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484
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@ -0,0 +1,484 @@
---
language: python
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
- ["kultprok", "http:/www.kulturproktologie.de"]
filename: learnpython.py
---
Anmerkungen des ursprünglichen Autors:
Python wurde in den frühen Neunzigern von Guido van Rossum entworfen. Es ist heute eine der beliebtesten Sprachen. Ich habe mich in Python wegen seiner syntaktischen Übersichtlichkeit verliebt. Eigentlich ist es ausführbarer Pseudocode.
Feedback ist herzlich willkommen! Ihr erreicht mich unter [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) oder louiedinh [at] [google's email service]
Hinweis: Dieser Beitrag bezieht sich besonders auf Python 2.7, er sollte aber auf Python 2.x anwendbar sein. Haltet Ausschau nach einem Rundgang durch Python 3, der bald erscheinen soll.
```python
# Einzeilige Kommentare beginnen mit einer Raute (Doppelkreuz)
""" Mehrzeilige Strings werden mit
drei '-Zeichen geschrieben und werden
oft als Kommentare genutzt.
"""
####################################################
## 1. Primitive Datentypen und Operatoren
####################################################
# Die Zahlen
3 #=> 3
# Mathematik ist das, was man erwartet
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20
35 / 5 #=> 7
# Division ist ein wenig kniffliger. Es ist ganzzahlige Division
# und rundet automatisch ab.
5 / 2 #=> 2
# Um das zu ändern, müssen wir Gleitkommazahlen kennenlernen.
2.0 # Das ist eine Gleitkommazahl
11.0 / 4.0 #=> 2.75 Ahhh...schon besser
# Rangfolge wird mit Klammern erzwungen
(1 + 3) * 2 #=> 8
# Boolesche Ausdrücke sind primitive Datentypen
True
False
# Mit not wird negiert
not True #=> False
not False #=> True
# Gleichheit ist ==
1 == 1 #=> True
2 == 1 #=> False
# Ungleichheit is !=
1 != 1 #=> False
2 != 1 #=> True
# Ein paar weitere Vergleiche
1 < 10 #=> True
1 > 10 #=> False
2 <= 2 #=> True
2 >= 2 #=> True
# Vergleiche können verknüpft werden!
1 < 2 < 3 #=> True
2 < 3 < 2 #=> False
# Strings werden mit " oder ' gebildet
"Das ist ein String."
'Das ist auch ein String.'
# Strings können addiert werden!
"Hello " + "world!" #=> "Hello world!"
# Ein String kann wie eine Liste von Zeichen verwendet werden
"Das ist ein String"[0] #=> 'D'
# Mit % können Strings formatiert werden, etwa so:
"%s können %s werden" % ("Strings", "interpoliert")
# Ein neuerer Weg, um Strings zu formatieren, ist die format-Methode.
# Diese Methode wird bevorzugt
"{0} können {1} werden".format("Strings", "formatiert")
# Wir können Schlüsselwörter verwenden, wenn wir nicht abzählen wollen.
"{name} will {food} essen".format(name="Bob", food="Lasagne")
# None ist ein Objekt
None #=> None
# Verwendet nicht das Symbol für Gleichheit `==`, um Objekte mit None zu vergleichen
# Benutzt stattdessen `is`
"etc" is None #=> False
None is None #=> True
# Der 'is'-Operator testet Objektidentität. Das ist nicht
# sehr nützlich, wenn wir mit primitiven Datentypen arbeiten, aber
# sehr nützlich bei Objekten.
# None, 0, und leere Strings/Listen werden alle als False bewertet.
# Alle anderen Werte sind True
0 == False #=> True
"" == False #=> True
####################################################
## 2. Variablen und Collections
####################################################
# Ausgabe ist sehr einfach
print "Ich bin Python. Schön, dich kennenzulernen!"
# Es gibt keinen Grund, Variablen vor der Zuweisung zu deklarieren.
some_var = 5 # kleinschreibung_mit_unterstrichen entspricht der Norm
some_var #=> 5
# Eine noch nicht deklarierte Variable anzusprechen, löst eine Exception aus.
# Siehe Kontrollstruktur, um mehr über Ausnahmebehandlung zu lernen.
some_other_var # Löst einen NameError aus
# if kann als Ausdruck verwendet werden
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"
# Listen speichern Sequenzen
li = []
# Wir können mit einer bereits gefüllten Liste anfangen
other_li = [4, 5, 6]
# append fügt Daten am Ende der Liste ein
li.append(1) #li ist jetzt [1]
li.append(2) #li ist jetzt [1, 2]
li.append(4) #li ist jetzt [1, 2, 4]
li.append(3) #li ist jetzt [1, 2, 4, 3]
# Vom Ende der Liste mit pop entfernen
li.pop() #=> 3 und li ist jetzt [1, 2, 4]
# Fügen wir es wieder hinzu
li.append(3) # li ist jetzt wieder [1, 2, 4, 3].
# Greife auf Listen wie auf Arrays zu
li[0] #=> 1
# Das letzte Element ansehen
li[-1] #=> 3
# Außerhalb der Liste ist es ein IndexError
li[4] # Raises an IndexError
# Wir können uns Ranges mit Slice-Syntax ansehen
li[1:3] #=> [2, 4]
# Den Anfang auslassen
li[2:] #=> [4, 3]
# Das Ende auslassen
li[:3] #=> [1, 2, 4]
# Ein bestimmtes Element mit del aus der Liste entfernen
del li[2] # li ist jetzt [1, 2, 3]
# Listen können addiert werden
li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Hinweis: li und other_li werden in Ruhe gelassen
# Listen mit extend verknüpfen
li.extend(other_li) # Jetzt ist li [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Mit in auf Existenz eines Elements prüfen
1 in li #=> True
# Die Länge der Liste mit len ermitteln
len(li) #=> 6
# Tupel sind wie Listen, nur unveränderlich.
tup = (1, 2, 3)
tup[0] #=> 1
tup[0] = 3 # Löst einen TypeError aus
# Wir können all diese Listen-Dinge auch mit Tupeln anstellen
len(tup) #=> 3
tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] #=> (1, 2)
2 in tup #=> True
# Wir können Tupel (oder Listen) in Variablen entpacken
a, b, c = (1, 2, 3) # a ist jetzt 1, b ist jetzt 2 und c ist jetzt 3
# Tuple werden standardmäßig erstellt, wenn wir uns die Klammern sparen
d, e, f = 4, 5, 6
# Es ist kinderleicht zwei Werte zu tauschen
e, d = d, e # d is now 5 and e is now 4
# Dictionarys (Wörterbucher) speichern Key-Value-Paare
empty_dict = {}
# Hier ein gefülltes Wörterbuch
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# Wir können Einträge mit [] nachschlagen
filled_dict["one"] #=> 1
# So holen wir alle Keys (Schlüssel) als Liste
filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]
# Hinweis - Die Reihenfolge von Schlüsseln in der Liste ist nicht garantiert.
# Einzelne Resultate können anders angeordnet sein.
# Alle Values (Werte) als Liste
filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]
# Hinweis - Hier gelten dieselben Einschränkungen für die Reihenfolge wie bei Schlüsseln.
# Das Vorhandensein eines Schlüssels im Wörterbuch mit in prüfen
"one" in filled_dict #=> True
1 in filled_dict #=> False
# Einen nicht vorhandenenen Schlüssel zu suchen, löst einen KeyError aus
filled_dict["four"] # KeyError
# Mit der get-Methode verhindern wir das
filled_dict.get("one") #=> 1
filled_dict.get("four") #=> None
# Die get-Methode unterstützt auch ein Standardargument, falls der Wert fehlt
filled_dict.get("one", 4) #=> 1
filled_dict.get("four", 4) #=> 4
# Die setdefault-Methode ist ein sicherer Weg, ein neues Schlüssel-Wert-Paar anzulegen
filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] wird auf 5 gesetzt
filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] ist noch immer 5
# Sets speichern Mengen
empty_set = set()
# Initialisieren wir ein Set mit ein paar Werten
some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set ist jetzt set([1, 2, 3, 4])
# Seit Python 2.7 kann {} benutzt werden, um ein Set zu erstellen
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1 2 3 4}
# Mehr Elemente hinzufügen
filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}
# Schnittmengen werden mit & gebildet
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}
# Mengen werden mit | vereinigt
filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Die Differenz einer Menge mit - bilden
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}
# Auf Vorhandensein mit in prüfen
2 in filled_set #=> True
10 in filled_set #=> False
####################################################
## 3. Kontrollstruktur
####################################################
# Erstellen wir mal eine Variable
some_var = 5
# Hier eine if-Anweisung. Die Einrückung ist in Python wichtig!
# gibt "some_var ist kleiner als 10" aus
if some_var > 10:
print "some_var ist viel größer als 10."
elif some_var < 10: # Dieser elif-Absatz ist optional.
print "some_var ist kleiner als 10."
else: # Das hier ist auch optional.
print "some_var ist tatsächlich 10."
"""
For-Schleifen iterieren über Listen
Ausgabe:
hund ist ein Säugetier
katze ist ein Säugetier
maus ist ein Säugetier
"""
for animal in ["hund", "katze", "maus"]:
# Wir können Strings mit % formatieren
print "%s ist ein Säugetier" % animal
"""
`range(Zahl)` gibt eine null-basierte Liste bis zur angegebenen Zahl wieder
Ausgabe:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print i
"""
While-Schleifen laufen, bis eine Bedingung erfüllt ist.
Ausgabe:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print x
x += 1 # Kurzform für x = x + 1
# Ausnahmebehandlung mit einem try/except-Block
# Funktioniert in Python 2.6 und höher:
try:
# Mit raise wird ein Fehler ausgegeben
raise IndexError("Das hier ist ein Index-Fehler")
except IndexError as e:
pass # Pass ist nur eine no-op. Normalerweise würden wir hier den Fehler klären.
####################################################
## 4. Funktionen
####################################################
# Mit def neue Funktionen erstellen
def add(x, y):
print "x ist %s und y ist %s" % (x, y)
return x + y # Werte werden mit return zurückgegeben
# Funktionen mit Parametern aufrufen
add(5, 6) #=> Ausgabe ist "x ist 5 und y ist 6" und gibt 11 zurück
# Ein anderer Weg des Funktionsaufrufs sind Schlüsselwort-Argumente
add(y=6, x=5) # Schlüsselwörter können in beliebiger Reihenfolge übergeben werden.
# Wir können Funktionen mit beliebiger Anzahl von # Positionsargumenten definieren
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)
# Wir können auch Funktionen mit beliebiger Anzahl
# Schlüsselwort-Argumenten definieren
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Rufen wir es mal auf, um zu sehen, was passiert
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Wir können beides gleichzeitig machem, wenn wir wollen
def all_the_args(*args, **kwargs):
print args
print kwargs
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) Ausgabe:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Beim Aufruf von Funktionen können wir das Gegenteil von varargs/kwargs machen!
# Wir benutzen dann *, um Tupel auszuweiten, und ** für kwargs.
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # äquivalent zu foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # äquivalent zu foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # äquivalent zu foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Python hat First-Class-Funktionen
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) #=> 13
# Es gibt auch anonyme Funktionen
(lambda x: x > 2)(3) #=> True
# Es gibt auch Funktionen höherer Ordnung als Built-Ins
map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]
# Wir können bei map- und filter-Funktionen auch List Comprehensions einsetzen
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
####################################################
## 5. Klassen
####################################################
# Wir bilden die Unterklasse eines Objekts, um Klassen zu erhalten.
class Human(object):
# Ein Klassenattribut. Es wird von allen Instanzen einer Klasse geteilt
species = "H. sapiens"
# Ein simpler Konstruktor
def __init__(self, name):
# Wir weisen das Argument name dem name-Attribut der Instanz zu
self.name = name
# Eine Instanzmethode. Alle Methoden erhalten self als erstes Argument.
def say(self, msg):
return "%s: %s" % (self.name, msg)
# Eine Klassenmethode wird von allen Instanzen geteilt.
# Sie werden mit der aufrufenden Klasse als erstem Argument aufgerufen
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Eine statische Methode wird ohne Klasse oder Instanz aufgerufen
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Eine Instanz einer Klasse erstellen
i = Human(name="Ian")
print i.say("hi") # gitbt "Ian: hi" aus
j = Human("Joel")
print j.say("hello") #gibt "Joel: hello" aus
# Rufen wir mal unsere Klassenmethode auf
i.get_species() #=> "H. sapiens"
# Ändern wir mal das gemeinsame Attribut
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
# Aufruf der statischen Methode
Human.grunt() #=> "*grunt*"
####################################################
## 6. Module
####################################################
# Wir können Module importieren
import math
print math.sqrt(16) #=> 4
# Wir können auch nur spezielle Funktionen eines Moduls importieren
from math import ceil, floor
print ceil(3.7) #=> 4.0
print floor(3.7) #=> 3.0
# Wir können auch alle Funktionen eines Moduls importieren
# Warnung: Dies wird nicht empfohlen
from math import *
# Wir können Modulnamen abkürzen
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True
# Module sind in Python nur gewöhnliche Dateien. Wir
# können unsere eigenen schreiben und importieren. Der Name des
# Moduls ist der Dateiname.
# Wir können auch die Funktionen und Attribute eines
# Moduls herausfinden.
import math
dir(math)
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## Lust auf mehr?
### Kostenlos online (Englisch)
* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
### Totholz (Englisch)
* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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