mirror of
https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-11-30 06:22:32 +03:00
488 lines
14 KiB
Markdown
488 lines
14 KiB
Markdown
---
|
|
language: python
|
|
contributors:
|
|
- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
|
|
translators:
|
|
- ["kultprok", "http:/www.kulturproktologie.de"]
|
|
filename: learnpython-de.py
|
|
lang: de-de
|
|
---
|
|
|
|
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 funktioniert so, wie man das erwartet
|
|
1 + 1 #=> 2
|
|
8 - 1 #=> 7
|
|
10 * 2 #=> 20
|
|
35 / 5 #=> 7
|
|
|
|
# Division ist ein wenig kniffliger. Ganze Zahlen werden ohne Rest dividiert
|
|
# und das Ergebnis wird automatisch abgerundet.
|
|
5 / 2 #=> 2
|
|
|
|
# Um das zu ändern, müssen wir Gleitkommazahlen einführen und benutzen
|
|
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 ist !=
|
|
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 modernerer 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
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Textausgabe 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
|
|
|
|
# Das Ansprechen einer noch nicht deklarierte Variable löst eine Exception aus.
|
|
# Unter "Kontrollstruktur" kann noch mehr über
|
|
# Ausnahmebehandlung erfahren werden.
|
|
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]
|
|
# und dann wieder hinzufügen
|
|
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
|
|
|
|
# Bei Zugriffen außerhal der Liste kommt es jedoch zu einem 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 von Elementen 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") # gibt "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)
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
## 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)
|
|
* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|
|
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|
|
|