Programmieren mit PythonEinführung

Dieses Kapitel ist eine Einführung in die Programmierung in Python, einer vielseitig einsetzbaren Sprache die unter Softwareentwicklern sehr beliebt ist. Vor allem auch im wissenschaftlichen Bereich aufgrund der seit Anfang der 2000er Jahre entwickelten Pakete ist sie zur beliebtesten Sprache im Zusammenhang mit Data Science (Datenwissenschaft) geworden.

Mit dem Programmieren steht uns ein mächtiges Werkzeug zur Verfügung. Beim Erlernen der Programmierung verbessert man aber auch ganz allgemein die Fähigkeit, Probleme zu lösen und systematisch an Strukturen und Berechnungen heranzugehen. Du wirst wahrscheinlich feststellen, dass Ideen aus der Informatik deine Fähigkeit, über komplexe Systeme nachzudenken, verbessern werden, selbst in Situationen, die nichts mit Programmieren zu tun haben. Es ist ganz einfach eine nützliche Art zu denken, die dir beim Lernen weiterhelfen kann.

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Dieser Kurs enthält viele Übungen. Sie gewissenhaft zu machen ist für die Aneignung von neuem Wissen und das Erlernen neuer Fähigkeiten unerlässlich. Du solltest jede Übung lösen, bevor du auf die Schaltfläche "Weiter" klickst, um eine mögliche Lösung anzuzeigen.

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Installation

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Python anzuwenden:

Inline. In diesem Kurs kannst du Python-Codeblöcke direkt auf der Webseite ausführen (wir verdanken das Juniper und Binder). Wenn du also noch nichts installieren willst, musst du es nicht tun. (Die erste sogenannte Zelle, die du mit dieser Methode ausführst, wird jedoch etwas lange auf sich warten lassen - bis zu 30 Sekunden - da zuerst einmal die Programmierumgebung hinter den Kulissen auf den Servern von Binder gestartet werden muss. Wenn es zu lange dauert, lade die Seite neu.)

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Binder oder Google Colab. Du kannst Python-Code auch in einem sogenannten Notebook auf der Binder-Website (oder Google Colaboratory)ausführen. Um mit einer Reihe von Paketen zu starten, die auf diesen Kurs zugeschnitten sind, klicke hier. Wähle dann New (rechte obere Ecke) und Python 3 aus. Es wird dringend empfohlen, während der Arbeit an diesem Kurs eine Registerkarte mit einem Binder-Notebook offen zu halten, da es als Platz für Notizen und eigene Versuche dienen kann. Außerdem bietet es mehr Funktionen als die Blöcke, die direkt auf dieser Seite eingebunden sind. Colab Binder mit deutschen Kursunterlagen

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Anaconda. Eine Pythonvariante mit vorinstallierten wissenschaftlichen Rechenpaketen und Tools zur Verwaltung von Python-Umgebungen ist die Distribution Anaconda. Lade das Installationsprogramm herunter und starte es, um es auf deinem Computer einzurichten. Wer auf einem PC keine Rechte hat, Software zu installieren, kann auch WinPython verwenden.

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CoCalc. Wenn du eine komplette Umgebung benötigst, ohne etwas lokal installieren zu müssen, ist CoCalc eine Community-Plattform mit allem Drum und Dran für mathematisches und wissenschaftliches Open-Source-Computing. Man kann sie mit eingeschränkter Funktionalität kostenlos nutzen, und sie kostet $14 pro Monat, um das Projekt zu unterstützen und kostenpflichtige Zusatzfunktionen zu erhalten.

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Anwendung

Sobald du Python installiert hast, gibt es mehrere Möglichkeiten, damit zu arbeiten.

REPL. Starte einen sogenannten Read-Eval-Print Loop (eine Lesen-Auswerten-Anzeigen Schleife) über die Befehlszeile. Jeder von dir eingegebene Code wird sofort ausgeführt, und alle von deinem Code zurückgegebenen Werte werden angezeigt. Um eine Sitzung zu starten, öffne das Terminal (Befehlszeile) deines Betriebssystems und führe python oder ipython aus (letzteres ist bunter und hat mehr Funktionen). Du kannst das auch in Binder tun, indem du New > Terminal auswählst. Im Fall von WinPython geht das über WinPython Command Prompt.

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Script. Speichere eine Datei namens example.py und führe python example.py auf der Befehlszeile aus (im gleichen Verzeichnis wie die Datei), um den gesamten Code im Skript auszuführen. Du kannst das in Binder tun, indem du New > Text File auswählst und dann den Namen der Textdatei so änderst, dass sie mit .py endet.

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Jupyter. Wie ein REPL, aber erlaubt das Einfügen von Text und mathematischen Ausdrücken, das Gruppieren von Code in Blöcke, etc. Dies ist die standardmäßig in Binder bereitgestellte Schnittstelle. Lokal kannst du ein Notebook starten, indem du jupyter notebook auf der Befehlszeile ausführst (vorausgesetzt, du hast Anaconda installiert; in WinPython kann Jupyter Notebook direkt aus dem Programmverzeichnis aufgerufen werden).

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Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE). Eine IDE ist unerlässlich für umfangreiche Softwareentwicklungsprojekte und bietet einen Editor zum komfortablen und effizienten Schreiben von Code und einen Debugger, der dir dabei hilft, deine Fehler zu beheben. Es gibt viele IDEs für Python, darunter Visual Studio Code, Atom und PyCharm.

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