozesse suchen
  • Teams, die Python in CI/CD, Microservices oder Datenprojekten einsetzen



  • Teilnahmevoraussetzungen:
    • Sie verfügen über Grundkenntnisse in Python
      , z. B. beim Arbeiten mit Funktionen, Modulen und Imports
    • Sie haben bereits einfache Projekte mit pip install umgesetzt
    • Sie benötigen keine Vorkenntnisse in pyproject.toml, poetry oder pip-tools
    • Das Seminar richtet sich an Einsteiger im Bereich Packaging ebenso wie an Umsteiger und Fortgeschrittene

Seminarkennung:
S5319
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