Python 3 : Das umfassende Handbuch (8., überarb. Aufl.)

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Python 3 : Das umfassende Handbuch (8., überarb. Aufl.)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版
  • 商品コード 9783367104062

Description

Alles zu Python 3 in einem Buch, mit vielen Beispielen und Übungen

Verständlich, umfassend, praxisnah: Dieses Python-Handbuch ist die erste Wahl für alle, die Python in der Software-Entwicklung einsetzen. Ob Sie gerade anfangen, mit Python zu programmieren oder bei Ihrer Arbeit etwas nachschlagen möchten - in diesem großen Kompendium finden Sie alles, was Sie zu Python wissen müssen.

Angefangen mit einem Einstieg in die Sprache und ersten einfachen Beispielen bieten Ihnen Johannes Ernesti und Peter Kaiser in diesem Buch eine Sprachreferenz und die Beschreibung der Standardbibliothek. Die Praxis steht immer im Vordergrund, auch wenn die beiden Autoren professionelle Themen ins Visier nehmen wie GUI-Entwicklung, Webentwicklung, wissenschaftliches Rechnen oder Data Science.

Überall im Buch finden Sie Praxisbeispiele, die Ihnen helfen, das Gelernte zu festigen und Ihre Programmierfähigkeiten zu trainieren oder zu vertiefen. Die Programme stehen Ihnen auch als Download zur Verfügung, zusammen mit weiteren Anwendungsbeispielen.

Ein Muss für alle, die mit Python Software entwickeln oder Python lernen wollen.

  • Über 1.000 Seiten Python-Wissen: Einführung, Praxis, Referenz
  • Sprachgrundlagen, Objektorientierung, Modularisierung
  • Parallele Programmierung, Debugging, Webentwicklung mit Django, GUIs, Netzwerkkommunikation, Data Science u. v. m.

Aus dem Inhalt:

  • Sprachgrundlagen und objektorientierte Programmierung
  • Einführung in Python
  • Modularisierung
  • Reguläre Ausdrücke
  • Datums- und Zeitfunktionen
  • Thread-Programmierung
  • GUI-Programmierung
  • Webentwicklung mit Django
  • Mathematische Module
  • Schnittstellen zum Betriebssystem
  • Netzwerkkommunikation
  • Distribution von Python-Projekten
  • Programmoptimierung
  • Wissenschaftliches Rechnen
  • Data Science


1. Einleitung ... 31


1.1 ... Warum haben wir dieses Buch geschrieben? ... 31

1.2 ... Was leistet dieses Buch? ... 32

1.3 ... Wie ist dieses Buch aufgebaut? ... 32

1.4 ... Wer sollte dieses Buch wie lesen? ... 33

1.5 ... Beispielprogramme ... 34

1.6 ... Vorwort zur achten Auflage ... 34

1.7 ... Danksagung ... 35


2. Die Programmiersprache Python ... 39


2.1 ... Geschichte und Entstehung ... 39

2.2 ... Grundlegende Konzepte ... 40

2.3 ... Einsatzmöglichkeiten und Stärken ... 41

2.4 ... Die Installation von Python ... 43

2.5 ... Drittanbietermodule installieren ... 45

2.6 ... Die Verwendung von Python ... 46


TEIL I. Einstieg in Python ... 49

3. Erste Schritte im interaktiven Modus ... 51


3.1 ... Ganze Zahlen ... 52

3.2 ... Gleitkommazahlen ... 53

3.3 ... Zeichenketten ... 54

3.4 ... Listen ... 55

3.5 ... Dictionarys ... 55

3.6 ... Variablen ... 56

3.7 ... Logische Ausdrücke ... 58

3.8 ... Funktionen und Methoden ... 60

3.9 ... Bildschirmausgaben ... 62

3.10 ... Module ... 63


4. Der Weg zum ersten Programm ... 65


4.1 ... Tippen, kompilieren, testen ... 65

4.2 ... Grundstruktur eines Python-Programms ... 69

4.3 ... Das erste Programm ... 73

4.4 ... Kommentare ... 75

4.5 ... Der Fehlerfall ... 76


5. Kontrollstrukturen ... 79


5.1 ... Fallunterscheidungen ... 79

5.2 ... Schleifen ... 83

5.3 ... Die pass-Anweisung ... 91

5.4 ... Zuweisungsausdrücke ... 91


6. Dateien ... 95


6.1 ... Datenströme ... 95

6.2 ... Daten aus einer Datei auslesen ... 96

6.3 ... Daten in eine Datei schreiben ... 101

6.4 ... Das Dateiobjekt erzeugen ... 102


7. Das Datenmodell ... 109


7.1 ... Die Struktur von Instanzen ... 111

7.2 ... Referenzen löschen ... 116

7.3 ... Mutable vs. immutable Datentypen ... 118


8. Funktionen, Methoden und Attribute ... 123


8.1 ... Parameter von F Dr. Johannes Ernesti hat am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in angewandter Mathematik promoviert. Seit Mai 2019 ist er bei DeepL als Research Scientist angestellt Dr. Peter Kaiser hat am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in humanoider Robotik promoviert. Seit Mai 2019 arbeitet er als Research Scientist bei DeepL.

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