Availability: Python von Kopf bis Fuß | Technische Universität München

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Bibliographic Details
Main Author:	Barry, Paul 1966- (Author)
Other Authors:	Lang, Jørgen W. (Translator)
Format:	Book
Language:	German English
Published:	Beijing ; Boston ; Farnham ; Sebastopol ; Tokyo O'Reilly 2017
Edition:	Zweite Auflage
Series:	Von Kopf bis Fuß
Subjects:	Python > Programmiersprache Programmierung Einführung
Links:	http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=c5680da8538144c599dad90ae857d8e5&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=029668707&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
Item Description:	"Aktuell zu Python 3" - Auf dem Cover "Laden Sie sich die wesentlichen Python-Kenntnisse direkt ins Hirn; vermeiden Sie saure Überraschungen: Benutzen Sie die DB-API; erstellen Sie eine moderne Web-App mit Flask; Modellieren Sie Daten als Listen, Tupel, Sets und Dictionaries; Objekte? Dekoratoren? Generatoren? Bitteschön!; verwenden Sie Module, um Ihren Code mit anderen zu teilen" - Auf dem Cover
Physical Description:	xxxiv, 585 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783960090359 3960090358

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adam_text	Inhaltsverzeichnis per 1 Die Grundlagen: Volle Kraft voraus! 1 2 Listendaten: Mit geordneten Daten arbeiten 47 3 Strukturierte Daten: Mit struktuherten Daten arbeiten 95 4 Gode wiederverwenden: Funktionen undModule 145 5 Eine Webapplikation erstellen: Auf ins wahre Leben! 195 6 Daten speichern und bearbeiten: Wo kommen die Daten hin? 243 7 Datenbanken benutzen: Die DB-API von Python verwenden 281 8 Ein bisschen Klasse: Verhalten und fustand abstrahieren 309 9 Das Kontextmanagement-Protokoll: Sich in Pythons with-Anweisung einklinken 335 10 Funktionsdekoratoren: Funktionen verpacken 363 11 Mit Ausnahmen umgehen: Was zu tun ist, wenn mal etwas schief geht 413 IVA Ein bisschen Threading: Taten statt Warten 461 12 Fortgeschrittene Iteration: Schiefen wie verrückt 477 A Installation: Python installieren 521 B PythonAnywhere: Ihre Webapplikation bereitstellen 529 G Die 10 wichtigsten Dinge, die wir nicht behandelt haben: Es gibt immer noch etwas zu lernen 539 D Die 10 wichtigsten Projekte, die wir nicht behandelt haben: Hoch mehr Werkzeuge, Bibliotheken und Module 551 E Mitmachen: Die Python-Gemeinschaft 563 Index 573 per Malt (jePt affitührllch) Einführung Ihr Gehirn und Python. Sie versuchen, etwas zu lernen, und Ihr Hirn tut sein Bestes, damit das Gelernte nicht hängen bleibt. Es denkt nämlich: »Wir sollten lieber ordentlich Platz für wichtigere Dinge lassen, z. B. für das Wissen darüber, welche Tiere einem gefährlich werden könnten, oder dass es eine ganz schlechte Idee ist, nackt Snowboard zu fahren.« Tja, wie schaffen wir es nun, Ihr Gehirn davon zu überzeugen, dass Ihr Leben davon abhängt, wie man in Python programmiert? Für wen ist dieses Buch? xxiv Wir wissen, was Sie gerade denken XXV Und wir wissen, was Ihr Gehirn gerade denkt XXV Metakognition: Nachdenken übers Denken xxvii Das haben WIR getan xxxii Lies mich XXX V Inhaltsverzeichnis Die Grundlagen 1 Volle Kraft vorausl Finden Sie einen möglichst schnellen Einstieg in die Programmiersprache Python, In diesem Kapitel geben wir Ihnen einen Einblick in die Grundlagen der Python-Programmierung, und zwar wie es bei Von Kopf bis Fuß-Büchern üblich ist: indem wir gleich loslegen. Nach ein paar Seiten ist Ihr erstes Programm bereits lauffähig. Am Ende des Kapitels können Sie nicht nur Ihr Beispielprogramm ausführen, sondern auch den Code verstehen (und noch einiges mehr). Unterwegs lernen Sie ein paar der Dinge, die Python als Programmiersprache ausmachen. Lassen Sie uns also keine Zeit verschwenden. Blättern Sie um, und los geht's! Die IDLE-Fenster verstehen Code ausführen, eine Anweisung nach der anderen Funktionen + Module = Standardbibliothek Datenstrukturen sind schon eingebaut Methodenaufrufe haben Ergebnisse Entscheiden, wann Codeblöcke ausgeführt werden Welche »eise« will schon mit »if«? Suiten können selbst Suiten enthalten Zurück zur Python-Shell Experimente auf der Shell Über eine Folge von Objekten iterieren Eine bestimmte Anzahl von Wiederholungen ausführen Das Ergebnis von Aufgabe 1 auf unseren Code anwenden Die Ausführung unterbrechen Zufallszahlen mit Python erzeugen Eine ernsthafte Businessapplikation programmieren Machen die Einrückungen Sie verrückt? Mit dem help-Befehl des Interpreters den Hilfetext zu einer Funktion anzeigen Mit Wertebereichen experimentieren Der Code aus Kapitel 1 VI Inhaltsverzeichnis Ut ndsi n Mit geordneten Daten arbeiten Alle Programme verarbeiten Daten, und Python-Programme sind da keine Ausnahme. Sehen Sie sich einmal um; Daten sind überall. Programmierung hat fast immer mit Daten zu tun: Daten sammeln, Daten verarbeiten, Daten verstehen. Um effektiv damit arbeiten zu können, brauchen Sie einen Ort, um Ihre Daten abzulegen. Dank einiger äußerst vielseitiger Daten- Strukturen kann Python hier besonders punkten: Listen, Dictionaries, Tupel und Sets. In diesem Kapitel werden wir alle vier vorstellen, den Großteil des Kapitels werden wir uns jedoch eingehend mit Listen befassen. (Die anderen drei Strukturen werden wir in Kapitel 3 genauer betrachten.) Wir gehen absicht¬ lich so früh auf diese Datenstrukturen ein, da die meisten Arbeiten in Python mit Daten zu tun haben. Zahlen, Strings. und Objekte 48 Die vier eingebauten Datentypen 50 Eine ungeordnete Datenstruktur: Dictionary 52 Eine Datenstruktur ohne Duplikate: Set 53 Literale Erzeugung von Listen 55 Wenn Sie mit mehr als ein paar Godezeilen arbeiten, sollten Sie den Editor benutzen 57 Eine Liste zur Laufzeit »wachsen lassen« 58 Zugehörigkeit mit »in« überprüfen 59 Objekte aus einer Liste entfernen 62 Eine Liste mit Objekten erweitern 64 Objekte in eine Liste einfügen 65 Datenstrukturen richtig kopieren 73 Listen erweitern die Schreibweise der eckigen Klammern 75 Listen verstehen Start, stop und Step 76 Start- und stop-Werte für Listen 78 Listen mithilfe von Slices bearbeiten 80 Pythons »for«-Schleife versteht Listen 86 Marvins Slices im Detail 88 Wann man Listen nicht benutzen sollte 91 Der Code aus Kapitel 2, 1 von 2 92 o 1 i 3 4- 5 i 1 0 1 10 11 0 □ 0 □ 0 0 3 !* □0 0 -11 -11 -10 -‘j -« -1 -k -4- -I -l -1 VII Inhaltsverzeichnis Strukturierte Daten Mit strukturierten Daten arbeiten Pythons Listen sind eine großartige Datenstruktur, aber kein All- Heilmittel. Wenn Sie mit wirklich strukturierten Daten arbeiten müssen (und eine Liste zum Speichern nicht geeignet ist), kann Pythons eingebaute Dictionary-(Wörterbuch-)Struktur mög- licherweise helfen. Sammlungen von Schlüssel/Wert-Paaren lassen sich problemlos speichern und bearbeiten. Wir werden Pythons Dictionary-Struktur in diesem Kapitel eingehend untersu- chen und Ihnen dabei auch gleich Sets und Tupel vorstellen. Gemeinsam mit Listen (bekannt aus dem vorigen Kapitel) bieten Dictionary, Set und Tupel eine Reihe vorgefertigter Datenstruk- turen, die die Arbeit mit Daten in Python deutlich erleichtern. lC: pord Prefefit der= Male tofdbotf Researcher ,e Planet Meiose Sever, Ein Dictionary speichert Schlüssel/Wert-Paare 96 Dictionaries im Code erkennen 98 Reihenfolge des Einfügens wird NICHT beibehalten 99 Werte mithilfe eckiger Klammern nachschlagen 100 Zur Laufzeit mit Dictionaries arbeiten 101 Einen Frequenzzähler aktualisieren 105 Über ein Dictionary iterieren 107 Über Schlüssel und Werte iterieren 108 Mithilfe von »items« über ein Dictionary iterieren 110 Wie dynamisch sind Dictionaries wirklich? 114 KeyError-Laufzeitfehler vermeiden 116 Vorhandensein mit »in« überprüfen 117 Initialisierung vor Gebrauch sicherstellen 118 »in« durch »not in« ersetzen 119 Die »setdefault«-Methode verwenden 120 Sets effektiv erzeugen 124 Set-Methoden sinnvoll nutzen 125 Ein Plädoyer für Tupel 132 Eingebaute Datenstrukturen kombinieren 135 Auf Daten einer komplexen Datenstruktur zugreifen 141 Der Code aus Kapitel 3, Seite 1 von 2 143 VIII Inhaltsverzeichnis Code WîeclerVerWenden Funktionen und Module Die Wiederverwendbarkeit von Code ist Voraussetzung für ein wart- bares System. Und bei Python ist Anfang und Ende aller Wiederverwendbarkeit die Funktion. Nehmen Sie ein paar Codezeilen, geben Sie ihnen einen Namen, und schon haben Sie eine (wieder- verwendbare) Funktion. Nehmen Sie eine Sammlung von Funktionen und packen Sie sie in eine eigene Datei, und schon haben Sie ein Modul (das ebenfalls wiederverwendet werden kann). Es stimmt schon: Teilen hilft. Am Ende dieses Kapitels werden Sie wissen, wie Code mithilfe von Pythons Funktionen und Modulen wiederverwendet und mit anderen geteilt werden kann. Code mithilfe von Funktionen wiederverwenden 146 Einführung in Funktionen 147 Rufen Sie Ihre Funktionen auf 150 Funktionen können Argumente übernehmen 154 Einen Wert zurückgeben 158 Mehr als einen Wert zurückgeben 159 Eingebaute Datenstrukturen: Wiederholung 161 Eine allgemein nützliche Funktion erstellen 165 Eine neue Funktion erstellen, 1 von 3 166 Standardwerte für Argumente definieren 170 Positionelle und Schlüsselwortzuweisung im Vergleich 171 Aktualisierung unseres Wissens über Funktionen 172 Python auf der Kommandozeile ausführen 175 Die erforderlichen Setup-Dateien erstellen 179 Eine Distributionsdatei erstellen 180 Pakete mit »pip« installieren 182 Demonstration von Werteparametern 185 Demonstration von Referenzparametern 186 Die Entwicklerwerkzeuge zum Testen installieren 190 Wie PEP 8-konform ist unser Code? 191 Die Fehlermeldungen verstehen 192 Der Code aus Kapitel 4 194 IX Inhaltsverzeichnis * ?3 Eine WeUppliknfion erstellen Auf ins wahre Leben! Jetzt kennen Sie genug Python, um richtig loszulegen. Nachdem Sie die ersten vier Kapitel dieses Buchs gemeistert haben, sind Sie in der Lage, Python in jeder Programmiersituation einzusetzen (obwohl es noch eine Menge zu lernen gibt). Anstatt die lange Liste verschiedener Programme abzuarbeiten, wollen wir uns in den folgenden Kapiteln mit der Erstellung einer webbasierten Applikation beschäftigen - einem Bereich, in dem Python besonders stark ist. Unterwegs werden Sie etwas mehr über Python lernen. Bevor wir loslegen, wollen wir Ihre bisherigen Python-Kenntnisse aber noch ein wenig auffrischen. Python: Was Sie bereits wissen 196 Was soll unsere Webapplikation können? 200 Flask installieren 202 Wie funktioniert Flask? 203 Die Flask-'Web-App zum ersten Mal ausführen 204 Ein Flask-Webapplikationsobjekt erzeugen 206 Eine Funktion mit einer URL dekorieren 207 Das Verhalten Ihrer Webapplikation testen 208 Funktionalität im Web bereitstellen 209 Das HTML-Formular erstellen 213 Templates beziehen sich auf Webseiten 216 Templates mit Flask rendern 217 Das Formular der Webapplikation anzeigen 218 Vorbereitungen zum Ausführen des Template-Codes 219 HTTP-Statuscodes verstehen 222 Mit POST-Daten umgehen 223 Den Zyklus aus Bearbeiten, Anhalten, Starten und Testen optimieren 224 Mit Flask auf Formulardaten zugreifen 226 Die Formulardaten in der Webapplikation verwenden 227 Die Ergebnisse als HTML ausgeben 229 Die Webapplikation für die Cloud vorbereiten 238 Der Code aus Kapitel 5 241 X Inhaltsverzeichnis Daten speichern und bearbeiten Wo kommen die Daten hin? Früher oder später müssen Sie Ihre Daten irgendwo sicher speichern. Und wenn es um Datenspeicherung geht, ist Python ganz für Sie da. In diesem Kapitel lernen Sie, wie man Daten in Textdateien speichert und sie wieder ausliest. Das erscheint einem als Speichermechanis- mus vielleicht ein wenig simpel, wird aber in vielen Problembereichen eingesetzt. Neben dem Speichern und Auslesen von Daten aus Dateien werden Sie außerdem noch ein paar Tricks zum Bearbeiten von Daten erfahren. Das »ernste Zeug« (Daten in einer Datenbank speichern) heben wir uns für das folgen- de Kapitel auf, trotzdem wird uns die Arbeit mit Dateien jetzt schon ganz ordentlich auf Trab halten. Etwas mit den Daten Ihrer Webapplikation anstellen 244 Python unterstützt die Öffnen-Bearbeiten-Schließen-Technik 245 Daten aus einer bestehenden Datei lesen 246 Eine bessere Version von Öffnen-Bearbeiten-Schließen: »with« 248 Das Protokoll von der Webapplikation anzeigen lassen 254 Die Rohdaten per »Quelltext anzeigen« untersuchen 256 Es ist Zeit, Ihre Daten zu escapen 257 Die gesamte Log-Datei in der Webapplikation betrachten 258 Bestimmte Attribute des Web-Requests protokollieren 261 Eine Zeile voneinander getrennter Datenfelder protokollieren 262 Von Rohdaten zu lesbaren Ausgaben 265 Lesbare Ausgaben mit HTML erzeugen 274 Darstellungslogik in das Template integrieren 275 Mit Jinja2 lesbare Ausgaben erzeugen 276 Der aktuelle Status Ihres Webapplikationscodes 278 Die Daten befragen 279 Der Code aus Kapitel 6 280 Formulardaten IP-Adresse Browser Ergebnisse ^»utablc/^lul-tiDidtiCi , 1Z7.0.0.1 AdozJlia/5 0 (Macintosh; {V, V} KrUh-KikerO, OlitW, ladou)J) Ihiel Mac. ÖS ) 10J1JL) like ¿jcdko) CHrome/^Zö.Z^Z^ .10* SaW^n^ Inhaltsverzeichnis 7 Die DB-API von Python verwenden Datenspeicherung in einer relationalen Datenbank ist praktisch, in diesem Kapitel lernen Sie, Code für die Zusammenarbeit mit der beliebten MySQL-Datenbank zu schreiben. Hierfür verwenden wir eine allgemeine Datenbankschnittstelle namens DB-API. Mit dieser API (Teil der Python- Standardinstallation) können Sie Code schreiben, der sich leicht zwischen verschiedenen Datenbankproduk- ten austauschen lässt - sofern die verwendete Datenbank SQL versteht. Wir werden MySQL als Datenbank benutzen, der DB-API-Code kann aber auch mit einer beliebigen anderen relationalen Datenbank verwendet werden. Zunächst wollen wir sehen, was für den Einsatz relationaler Datenbanken mit Python gebraucht wird. In diesem Kapitel gibt es eher wenig neuen Python-Code. Allerdings ist der Einsatz von Python für die Kom- munikation mit Datenbanken ein sehr wichtiges Thema, über das man auf jeden Fall Bescheid wissen sollte. Die Webapplikation für die Benutzung von Datenbanken vorbereiten 282 Aufgabe 1: Den MySQL-Server installieren 283 Einführung in die DB-API von Python 284 Aufgabe 2: Einen MySQL-Datenbanktreiber für Python installieren 285 MySQL-Connector/Python installieren 286 Aufgabe 3: Die Datenbank und die nötigen Tabellen für die Webapplikation erstellen 287 Eine Struktur für Ihre Log-Daten definieren 288 Bestätigen Sie, dass die Tabelle für die Daten bereit ist 289 Aufgabe 4: Den Code für die Datenbank und die Tabellen unserer Webapplikation schreiben 296 Daten speichern ist die halbe Miete 300 Wie kann der Datenbankcode am besten wiederverwendet werden? 301 Überlegen Sie, was Sie hier wiederverwenden wollen 302 Und was ist mit import? 303 Sie kennen dieses Muster bereits 305 So schlecht sind die schlechten Nachrichten gar nicht 306 Der Code aus Kapitel 7 307 Ihr Code xii Pythons DB-API Der Python- Treiber für MySQL Inhaltsverzeichnis Ein bisschen Klasse Verhalten und Zustand abstrahieren Klassen speichern Verhalten und Zustand gemeinsam. In diesem Kapitel legen wir die Webapplikation zur Seite und beschäftigen uns stattdessen mit Python-Klassen. Der Anlass ist, dass wir mithilfe einer Python-Klasse einen Kontextmanager erstel- len wollen. Und weil die Erstellung und Programmierung von Klassen sowieso wissenswert ist, haben wir ihnen dieses Kapitel gewidmet. Sie werden hier nicht alles über Klassen lernen, aber wir wollen zumindest die Dinge ansprechen, die Sie brauchen, um für die Erstellung des Kontextmanagers Ihrer Webapplikation fit zu werden. Dann wollen wir mal schauen, worum es hier eigentlich geht. Sich in die »with«-Anweisung einklinken 310 Kurze Einführung in Objektorientierung 311 Objekte aus Klassen erzeugen 312 Objekte übernehmen das Verhalten, aber nicht den Zustand 313 Mehr mit CountFromBy anfangen 314 Methodenaufrufe: Die Details verstehen 316 Methoden einer Klasse hinzufügen 318 Die Bedeutung von »seif« 320 Die Gültigkeit von Geltungsbereichen 321 Stellen Sie Ihren Attributnamen »seif« voran 322 (Attribut-)Werte vor Gebrauch initialisieren 323 _init_ initialisiert Attribute 324 Attribute mit»_init_«initialisieren 325 Die Darstellung von CountFromBy verstehen 328 Die Darstellung von CountFromBy selbst definieren 329 Sinnvolle Standardwerte für CountFromBy 330 Klassen: Was wir bereits wissen 332 Der Code aus Kapitel 8 333 ® ’ countfromby.py - /Users/paul/DesktGp/_NewBook/ch07/countfromby.py (3.5.1) cjlasi'i CountFromBy: dei: _init_(seif, v: int, i: int) - Kon«: self.val = v self.incr = i def increase(self) - Honr?: self.val += self.incr Ln: 2 Col: 0 XIII Inhaltsverzeichnis Deis K^xtmanagemeiit-'R’otokoll Sich in Pythons with-Anweisung einklinken Es ist Zeit, das Gelernte anzuwenden. In Kapitel 7 haben wir über die Verwen- dung einer relationalen Datenbank mit Python gesprochen, während Kapitel 8 eine Einführung in Python-Klassen enthielt. Nun werden wir beide Techniken kombinieren, um einen Kontextma- nager zu erstellen. Dieser soll die with-Anweisung so erweitern, dass sie auch mit relationalen Datenbanken funktioniert. In diesem Kapitel klinken Sie sich in die with-Anweisung ein, indem Sie eine neue Klasse erstellen, die mit Pythons Kontextmanagement-Protokoll konform ist. Wie können wir den Gode unserer Webapplikation am besten mit anderen teilen? 336 Kontext anhand von Methoden verwalten 338 Sie kennen den Kontextmanager bereits 339 Eine neue Klasse für den Kontextmanager erstellen 340 Die Klasse mit der Datenbankkonfiguration initialisieren 341 Setup mit»_enter_« 343 Teardown mit»_exit_« 345 Den Code der Webapplikation überdenken, Teil 1 von 2 348 Die »log_request«-Funktion auf dem Prüfstand 350 Die »Iog_request«-Funktion anpassen 351 Die »view_the_log«-Funktion auf dem Prüfstand 352 Nicht nur der Gode ändert sich 353 Die »view_the_log«-Funktion anpassen 354 Die Datenfragen beantworten 359 Der Code aus Kapitel 9, 1 von 2 360 Datei Bearbeiten Fenster Hilfe Die Log-Datenbank testen $ mysgl -u vsearch -p vsearchlogDB Enter password: Welcome to MySQL monitor. mvsql select * from log; +--- ■+-•— --——-—— ---------------------— —---+*'——+—"——+--—-—*—--—+—-—--—------—----------------■+ \| id \ ts ] phrase I letters \| ip 1 browser string \| results \| 4— ---------------------4----------------------+— ------—+--— ----+—-•---~-------+--------------------+ \| 1 j 2016-03-09 13:40:46 \| life, the uni . ything \| aeiou \| 127.0.0.1 \| firefox \| {'u1, 'e', 'i', 'a'} J \| 2 \| 2016-03-09 13:42:07 \| hitch-hiker I aeiou J 127.0.0.1 1 safari 1 {‘i\ 'e'} ] \| 3 \| 2016-03-09 13:42:15 \| galaxy I xyz \| 127.0.0.1 \| chrome \| {'y’, 'x'} \| j 4 \| 2016-03-09 13:43:07 \| hitch-hiker j xyz \| 127.0.0.1 \| firefox [ set{) \| +---+-------------------+----------------------+------+-----------+--------------+--------------------+ 4 rows in set (0.0 sec) mysql quit Bye xiv Inhaltsverzeichnis Funkttensclekor^oren Funktionen verpacken Für die Erweiterung von Code gibt es neben dem Kontextmanagement- Protokoll auch noch andere Optionen. In Python können Sie auch Funktionsdeko- ratoren benutzen. Damit können Sie Funktionscode erweitern, ohne diesen zu verändern. Auf den ersten Blick erscheint das wie schwarze Magie, aber keine Sorge: So schlimm ist es nicht. Trotzdem sehen viele Python-Programmierer das Schreiben von Funktionsdekoratoren als eher schwierig an. Dadurch werden Dekoratoren weniger eingesetzt als eigentlich sinnvoll. In diesem Kapitel wollen wir Ihnen zeigen, dass die Erstellung und Verwendung eigener Dekoratoren nicht so schwer ist, wie oft behauptet wird. Der Webserver (nicht Ihr Computer) führt den Code aus Zustandsverwaltung mit Flasks Sessions Den Zustand im Dictionary nachschlagen Anmeldevorgänge mit Sessions verwalten Log-out und Status überprüfen Eine Funktion an eine Funktion übergeben Eine übergebene Funktion aufrufen Eine Liste mit Argumenten übernehmen Eine Liste mit Argumenten verarbeiten Ein Dictionary mit Argumenten übernehmen Ein Dictionary mit Argumenten verarbeiten 366 368 369 374 377 386 387 390 391 392 393 Funktionsargumente von beliebiger Zahl und beliebigem Typ übernehmen 394 Einen Funktionsdekorator erstellen Der letzte Schritt: Mit Argumenten umgehen Der Dekorator im praktischen Einsatz Zurück zur Zugangsbeschränkung für /viewlog Der Code aus Kapitel 10, Teil 1 von 2 397 401 404 408 410 , il)!" 6* slPaU ,,000 S6SC CtO' 0V9 vö 5' £• iCät 6 lo ' ed. in d «**t.iWp 0 iïl' !# ' n-A iil o') * *TC«at u seS itgSi ad ■C ' i Cü':. XV Inhaltsverzeichnis Mit Aüsnalinieri umgehen Was zu tun ist, wenn mal etwas schiefgeht Egal wie gut Ihr Code ist, irgendetwas geht immer schief, sie haben alle Beispiele in diesem Buch erfolgreich durchgearbeitet und sind sich ziemlich sicher, dass der bisherige Code auch funktioniert. Aber ist der deshalb wirklich robust? Vermutlich nicht. Es ist (bestenfalls) naiv, zu glauben, man könne Code schreiben und es würde schon alles gut gehen. Vorsicht ist hier deutlich besser als Vertrauensseligkeit. Wenn Ihr Code auch dann noch funktionieren soll, wenn die Dinge aus dem Ruder laufen, müssen Sie sorgfältig Vorgehen. In diesem Kapitel zeigen wir nicht nur, was alles schiefgehen kann, sondern auch, was in solchen Fällen (oder oft sogar davor) zu tun ist. Datenbanken sind nicht immer verfügbar 418 Angriffe aus dem Web können richtig nerven 419 Ein- und Ausgaben sind (manchmal) langsam 420 Funktionsaufrufe können fehlschlagen 421 Versuchen Sie immer, möglicherweise fehlerhaften Code auszuführen 423 Ein try, viele excepts 426 Ein Händler, sie zu knechten . 428 Mit »sys« mehr über Ausnahmen erfahren 430 Noch mal: der »catch all«-Ausnahme-Handler 431 Zurück zum Code unserer Webapplikation 433 Ausnahmen leise handhaben 434 Mit anderen Datenbankfehlern umgehen 440 Vermeiden Sie eng verbundenen Code 442 Wiedersehen mit dem DBcm-Modul 443 E*Ceptl+ü stoplteration U stopAsyncIterat,oP ^VoverflouError +—vZeroDivis AssettionError AttributeError ionError +_- Buf£eiEiro£ +— EOFEirot Eigene Ausnahmen erstellen Was kann mit »DBcm« noch schiefgehen? Die Behandlung von SQLError funktioniert anders Einen SQLError auslösen Ein schneller Rückblick: Robustheit hinzufügen Wie mit Wartezeiten umgehen? Kommt drauf an . Der Code aus Kapitel 11,1 von 3 444 448 451 453 455 456 457 xvi Inhaltsverzeichnis Ein bisschen Tkending Taten statt Warten Manchmal braucht Code wirklich ziemlich lang für die Ausführung. Abhängig davon, wem das auffällt, kann das ein Problem sein oder nicht. Wenn Ihr Code »hinter den Kulissen« 30 Sekunden für die Ausführung braucht, ist die Wartezeit vermutlich kein Thema. Wenn aber ein Benutzer 30 Sekunden auf eine Antwort Ihrer Applikation wartet, merkt das jeder. Die Lösung hängt davon ab, welche Aufgabe Ihre Applikation hat (und wer warten muss), in diesem kurzen Kapitel zeigen wir ein paar mögliche Optionen und sehen uns dann eine Lösung für das tat- sächliche Problem an: Was passiert, wenn etwas sehr lange dauert? Warten: Was ist zu tun? 462 Wie fragen Sie Ihre Datenbank ab? 463 Datenbank-INSERTs und -SELECTs sind verschieden 464 Mehrere Dinge gleichzeitig tun 465 Keine Sorge. Benutzen Sie Threads 466 Das Wichtigste zuerst: keine Panik 470 Keine Sorge: Flask kann helfen 471 Ist Ihre Webapplikation jetzt robust? 474 Der Code aus Kapitel 113A, 1 von 2 475 0 Inhaltsverzeichnis Fortgeschrittene Iteration Schleifen wie verrückt Es ist erstaunlich, wie viel Zeit unsere Programme in Schleifen verbringen Das überrascht nicht, weil die meisten Programme die gleiche Aufgabe viele Male durchführen müssen. Für die Optimierung von Schleifen gibt es zwei Ansätze: 1. die Verbesserung der Schleifensyntax (um die Definition einer Schleife zu erleichtern) und 2. die Verbesserung der Schleifenausführung (um sie schnelle zu machen). Als Python 2 noch jung war (also vor sehr, sehr langer Zeit), haben die Designer der Sprach ein Merkmal entwickelt, das beide Ansätze implementiert. Es nennt sich Compréhension (eine Form der Abstraktion). Lassen Sie sich durch den seltsamen Namen nicht täuschen. Am Ende dieses Kapitels wer- den Sie sich fragen, wie Sie bisher ohne Compréhensions leben konnten. XVIII CSV-Daten als Listen einiesen CSV-Daten als Dictionaries einiesen Rohdaten säubern und trennen Vorsicht beim Verketten von Methodenaufrufen Daten in das benötigte Format umwandeln Die Daten in ein Dictionary mit Listen umwandeln Das Programmiermuster bei Listen erkennen Programmiermuster in Comprehensions umwandeln Ein genauerer Blick auf Comprehensions Eine Dictionary-Comprehension definieren Comprehensions mit Filtern erweitern Pythons Weg für den Umgang mit Komplexität Set-Comprehensions in Aktion Und was ist mit »Tupel-Comprehensions«? Runde Klammern um Code == Generator URLs mit einer Listen-Comprehension verarbeiten URLs mit einem Generator verarbeiten Definieren Sie, was Ihre Funktion tun soll Die Macht der Generatorfunktionen Die Generatorfunktion aufspüren, Teil 1 von 2 Eine letzte Frage Der Code aus Kapitel 12 Wir sind dann mal weg . 479 480 482 483 484 485 490 491 492 494 495 499 505 507 508 509 510 512 513 514 518 519 520 Inhaltsverzeichnis Installation A Python installieren Das Wichtigste zuerst: Wir wollen Python auf Ihrem Computer installieren. Egal ob Sie Windows, macOS oder Linux im Einsatz haben, Python ist für Sie da. Wie das im Einzelnen geht, hängt vom verwendeten Betriebssystem ab (ja, wissen wir - eine Riesenüberraschung, oder?). Die Python-Community arbeitet hart daran, für alle beliebten Plattformen einen Installer bereitzustellen. In diesem kurzen Anhang zeigen wir Ihnen, wie Sie Python auf Ihrem Computer installieren können. Python 3 unter Windows installieren 522 Python 3 unter Windows testen 523 Python 3 unter Windows ergänzen 524 Python 3 unter Mac OS X (macOS) installieren 525 Python 3 unter macOS konfigurieren und testen 526 Python 3 unter Linux installieren 527 PytknAnywfiere Blhre Webapplikation bereitstellen Am Ende von Kapitel 5 haben wir behauptet, dass die Bereitstellung Ihrer Webapplikation in der Cloud nur zehn Minuten dauert. Das Versprechen wollen wir jetzt einlösen. In diesem Anhang zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihre Webapplika- tion über PythonAnywhere bereitstellen können - und zwar in nur zehn Minuten. PythonAnywhere ist bei Python-Programmierern sehr beliebt, und der Grund liegt auf der Hand: Die Plattform funktioniert exakt wie erwartet, bietet großartige Unterstützung für Python (und Flask) - und das Beste daran: Sie können Ihre Webapplikation dort kostenlos unterstellen. Sehen wir uns PythonAnywhere einmal genauer an. Schritt 0: Etwas Vorbereitung 530 Schritt 1: Bei PythonAnywhere registrieren 531 Schritt 2: Die Dateien in die Cloud hochladen 532 Schritt 3: Den Code extrahieren und installieren 533 Schritt 4: Eine Starter-Webapplikation erstellen, 1 von 2 534 Schritt 5: Die Webapplikation konfigurieren 536 Schritt 6: Drehen Sie eine Runde mit Ihrer cloudbasierten Webapplikation! 537 xix Inhaltsverzeichnis Die lo Wichtigsten Dinge, die Wir nicjit betende]t hoben CEs gibt immer noch etwas zu lernen Wir hatten nie die Absicht, alles zu behandeln. Das Ziel dieses Buchs war, Ihnen genug Python zu zeigen, um Sie möglichst schnell auf den Weg zu bringen. Wir hätten deutlich mehr behandeln können, haben wir aber nicht. Hier bespre- chen wir die zehn wichtigsten Dinge, die wir - auf vielleicht weiteren 600 Seiten - auch noch hät- ten besprechen können. Vermutlich werden Sie nicht alle davon interessieren. Trotzdem sollten Sie zumindest kurz duchblättern, um zu sehen, ob nicht doch etwas Ihren Geschmack trifft oder eine drängende Frage beantwortet. Alle in diesem Anhang besprochenen Programmiertechniken sind direkter Bestandteil von Python und dem Interpreter. 1. Was ist mit Python 2? 540 2. Virtuelle Programmierumgebungen 541 3. Mehr zur Objektorientierung 542 4. Formate für Strings und Ähnliches 543 5. Dinge sortieren 544 6. Mehr zur Standardbibliothek 545 7. Code gleichzeitig ausführen 546 8. GUIs mit Tkinter (und Spaß mit turtle) 547 9. Ohne Test ist es nicht fertig 548 10. Debuggen, Debuggen, Debuggen 549 Inhaltsverzeichnis Die jO Wichtigsten Projekte, die Wir nicht behandelt haben Noch mehr Werkzeuge, Bibliotheken und Module Wir wissen, was Sie beim Lesen der Überschrift gedacht haben. Warum um alles in der Welt haben die den letzten Anhang nicht einfach Die 20 wichtigsten Din- ge, die wir nicht behandelt haben genannt? Warum noch mal zehn? Im vorigen Anhang haben wir uns auf Dinge beschränkt, die direkter Bestandteil von Python sind (Teile der »beiliegenden Batterien« sozusagen). In diesem Anhang werfen wir das Netz weiter aus und sprechen über eine Reihe von Technologien, die es gibt, weil es Python gibt, Hier ist viel Gutes zu entdecken, und wie beim vorigen Kapitel lohnt sich selbst das Überfliegen auf jeden Fall. 1. .Alternativen zu » 552 2. Alternativen zu IDLE 553 3. Jupyter Notebook: die webbasierte IDE 554 4. Data Science betreiben 555 5. Technologien für die Webentwicklung 556 6. Mit Webdaten arbeiten 557 7. Noch mehr Datenquellen 558 8. Programmierwerkzeuge 559 9. Kivy: Unsere Wahl für das »coolste Projekt überhaupt« 560 10. Alternative Implementierungen 561 xxi Inhaltsverzeichnis Mitmaclien Die Python-Gemeinschaft Python ist viel mehr als nur eine großartige Programmiersprache. Es ist auch eine großartige Gemeinschaft. Die Python-Gemeinschaft ist einladend, verschie- denartig, offen, freundlich, selbstlos und freigiebig. Wir wundern uns die ganze Zeit, warum das bis heute noch niemand auf eine Grußkarte gedruckt hat! Im Ernst, Python ist mehr als nur die Sprache. Um Python ist ein komplettes Ökosystem entstanden - in Form von Büchern, Blogs, Websites, Konferenzen, Treffen, Benutzergruppen und Persönlichkeiten. In diesem Anhang untersuchen wir die Python-Gemeinschaft und sehen, was sie zu bieten hat. Sitzen Sie nicht nur rum und programmieren im stillen Kämmerlein: Machen Sie mit! Wohlwollender Diktator auf Lebenszeit 564 Eine tolerante Gemeinschaft: Respekt für Vielfalt 565 Python-Podcasts 566 Das Python-Zen 567 Welches Buch sollte ich jetzt lesen? 569 Unsere englischen Lieblings-Python-Bücher 570 Unsere deutschen Lieblings-Python-Bücher 571 XXI8
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