- 00:00 🎓 Einführung in das Programmieren mit Python
- Einführung in die Kursstruktur und den Lehrer Dr. David Malan,
- Beschreibung der Themen, die im Kurs behandelt werden, darunter Funktionen, Bedingungen, Schleifen, Ausnahmen, Bibliotheken und mehr.
- 04:45 🐍 Programmierung in Python: Funktionen und Variablen
- Vorstellung des ersten Python-Programms „Hello World“,
- Erklärung von Funktionen, Argumenten und Ausgaben in Python,
- Demonstration einer interaktiven Eingabeaufforderung für den Benutzernamen.
- 10:12 🐞 Fehlerbehandlung und Debugging
- Erklärung von Syntaxfehlern und deren Auswirkungen,
- Demonstration eines Syntaxfehlers und seiner Lösung,
- Betonung der Bedeutung von Fehlern bei der Programmierung und deren Behebung.
- 17:13 🔄 Interaktive Benutzereingabe und Rückgabewerte
- Implementierung einer interaktiven Benutzereingabe und Verwendung der
input()-Funktion, - Erklärung von Funktionen mit Rückgabewerten und deren Nutzung,
- Anpassung des Programms, um den Benutzernamen dynamisch auszugeben.
- Implementierung einer interaktiven Benutzereingabe und Verwendung der
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- 20:03 📝 Einführung in Variablen und den Input von Benutzern
- Variablen speichern Werte in einem Computerprogramm.
- Das Gleichheitszeichen (=) weist Werte Variablen zu.
- Kommentare können im Code verwendet werden, um Notizen hinzuzufügen.
- 30:12 📝 Verwendung des Plusoperators für die Zeichenkettenverkettung
- Der Plusoperator (+) kann verwendet werden, um Zeichenketten zu verketten.
- Der Print-Funktion können mehrere Argumente übergeben werden, um Zeichenketten zusammenzufügen.
- 37:12 📝 Anpassung des Trennzeichens in der Print-Funktion
- Die Print-Funktion hat ein Trennzeichnen (separator), das standardmäßig ein Leerzeichen ist.
- Das Trennzeichnen kann angepasst werden, um den Zeichenkettenausgaben ein bestimmtes Format zu geben.
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- 40:26 📝 Erklärung der Standardwerte für Parameter „end“ und „sep“ in der Python-Druckfunktion.
- Die Python-Druckfunktion hat zwei benannte Parameter: „end“ und „sep“.
- Der Standardwert für „end“ ist „\n“, was einen Zeilenumbruch am Ende jeder Ausgabe bedeutet.
- Der Standardwert für „sep“ ist ein einzelnes Leerzeichen, was zur Trennung von Ausgabeelementen verwendet wird.
- 45:29 📝 Verwendung von Escape-Zeichen, um Anführungszeichen in Zeichenketten einzufügen.
- Escape-Zeichen wie „“ können verwendet werden, um Anführungszeichen innerhalb von Zeichenketten einzufügen.
- Zum Beispiel kann „“ verwendet werden, um doppelte Anführungszeichen innerhalb eines Strings darzustellen: „“Text““.
- 56:12 📝 Verwendung von Zeichenkettenmethoden zur Bereinigung und Formatierung von Benutzereingaben.
- Zeichenkettenmethoden wie „strip“ und „title“ können verwendet werden, um Benutzereingaben zu bereinigen und zu formatieren.
- Durch Chaining dieser Methoden können mehrere Operationen auf einer Zeichenkette in einer Zeile durchgeführt werden, um den Code kompakter und lesbarer zu gestalten.
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- 01:00:42 🧮 Einführung in die Verwendung von Zeichenketten (Strings)
- Überlegungen zur Zeichenkettenformatierung und -länge.
- 01:03:01 📜 Die Verwendung der Methode „split“ für Zeichenketten
- Erläuterung der Verwendung der Methode „split“ zur Aufteilung von Zeichenketten.
- 01:06:00 🖥️ Interaktiver Python-Modus und einfache Mathematik
- Einführung in den interaktiven Python-Modus und grundlegende mathematische Operationen mit Python.
- 01:09:25 📊 Erstellung eines einfachen interaktiven Taschenrechners
- Erstellung eines interaktiven Taschenrechners, der Benutzereingaben verarbeitet und Berechnungen durchführt.
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- 01:20:17 🧮 Python und Dezimalzahlen
- Python unterstützt Dezimalzahlen für genaue Berechnungen,
- Die
round-Funktion kann Dezimalzahlen auf die gewünschte Anzahl von Dezimalstellen runden.
- 01:26:43 🤔 Schwächen von Gleitkommazahlen
- Gleitkommazahlen haben begrenzte Genauigkeit aufgrund von Speicherbeschränkungen,
- Floats können nicht unendlich präzise Zahlen darstellen und führen manchmal zu Rundungsfehlern.
- 01:31:06 👋 Erstellung eigener Funktionen
- Sie können eigene Funktionen in Python mit
defdefinieren, - Funktionen können Parameter haben, die es ermöglichen, Werte an die Funktion zu übergeben und anzuwenden.
- Sie können eigene Funktionen in Python mit
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- 01:39:44 🔧 Definition von Funktionen in Python
- Funktionen in Python vermeiden wiederholten Code.
- Funktionen müssen vor der Verwendung definiert werden, um Fehler zu vermeiden.
- 01:42:01 📝 Hauptteil des Python-Codes und Konventionen
- Die Hauptfunktion des Codes sollte normalerweise oben im Skript stehen.
- Die Verwendung von
mainals Konvention für die Hauptfunktion kann die Lesbarkeit verbessern.
- 01:44:07 🔄 Funktionen, die Werte zurückgeben
- Python-Funktionen können Werte zurückgeben, die dann in anderen Teilen des Codes verwendet werden können.
- Das Schlüsselwort
returnermöglicht es, einen Wert aus einer Funktion zurückzugeben.
- 01:55:02 🔍 Verwenden von bedingten Anweisungen in Python
- Bedingte Anweisungen (if-Statements) ermöglichen es, Entscheidungen basierend auf Bedingungen zu treffen.
- Die Verwendung von Vergleichsoperatoren wie
<,>,==in Kombination mitifermöglicht es, unterschiedliche Pfade im Code je nach Bedingung auszuführen.
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- 02:00:00 🤖 Verbessern des Code-Designs mit „if“ und „else if“,
- Einführung von „else if“ für komplexere bedingte Abfragen,
- Verwendung von „else“ als Catch-All für nicht erfüllte Bedingungen.
- 02:05:13 🛠️ Verbesserung des Codes mit „else“ und „or“,
- Verwendung von „else“ für das Catch-All-Szenario,
- Vereinfachung des Codes durch Verwendung von „or“ für mehrere Bedingungen.
- 02:11:42 🧩 Verwendung von „and“ für mehrere Bedingungen,
- Einführung von „and“ für gleichzeitige Bedingungen,
- Reduzierung der Komplexität des Codes durch Kombinieren von Bedingungen.
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- 02:19:19 🐍 Bedingte Anweisungen und Optimierung
- Die Verwendung von Bedingungen in Python kann durch die Kombination von Bedingungen und das Verketten von Ausdrücken optimiert werden.
- 02:24:39 🐍 Die Definition und Verwendung von Funktionen
- Das Erstellen und Verwenden von benutzerdefinierten Funktionen in Python, um den Code besser strukturiert und wiederverwendbar zu machen.
- 02:37:55 🐍 Pythonic-Konditionalausdrücke
- Die Verwendung von Python’s konditionalen Ausdrücken und
match-Syntax, um den Code auf eine elegante und kompakte Weise zu schreiben.
- Die Verwendung von Python’s konditionalen Ausdrücken und
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- 02:39:34 🐍 Einführung in die Verwendung von Bedingungen und Verzweigungen in Python
- Verwendung von
if,elifundelsefür bedingte Anweisungen, - Anwendung von Verzweigungen in Python-Programmen.
- Verwendung von
- 02:46:52 🔄 Einführung in Schleifen und wiederholtes Ausführen von Code
- Einführung in die Verwendung von Schleifen in Python,
- Verwendung von
while-Schleifen zur wiederholten Ausführung von Code, - Konzept der bedingten Anweisungen und Schleifen in der Programmierung.
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- 02:59:02 🐱 Einführung in Schleifen und bedingte Anweisungen
- Einführung in die Verwendung von Schleifen und bedingten Anweisungen in Python.
- 03:00:12 💡 Fragen zu Schleifenimplementierungen
- Klärung von Fragen zur Implementierung von Schleifen in Python.
- 03:03:03 📊 Einführung in Listen und for-Schleifen
- Einführung in Listen als Datenstrukturen und Verwendung von for-Schleifen.
- 03:07:08 🔢 Verwendung von Benutzereingaben und Schleifen
- Implementierung der Benutzereingabe, um die Anzahl der „Meow“-Ausgaben zu steuern und Verwendung von Schleifen.
- 03:08:27 📝 Erstellung einer benutzerdefinierten „Meow“-Funktion
- Erstellung einer benutzerdefinierten Funktion, um „Meow“-Ausgaben zu steuern und die Wiederverwendbarkeit des Codes zu verbessern.
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- 03:19:19 🐍 Funktionen in Python und
get_numberFunktion- Einführung in die Verwendung von Funktionen in Python.
- Erstellung einer benutzerdefinierten
get_numberFunktion. - Verwendung der Schleife
while Truezur Eingabe einer positiven Zahl.
- 03:20:02 🔄 Verwendung der
returnAnweisung in Funktionen- Erklärung der
returnAnweisung in Python-Funktionen. - Unterscheidung zwischen
breakundreturnin Schleifen. - Rückgabe eines Wertes aus einer Funktion.
- Erklärung der
- 03:21:38 📜 Arbeiten mit Listen in Python
- Einführung in die Verwendung von Listen (Arrays) in Python.
- Erstellen einer Liste von Studenten an der Hogwarts-Schule.
- Iteration über Listen mit einer
for-Schleife und Ausgabe von Listenelementen.
- 03:23:04 🎲 Verwendung von
rangeinfor-Schleifen- Verwendung von
rangezur Erzeugung einer Sequenz von Werten. - Iteration über eine Sequenz von Werten in einer
for-Schleife. - Anzeigen von Studentennamen und deren Position in der Liste.
- Verwendung von
- 03:24:54 🧙♂️ Einführung in Python-Dictionaries (Wörterbücher)
- Vorstellung von Python-Dictionaries zur Verknüpfung von Schlüsseln (Namen) mit Werten (Häuser).
- Erstellung eines leeren Dictionaries.
- Abrufen von Werten aus einem Dictionary anhand von Schlüsseln.
- 03:26:04 🏰 Verwendung von Dictionaries für die Hogwarts-Häuser
- Dynamische Zuordnung von Häusern zu Studenten mithilfe von Python-Dictionaries.
- Verwendung von Schlüsseln (Studentennamen) zur Abfrage der zugehörigen Werte (Häuser).
- Verbesserung der Code-Effizienz und Lesbarkeit durch Verwendung von Dictionaries.
- 03:28:16 🧙♂️ Dynamische Verwendung von Dictionaries und
for-Schleifen- Verwendung einer
for-Schleife zur dynamischen Ausgabe von Studentennamen und zugehörigen Häusern aus einem Dictionary. - Effiziente Verwendung von Dictionaries zur Verknüpfung von Informationen.
- Möglichkeit zur flexiblen Erweiterung der Datenstruktur für zusätzliche Informationen.
- Verwendung einer
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- 03:39:05 📚 Dictionaries in Python
- Dictionaries sind eine Datenstruktur in Python, die Schlüssel-Wert-Paare speichern.
- Mit einer for-Schleife kann man über die Schlüssel eines Wörterbuchs (Dictionary) iterieren.
- 03:42:33 🧙♂️ Mehrere Daten pro Eintrag in einem Wörterbuch (Dictionary)
- Man kann ein Wörterbuch (Dictionary) erstellen, das Listen von Informationen für jeden Eintrag enthält.
- Das Verwenden von Wörterbüchern ermöglicht die Organisation und den Zugriff auf umfangreiche Datenstrukturen.
- 03:55:05 🧱 Funktionen in Python zur Abstraktion von Aufgaben
- Funktionen ermöglichen die Erstellung von abstrakten Code-Blöcken, die wiederverwendbar sind.
- Mit Funktionen kann man komplexe Aufgaben in kleinere, handhabbare Teile aufteilen und den Code übersichtlicher gestalten.
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- 03:58:58 🔍 Einführung in Schleifen in Python
- Einführung in Schleifen und ihre Verwendung in Python.
- Verwendung von Schleifen zur Wiederholung von Aufgaben.
- 04:02:25 🧱 Implementierung eines dreifachen Schleifenbeispiels
- Implementierung einer Schleife zur Erzeugung eines dreifachen Quadrats.
- Verwendung von verschachtelten Schleifen für zweidimensionale Ausgaben.
- Abstraktion und Codeverbesserung.
- 04:07:25 🐍 Einführung in Ausnahmen in Python
- Einführung in Ausnahmen in Python.
- Behandlung von Ausnahmen, insbesondere Wertefehler.
- Verwendung von
tryundexceptzur Fehlerbehandlung beim Benutzereingabe.
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- 04:18:51 🧩 Python Try und Except: Behandeln von Fehlern
- Die Verwendung von Try-Except-Blöcken zur Fehlerbehandlung in Python.
- Empfehlung, bestimmte Fehler explizit zu behandeln und nicht alle Fehler aufzufangen.
- Erklärung von NameError und ValueError-Fehlern in diesem Kontext.
- 04:31:07 🔁 Verwendung einer Endlosschleife und einer eigenen Funktion
- Implementierung einer Endlosschleife in Python mit
while True. - Erstellung einer benutzerdefinierten Funktion
get_int, um eine Ganzzahl von Benutzern abzurufen und Fehler zu behandeln. - Verwendung der
break-Anweisung, um die Schleife zu verlassen, wenn die Eingabe erfolgreich ist.
- Implementierung einer Endlosschleife in Python mit
- 04:37:25 📦 Implementierung einer eigenen Funktion für wiederholte Verwendung
- Erstellung einer Funktion namens
get_int, die die Eingabe einer Ganzzahl von Benutzern erleichtert. - Verwendung der
return-Anweisung, um den Wert an den Aufrufer zurückzugeben. - Organisation des Hauptteils des Codes innerhalb einer
main-Funktion für sauberen Code.
- Erstellung einer Funktion namens
Diese Abschnitte des Transkripts decken verschiedene Konzepte zur Fehlerbehandlung, Schleifen und Funktionserstellung in Python ab.14 / 48
- 04:38:33 🐍 Umgang mit Ausnahmen (Fehler) in Python
- Verwendung von try, except, else und pass zur Fehlerbehandlung in Python,
- Verwendung von Funktionen zur Abstraktion von Code,
- Verbesserung der Fehlerbehandlung durch dynamische Eingabeaufforderungen.
- 04:52:14 📚 Bibliotheken und Module in Python
- Einführung in Python-Module und deren Verwendung zur Wiederverwendung von Code,
- Verwendung des „import“ -Schlüsselworts, um Module in Python zu laden und auf deren Funktionen zuzugreifen,
- Beispiel für die Verwendung des „random“ -Moduls zur Erzeugung zufälliger Daten.
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- 04:58:40 🪙 Implementieren der Random-Funktion in Python
- Die Random-Funktion in Python erzeugt Zufallszahlen.
- 04:59:09 📦 Verwenden des „import“ und „from“ Keywords
- „import“ wird verwendet, um ein ganzes Modul zu importieren.
- „from“ wird verwendet, um bestimmte Funktionen aus einem Modul zu importieren.
- 05:03:07 🎲 Generieren von Zufallszahlen mit „random.randint“
- Die „random.randint“ Funktion erzeugt Zufallszahlen zwischen zwei gegebenen Grenzen.
- 05:04:44 🃏 Verwenden der „random.shuffle“ Funktion
- Die „random.shuffle“ Funktion mischt die Elemente einer Liste zufällig.
- 05:09:23 🪄 Verwenden von „sys.argv“ für Befehlszeilenargumente
- „sys.argv“ ermöglicht den Zugriff auf die Argumente, die bei der Ausführung eines Python-Programms über die Befehlszeile übergeben werden.
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- 05:18:08 🐍 Fehlerbehandlung bei fehlenden Argumenten
- Fehler beim Zugriff auf Argumente in
sys.argv, - Implementierung einer Fehlerbehandlung für zu wenige Argumente,
- Verwendung von
sys.exitzum vorzeitigen Beenden des Programms.
- Fehler beim Zugriff auf Argumente in
- 05:28:41 🔄 Schleifen und Slicing in
sys.argv- Verwendung einer Schleife (
for) zum Iterieren übersys.argv, - Slicing von
sys.argvfür die Verarbeitung von Argumenten, - Beispiel für das Erstellen von mehreren Name-Tags aus den Eingabeargumenten.
- Verwendung einer Schleife (
- 05:34:54 🍴 Slicing von
sys.argvrückwärts- Verwendung eines negativen Index beim Slicing von
sys.argv, - Schneiden von Argumenten von hinten in der Liste,
- Möglichkeit, Teile von
sys.argvauf verschiedene Weisen auszuwählen.
- Verwendung eines negativen Index beim Slicing von
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- 05:38:05 📦 Installieren von Python-Paketen mit „pip“
- Mit „pip“ können Sie Python-Pakete einfach installieren.
- „pip“ ermöglicht das Hinzufügen von Bibliotheken und Erweiterungen zu Ihrer Python-Umgebung.
- Ein Beispiel zeigt die Installation eines Pakets namens „cow say“ mit „pip“.
- 05:42:12 🤔 Verwendung von Paketen und Befehlszeilenargumenten
- Python-Pakete entsprechen in gewisser Weise Java-Paketen und ermöglichen den Zugriff auf Funktionalitäten.
- Die Verwendung von Befehlszeilenargumenten kann die Effizienz und Automatisierung von Programmen erhöhen.
- Obwohl Befehlszeilenargumente nicht immer benutzerfreundlich sind, können sie in der Programmierung sehr nützlich sein.
- 05:45:13 🌐 Verwendung von APIs und der „requests“-Bibliothek
- APIs (Application Programming Interfaces) sind Schnittstellen für den Datenaustausch zwischen Anwendungen.
- Die „requests“-Bibliothek in Python ermöglicht das Abrufen von Daten von APIs und das Einbinden dieser Daten in eigene Programme.
- Ein Beispiel zeigt die Verwendung der „requests“-Bibliothek, um Daten von der iTunes-API abzurufen und anzuzeigen.
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- 05:58:00 🐍 Python-Programmierung und API-Anfragen
- Der Sprecher zeigt, wie Python-Programme API-Anfragen an Drittanbieter-Server senden können.
- 06:01:00 🐄 ASCII-Art und eigene Python-Bibliotheken
- Der Sprecher erklärt, wie ASCII-Art und eigene Python-Bibliotheken erstellt werden können.
- 06:09:38 🧪 Einführung in das Testen von Python-Code
- Der Sprecher führt in das Testen von Python-Code ein und zeigt, wie Tests erstellt werden können.
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- 06:18 🧪 Einführung in Unit-Tests und Assertions
- Unit-Tests helfen, die Funktionalität von Funktionen zu überprüfen.
- 06:23 🐍 Verwendung von assert für Tests
- Das assert-Schlüsselwort in Python ermöglicht es, Bedingungen in Tests zu überprüfen.
- 06:29 🚦 Verwendung von Pytest für automatisierte Tests
- Pytest ist ein hilfreiches Tool für das automatisierte Testen von Python-Code.
- 06:35 🔁 Automatisierung von Testfällen
- Tests können automatisiert werden, um wiederholtes Schreiben ähnlicher Tests zu vermeiden.
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- 06:37:42 🐞 Verbesserung des Testcodes
- Verbesserung des Designs des Testcodes.
- Aufteilung der Tests in verschiedene Kategorien.
- Verwendung von PyTest für das Testen.
- 06:39:07 🧩 Das Finden eines Fehlers mit Hilfe von Tests
- Identifizierung von fehlerhaften Tests.
- Verwendung von Ausnahmen (AssertionError) zur Fehlererkennung.
- Verbesserung des Fehlerverständnisses durch das Testen.
- 06:41:54 🤖 Unit-Tests in Python
- Verwendung von Unit-Tests für die Fehlererkennung.
- Einsatz von PiTest für automatisierte Tests.
- Empfehlungen zur Testorganisation und Testbarkeit von Funktionen.
- 06:55:02 🧪 Organisation von Tests
- Organisieren von Tests in separate Dateien und Ordner.
- Verwendung von Schleifen zum Testen mehrerer Werte.
- Beibehaltung von einfachen und klaren Testfällen.
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- 07:00:37 📂 Python-Dateien und Tests
- In diesem Abschnitt lernen wir, wie man Python-Dateien erstellt und Tests für den Python-Code schreibt.
- 07:13:13 📝 Python-Dateien lesen und schreiben
- Hier sehen wir, wie man Dateien in Python liest und schreibt, um Daten dauerhaft zu speichern.
- 07:16:46 📖 Lesen von Dateien und Verarbeiten der Zeilen
- Dieser Abschnitt zeigt, wie man eine Datei öffnet, ihre Zeilen liest und sie verarbeitet, um Informationen aus der Datei zu extrahieren.
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- 07:18:08 📜 Lesen und Drucken von Dateiinhalten
- Ein neuer Abschnitt beginnt mit der Erläuterung des Problems der neuen Zeilensymbole in Textdateien und wie sie beim Lesen und Drucken von Dateiinhalten auftreten.
- Lösungsvorschläge für das Problem, einschließlich Verwendung von
end=""oder Entfernen des Zeilenumbruchs mit.rstrip().
- 07:20:23 🔄 Effizientes Lesen und Drucken von Dateiinhalten
- Erläuterung der effizienteren Methode zum Lesen und Drucken von Dateiinhalten in Python.
- Verwendung der
for line in file-Schleife, um direkt über die Zeilen der Datei zu iterieren und sie effizienter zu verarbeiten.
- 07:26:07 📂 CSV-Dateien und Datentrennung
- Einführung in die Verwendung von CSV-Dateien (comma-separated values) zur Speicherung von Daten in Tabellenform.
- Darstellung, wie CSV-Dateien Daten trennen und wie sie nützlich sein können, um strukturierte Informationen zu speichern.
- 07:32:36 📝 Lesen von CSV-Dateien
- Demonstration, wie man CSV-Dateien in Python liest, indem man
split()verwendet, um Daten in Zeilen und Spalten aufzuteilen. - Verwendung der
for line in file-Schleife, um CSV-Dateien effektiv zu durchlaufen und auf die darin enthaltenen Daten zuzugreifen.
- Demonstration, wie man CSV-Dateien in Python liest, indem man
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- 07:36:46 📜 Verarbeitung von CSV-Dateien in Python
- Verarbeitung von CSV-Dateien in Python.
- 07:39:00 🧩 Entpacken von Listen in Python
- Entpacken von Listen in Python mit mehreren Variablen.
- Verbesserung der Lesbarkeit von Code durch Entpacken.
- 07:41:19 🔀 Sortieren von Daten in Python
- Sortieren von Daten in Python mithilfe der
sorted-Funktion. - Verwendung von Funktionen als Schlüssel für die Sortierung.
- Sortieren von Daten in Python mithilfe der
- 07:55:06 🐍 Verwendung von Lambda-Funktionen in Python
- Verwendung von Lambda-Funktionen (anonyme Funktionen) in Python.
- Erstellen einer Lambda-Funktion für die Sortierung von Daten.
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- 07:57:51 🐍 Lesen von CSV-Dateien mit
csv.reader- Verwendung von
csv.readerzum Lesen von CSV-Dateien. - Anpassen des Codes, um CSV-Daten in eine Liste von Wörterbüchern zu konvertieren.
- Fehlerbehandlung bei CSV-Dateien mit unterschiedlichen Spaltenreihenfolgen.
- Verwendung von
- 08:10:16 📝 Verwenden von
csv.DictReaderzur flexiblen Verarbeitung von CSV-Dateien- Einführung von
csv.DictReaderfür das Lesen von CSV-Dateien. - Speichern der Spaltennamen im CSV-Header für Flexibilität.
- Code-Anpassung für den Umgang mit CSV-Dateien, die sich in der Spaltenreihenfolge ändern.
- Einführung von
- 08:14:51 📝 Schreiben von Daten in eine CSV-Datei mit
csv.writerundcsv.DictWriter- Verwenden von
csv.writerzum Schreiben von Daten in eine CSV-Datei im Listenformat. - Verwenden von
csv.DictWriterzum Schreiben von Daten in eine CSV-Datei im Dictionary-Format. - Anpassung des Codes, um die Spaltenreihenfolge beim Schreiben in die CSV-Datei zu berücksichtigen.
- Verwenden von
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- 08:17:53 📝 Python Dateien und CSVs
- Demonstration des Schreibens von Daten in eine CSV-Datei mit Python.
- Verwendung von
csv.DictWriterfür das Schreiben von Daten in eine CSV-Datei. - Unterschiede zwischen Verwendung von ein- und doppelten Anführungszeichen in Python.
- 08:23:15 🖼️ Arbeiten mit Bildern in Python
- Einführung in die Verwendung der Pillow-Bibliothek zur Manipulation von Bildern.
- Erstellung eines einfachen animierten GIFs aus Bildern.
- Erläuterung der Verwendung von Bildern in Python für verschiedene Dateiformate.
- 08:33:01 🧵 Einführung in reguläre Ausdrücke (Regex)
- Erklärung, was reguläre Ausdrücke sind und wie sie Muster in Daten identifizieren.
- Beispiel zur Validierung von E-Mail-Adressen mithilfe von einfachen Bedingungen.
- Aufzeigen der Beschränkungen und Schwachstellen des gezeigten Ansatzes zur E-Mail-Validierung.
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- 08:38:15 📧 Validierung von E-Mail-Adressen
- Die Verwendung von regulären Ausdrücken (Regex) in Python ermöglicht die Überprüfung von E-Mail-Adressen.
- 08:43:20 🌟 Erkundung von regulären Ausdrücken
- Reguläre Ausdrücke sind Muster, die in Python verwendet werden, um komplexe Textmuster zu definieren und zu finden.
- 08:49:06 🧩 Verbesserte Validierung mit regulären Ausdrücken
- Die Verwendung von
dot(.) undplus(+) in regulären Ausdrücken, um Muster wie E-Mail-Adressen zu überprüfen.
- Die Verwendung von
- 08:53:00 🔄 Darstellung eines endlichen Zustandsautomaten
- Erklärung eines endlichen Zustandsautomaten zur Veranschaulichung der Funktionsweise von regulären Ausdrücken.
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- 08:57:44 🔍 Erklärung der Probleme mit dem regulären Ausdruck,
- Der reguläre Ausdruck ist zu allgemein und akzeptiert unerwünschte Zeichen in der E-Mail-Adresse.
- 09:00:05 📝 Verwendung von Rohstrings in regulären Ausdrücken,
- Die Verwendung von Rohstrings (durch Voranstellen von „r“) in regulären Ausdrücken ermöglicht die genaue Interpretation von Backslashes und speziellen Zeichen.
- 09:07:22 🧐 Einführung von ‚^‘ und ‚$‘ zur Begrenzung des Musters,
- Die Verwendung von ‚^‘ am Anfang und ‚$‘ am Ende eines regulären Ausdrucks begrenzt das Muster auf den Anfang und das Ende des Textes.
- 09:14:10 🎯 Verwendung von Zeichengruppen und Komplementärzeichen,
- Zeichengruppen in eckigen Klammern [] ermöglichen die Festlegung von akzeptierten Zeichen, während das Komplementärzeichen ‚^‘ Zeichen ausschließt.
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- 09:18 🔍 Verbesserung der regulären Ausdrücke für E-Mail-Validierung
- Verbesserung der Toleranz in regulären Ausdrücken für E-Mail-Validierung,
- Verengung der Definition von erlaubten Zeichen in Benutzernamen und Domainnamen,
- Verwendung von regulären Ausdrücken mit Square Brackets zur Spezifizierung von Zeichensätzen.
- 09:29 🧹 Behandlung von Groß- und Kleinschreibung in E-Mail-Validierung
- Verwendung des „re.ignore_case“-Flags, um Groß- und Kleinschreibung zu ignorieren,
- Behandlung von E-Mail-Adressen als Fall-unsensitive,
- Alternative Lösungen zur Behandlung der Groß- und Kleinschreibung.
- 09:35 📧 Behandlung von Subdomains in E-Mail-Validierung
- Einführung von Subdomains in E-Mail-Validierung,
- Verwendung von Klammern und einem Fragezeichen, um Teile des Musters optional zu machen,
- Anpassung des regulären Ausdrucks für die Validierung von E-Mail-Adressen.
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- 09:38:53 🧩 Erklärung von regulären Ausdrücken (Regular Expressions) in Python,
- Verwendung von Stern (*) und Fragezeichen (?) in regulären Ausdrücken,
- Gruppierung und Erfassung von Teilen eines regulären Ausdrucks mithilfe von Klammern.
- 09:44:26 🔍 Validierung von E-Mail-Adressen und Verwendung von Bibliotheken,
- Demonstration der Validierung von E-Mail-Adressen mit regulären Ausdrücken,
- Empfehlung zur Verwendung von Bibliotheken anstelle der Erstellung komplexer regulärer Ausdrücke.
- 09:49:04 🧹 Bereinigung von Benutzereingaben,
- Anpassung von Benutzernamenformaten durch Bereinigen von Eingaben,
- Verwendung von regulären Ausdrücken zur Mustererkennung und Bereinigung von Daten.
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- 09:59:03 🧮 Erläuterung zur Verwendung von re.search und Erfassung von Übereinstimmungen,
- Verwendung von re.search zum Abrufen spezifischer Übereinstimmungen in Zeichenketten,
- Verwendung von Erfassungsgruppen mit Klammern, um Teile der Übereinstimmung zu extrahieren,
- Verwendung von Gruppenindizes, um auf erfasste Teile der Übereinstimmung zuzugreifen.
- 10:00:41 🧹 Bereinigung von Eingabedaten mithilfe von regulären Ausdrücken,
- Verwendung von regulären Ausdrücken zur Bereinigung von Benutzereingaben,
- Verwendung des Fragezeichens und des Sterns, um verschiedene Arten von Leerzeichen zu tolerieren,
- Verbesserung der Flexibilität bei der Verarbeitung von Eingabedaten durch reguläre Ausdrücke.
- 10:14:08 🕵️♂️ Extrahieren von Benutzerinformationen aus URLs mithilfe von regulären Ausdrücken,
- Verwendung von re.sub zur Extraktion von Informationen aus Zeichenketten mithilfe von regulären Ausdrücken,
- Entfernen von Teilen einer Zeichenkette basierend auf einem regulären Ausdruck,
- Verbesserung der Robustheit bei der Extraktion von Informationen aus Benutzereingaben.
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- 10:18:57 🧙♂️ Einführung in reguläre Ausdrücke
- Erläuterung zur Verwendung von regulären Ausdrücken,
- Verwendung von Fragezeichen, vertikalen Strichen und Klammern zur Erstellung komplexerer regulärer Ausdrücke.
- 10:25:09 🧙♂️ Verbesserung der Bedingungskontrolle
- Anpassen der Bedingungskontrolle, um sicherzustellen, dass nur gültige Twitter-Benutzernamen akzeptiert werden,
- Verwendung des Nicht-Erfassungsoperators (?:) in regulären Ausdrücken.
- 10:38:00 🧙♂️ Einführung in die objektorientierte Programmierung (OOP)
- Vorstellung des Paradigmas der objektorientierten Programmierung (OOP),
- Erklärung, wie OOP-Prinzipien in Python angewendet werden können.
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- 10:40:05 🐍 Einführung in objektorientierte Programmierung
- Einführung in objektorientierte Programmierung als Technik,
- Verwendung von Funktionen, um Benutzernamen und Haus abzurufen und zurückzugeben,
- Verwendung von Tupeln zur Rückgabe von mehreren Werten.
- 10:52:11 📦 Verwendung von Listen statt Tupeln
- Verwenden von Listen anstelle von Tupeln, um Daten mutierbar zu machen,
- Unterschiede zwischen Listen und Tupeln in Python,
- Aktualisierung des Codes, um Listen anstelle von Tupeln zu verwenden.
- 10:57:14 📚 Verwendung von Wörterbüchern (Dictionaries)
- Verwendung von Python-Dictionaries, um Daten mit Schlüssel-Wert-Paaren zu organisieren,
- Aktualisierung des Codes, um ein Wörterbuch zur Speicherung von Benutzerdaten zu verwenden,
- Zugriff auf Wörterbuchschlüssel, um Daten abzurufen und zu ändern.
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- 10:59:06 🧰 Einführung in Dictionaries (Teil 1)
- Erklärung von Dictionary-Syntax.
- Verwendung von Single Quotes und Double Quotes.
- Vorstellung der Vorteile von Dictionaries.
- 11:00:15 🧩 Verwendung von Dictionaries in Python
- Demonstration der Verwendung von Dictionaries zur Speicherung von Daten.
- Erklärung der Vorteile von benannten Schlüsseln in Dictionaries.
- Diskussion über die Kompaktheit von Dictionary-Syntax.
- 11:02:06 🏠 Aktualisierung von Dictionary-Werten
- Einführung der Möglichkeit, Werte in einem Dictionary zu ändern.
- Verwendung von Schlüsseln, um auf Werte in einem Dictionary zuzugreifen und sie zu ändern.
- Demonstration der Anwendung von Schlüsseländerungen in einem Dictionary.
- 11:06:04 🏗️ Einführung in Klassen und Objekte
- Vorstellung von Klassen als Baupläne für benutzerdefinierte Datentypen.
- Erklärung von Objekten als Instanzen von Klassen.
- Demonstration der Verwendung von Klassen zur Erstellung benutzerdefinierter Datentypen.
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- 11:19:20 🏠 Konstruktion von Studentenobjekten und die Verwendung der init-Methode
- Konstruktion von Studentenobjekten mithilfe der init-Methode,
- Die init-Methode initialisiert ein Objekt, indem sie Werte für die Attribute name und house festlegt.
- 11:21:38 🚫 Fehlerbehandlung in der init-Methode
- Fehlerbehandlung in der init-Methode, um sicherzustellen, dass gültige Namen und Häuser übergeben werden,
- Verwendung von
raise ValueErrorzur Signalisierung von Fehlern bei ungültigen Eingaben.
- 11:36:22 ⚠️ Validierung von Hausnamen und Verwendung von benutzerdefinierten Ausnahmen
- Validierung von Hausnamen und Auslösung einer benutzerdefinierten Ausnahme bei ungültigen Eingaben,
- Demonstration der Verwendung von
raisezur Erzeugung von benutzerdefinierten Ausnahmen in Python-Klassen.
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- 11:39:35 🔵 Klassen und optionale Variablen
- Klassen können optionale Variablen haben.
- Eigene Fehlermeldungen in Klassen können erstellt werden.
- 11:41:00 🧙 Die
__str__Methode- Die
__str__Methode ermöglicht es, die Darstellung eines Objekts als Zeichenkette anzupassen.
- Die
- 11:51:46 🪄 Eigene Methoden in Klassen
- Eigene Methoden können in Klassen definiert werden, um zusätzliche Funktionalitäten hinzuzufügen.
- Methoden in Klassen können aufgerufen werden, um Aktionen auf Objekten auszuführen.
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- 12:00:17 🔧 Einführung in die Verwendung von Klassen und Attributen in Python
- Klassen ermöglichen die Strukturierung von Daten und Methoden.
- Instanzattribute speichern Daten für jedes Objekt.
- Klassenattribute sind gemeinsame Daten für alle Objekte dieser Klasse.
- 12:08:16 🧹 Verwendung von Eigenschaften (Properties) in Python
- Eigenschaften (Properties) sind Attribute mit zusätzlichen Schutzmechanismen.
- Getter- und Setter-Methoden ermöglichen die Kontrolle über den Zugriff auf Attribute.
- Python verwendet Konventionen, um die Sichtbarkeit von Attributen zu steuern, aber sie sind nicht durch die Sprache selbst erzwungen.
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- 12:21:08 📚 Klassen und Objekte in Python
- Python-Strings sind Klassen seit den Anfängen der Sprache.
- Listen, Dictionaries und andere Datentypen in Python sind ebenfalls Klassen.
- 12:29:03 🏠 Klassenmethoden in Python
- Klassenmethoden ermöglichen die Verbindung von Funktionen mit der Klasse selbst.
- Sie haben keinen impliziten Zugriff auf Instanzvariablen, sondern auf die Klasse selbst.
- 12:37:25 🎩 Verbesserung des Designs für den Sorting Hat
- Manchmal muss eine Klasse nicht instanziiert werden, sondern dient nur als Container für Daten und Funktionen.
- Die Verwendung von Klassenmethoden ermöglicht die Verbindung von Funktionen mit der Klasse selbst, ohne Instanzen zu erstellen.
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- 12:41:21 📚 Klassenvariablen und Klassenmethoden
- Klassenvariablen sind in der Klasse selbst vorhanden und werden von allen Objekten dieser Klasse gemeinsam genutzt.
- Klassenmethoden sind Methoden, die auf die Klasse selbst zugreifen und nicht auf Instanzobjekte angewiesen sind.
- 12:45:02 🐍 Verwendung von Klassenmethoden zur Vereinfachung
- Klassenmethoden können verwendet werden, um Funktionen zu definieren, die zur Klasse gehören, ohne ein Objekt dieser Klasse instanziieren zu müssen.
- Dies erleichtert die Organisation des Codes und vermeidet Redundanz.
- 13:00:05 🧙♂️ Vererbung in objektorientierter Programmierung
- Objektorientierte Programmierung ermöglicht die Erstellung von Klassen, die Eigenschaften und Methoden von anderen Klassen erben können.
- Dies ermöglicht die Wiederverwendung von Code und die Schaffung hierarchischer Beziehungen zwischen Klassen.
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- 13:02:12 🧙♂️ Vererbung und Superklassen
- Erklärung der Vererbung von Klassen und Superklassen.
- Einführung in die Verwendung von
super()für Vererbung. - Verwendung von Superklassen, um gemeinsame Funktionalitäten zu teilen.
- 13:13:05 🧙♂️ Operatorüberladung in Python
- Erläuterung der Operatorüberladung in Python.
- Verwendung von speziellen Methoden wie
__str__und__add__. - Implementierung von benutzerdefinierten Verhalten für den
+-Operator in einer Klasse.
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- 13:22:23 💼 Einführung in Operatorüberladung (Überladen von Operatoren in Python)
- Die Operatorüberladung ermöglicht es, Operatoren wie ‚+‘ in Python neu zu definieren, um benutzerdefinierte Verhaltensweisen für Objekte zu implementieren.
- 13:29:13 🏦 Python-Sets zur Entfernung von Duplikaten
- Sets in Python sind eine Datenstruktur, die dazu verwendet werden kann, Duplikate automatisch zu entfernen, was besonders nützlich sein kann, wenn Sie eindeutige Elemente aus einer Liste von Daten extrahieren möchten.
- 13:37:15 🔒 Lokale und globale Variablen in Python
- Python ermöglicht den Zugriff auf globale Variablen innerhalb von Funktionen, aber das Ändern von globalen Variablen erfordert die Verwendung des Schlüsselworts „global“. Wenn Sie versuchen, eine globale Variable in einer Funktion zu ändern, wird ein Fehler ausgelöst.
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- 13:42:23 🐍 Global vs. Local Variables
- Explanation of global and local variables in Python,
- Introduction of the „global“ keyword in Python to indicate a variable as global.
- 13:46:27 🏦 Implementing a Bank Account Class
- Creation of a Python class called „account“ to model a bank account,
- Initialization of instance variables and introduction of properties,
- Implementation of deposit and withdraw methods within the class.
- 13:53:29 📦 Using Class Constants
- Explanation of class constants in Python,
- Creation of a class variable to represent a constant value,
- Utilization of the class constant within a class method.
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- 14:01:38 📚 Typisierung und Typenhinweise in Python
- Python ermöglicht Typenhinweise mit sogenannten „Type Hints“.
- Type Hints sind Annotationen, die den erwarteten Datentyp von Variablen und Funktionen angeben.
- Diese Hinweise werden von Python nicht erzwungen, helfen jedoch bei der Fehlererkennung und Verbesserung der Code-Qualität.
- 14:07:04 🛠️ Verwendung von Typenhinweisen in Python
- Typenhinweise können in Python verwendet werden, um den erwarteten Datentyp von Variablen und Funktionen anzugeben.
- Tools wie „myPy“ können Typenhinweise analysieren und auf potenzielle Fehler hinweisen, bevor der Code ausgeführt wird.
- Typenhinweise sind in der Python-Community üblich, um die Code-Qualität zu verbessern und Bugs zu vermeiden.
- 14:19:38 📖 Dokumentieren von Python-Funktionen mit Docstrings
- Python ermöglicht die Dokumentation von Funktionen mit sogenannten „Docstrings“.
- Docstrings sind spezielle Kommentare, die innerhalb von Funktionen verwendet werden und Informationen zur Verwendung der Funktion bereitstellen.
- Diese Docstrings können von Tools analysiert werden, um automatisch Dokumentation zu generieren, die anderen Entwicklern hilft, die Funktion zu verstehen und zu verwenden.
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- 14:22:35 💡 Python Docstrings und ihre Verwendung
- Docstrings können verwendet werden, um Code zu dokumentieren und sogar Fehler zu finden.
- 14:23:32 💡 Verwendung von Befehlszeilenargumenten in Python
- Das
argparse-Modul ermöglicht das einfache Parsen von Befehlszeilenargumenten.
- Das
- 14:33:10 💡 Verwendung von
argparsezur Verbesserung der Befehlszeilenargumenteargparseermöglicht die Definition von Standardwerten und Datentypen für Befehlszeilenargumente.
- 14:39:08 💡 Entpacken von Werten in Python
- Python bietet die Möglichkeit, Werte elegant zu entpacken und Funktionen effizienter zu gestalten.
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- 14:42:04 🧙♂️ Funktion zur Umrechnung von Galleonen, Sickeln und Knuts
- Eine Funktion zur Umrechnung von Galleonen, Sickeln und Knuts wird vorgestellt.
- 14:44:03 🎒 Verwendung von Listen und Unpacking
- Vorstellung der Verwendung von Listen und Unpacking, um Werte an eine Funktion zu übergeben.
- 14:47:14 🧳 Unpacking von Werten aus einem Dictionary
- Erklärung des Unpacking-Prozesses für Werte aus einem Dictionary und deren Verwendung in einer Funktion.
- 14:59:50 🌟 Verwendung von variabler Anzahl von Argumenten in Funktionen
- Demonstration der Verwendung von variabler Anzahl von Argumenten in einer Funktion, sowohl für positionale als auch benannte Argumente.
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- 15:02:52 🐍 Python’s variadic arguments
- Python uses asterisks to indicate variable numbers of arguments.
*argsand**kwargsallow you to work with variable arguments.- Functions can accept a variable number of arguments using the star syntax.
- 15:06:05 🧩 Programming paradigms in Python
- Python supports procedural, object-oriented, and functional programming paradigms.
- Python allows encapsulation of data and functionality in classes.
- Functional programming in Python involves functions with no side effects and focuses on input and output.
- 15:10:28 📦 Using the
mapfunction- The
mapfunction in Python applies a specified function to every element in a sequence. - It can be used to transform data in a list or sequence efficiently.
- The
- 15:15:22 🎯 List comprehensions and conditional filtering
- List comprehensions provide a concise way to create lists based on existing lists or sequences.
- Conditional filtering in list comprehensions allows you to include or exclude elements based on specific conditions.
- Python’s list comprehensions are a powerful tool for working with lists and sequences.
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- 15:23:12 🧙♂️ Gryffindor-Studenten sortieren
- Sortieren von Gryffindor-Studenten,
- Verwendung von List Comprehensions und Filterfunktionen,
- Möglichkeit der Verwendung von Lambda-Funktionen in Filtern.
- 15:34:04 🐑 Zählen von Schafen in Python
- Einführung in die Verwendung der
enumerate-Funktion, - Erstellung von Funktionen zur Abstraktion von Code,
- Verwendung von Listen und Schleifen in Python-Funktionen.
- Einführung in die Verwendung der
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- 15:42:50 🐑 Grenzen der Rechenleistung
- Versuch, eine große Anzahl von Schafen auszugeben,
- Erreichen der Grenzen der Rechenleistung,
- Vermutung, dass der Computer aufgrund des enormen Speicherbedarfs und der CPU-Auslastung Probleme hat.
- 15:43:46 🚫 Programmüberlastung und Speicherauslastung
- Erklärung, dass das Programm aufgrund der großen Datenmenge nicht mehr funktioniert,
- Vermutung, dass die Speicher- und CPU-Ressourcen des Computers überlastet sind,
- Erwähnung der Notwendigkeit, das Problem anders anzugehen, um die Überlastung zu vermeiden.
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