Python für Fortgeschrittene: Saubere Programme bauen, Daten auswerten, Code testen und Projekte ausliefern
Python vertiefen: Objekte und Generatoren, Klassen und Dataclasses, Dateien und SQLite, Tests, pandas, Nebenläufigkeit und Pakete.
Dieser Kurs führt dich nach dem Einstieg in 24 Modulen und 96 Lektionen zu professionellem Python. Du verstehst das Objektmodell mit Referenzen und Kopien, setzt Argumente und Rückgabewerte gezielt ein, schreibst Iteratoren, Generatoren, Closures und Decorators und entwirfst eigene Typen mit Dunder-Methoden, Dataclasses, Enum, Typ-Hinweisen, Vererbung, Komposition und Kontextmanagern. Danach arbeitest du mit Dateien und Pfaden, JSON, CSV, TOML und Konfiguration, speicherst Daten in SQLite und rechnest mit Zeitzonen, Decimal und Fraction. Du fängst Ausnahmen gezielt ab, protokollierst mit logging, testest mit unittest, mock und pytest, suchst Fehler mit dem Debugger und misst Laufzeit und Speicher. Du nutzt collections, itertools und heapq, wertest Tabellen mit pandas aus, arbeitest mit Threads, Prozessen und asyncio, baust Pakete mit pyproject.toml, schreibst Kommandozeilenwerkzeuge und setzt zum Abschluss eine Datenpipeline mit Tests um. Jede Lektion beginnt mit einem Praxisproblem, zeigt Programme mit echter Ausgabe, lässt dich in verschiedenen Übungen anwenden und endet mit einem Mini-Fall samt Musterlösung. Alle Beispiele wurden mit Python 3.12, pandas 3.0 und pytest 9 ausgeführt. Quellen sind die offizielle Python-Dokumentation, die Python Enhancement Proposals (PEP) und die Dokumentation von pandas und pytest, jeweils mit Abrufdatum. Alle Personen, Firmen und Zahlen der Beispiele sind erfunden.
Die Kursübersicht enthält 6 Lernfelder und 24 Module. Wähle ein Lernfeld, um seine Module und die Zugangsmöglichkeiten anzusehen.
- Kategorie: Programmieren
- Niveau: intermediate
- Lernzeit: 80.4 Stunden aktive Lernzeit
Lernfelder im Kurs
Python im Detail: Objekte, Funktionen, Iteratoren und Decorators
Das Objektmodell verstehen, Funktionen mit allen Argumentarten schreiben, Generatoren nutzen und Funktionen als Werte weitergeben.
Eigene Typen entwerfen: Klassen, Dataclasses, Vererbung und Kontextmanager
Klassen mit Dunder-Methoden gestalten, Datenmodelle mit Dataclasses und Enum beschreiben, Vererbung abwägen und Ressourcen sicher verwalten.
Daten und Dateien: Pfade, Formate, SQLite und Zeit
Dateien und Pfade sicher handhaben, JSON, CSV und TOML verarbeiten, Daten in SQLite speichern und mit Zeitzonen und exakten Zahlen rechnen.
Zuverlässig programmieren: Ausnahmen, Protokolle, Tests und Leistung
Ausnahmen gezielt behandeln, Programme protokollieren, mit unittest und pytest testen sowie Fehler und Laufzeit systematisch untersuchen.
Daten auswerten und parallel arbeiten: Sammlungen, pandas und Nebenläufigkeit
Sammlungen und Algorithmen wählen, Tabellen mit pandas auswerten und Aufgaben mit Threads, Prozessen und asyncio gleichzeitig ausführen.
Projekte liefern: Pakete, Kommandozeile, Abschlussprojekt und Prüfung
Pakete bauen und verteilen, Kommandozeilenwerkzeuge schreiben, ein Abschlussprojekt umsetzen und die Abschlussprüfung bestehen.
Module und Inhalte
Das Objektmodell: Namen, Referenzen, Veränderlichkeit und Kopien
Lernfeld: Python im Detail: Objekte, Funktionen, Iteratoren und Decorators
Verstehen, wie Namen auf Objekte zeigen, Identität und Gleichheit unterscheiden und flache von tiefen Kopien trennen.
Funktionen im Detail: Argumentarten, *args, **kwargs und Standardwerte
Lernfeld: Python im Detail: Objekte, Funktionen, Iteratoren und Decorators
Parameterarten sicher einsetzen, Argumente entpacken und Standardwerte ohne Nebenwirkungen gestalten.
Iteratoren und Generatoren: Daten Schritt für Schritt verarbeiten
Lernfeld: Python im Detail: Objekte, Funktionen, Iteratoren und Decorators
Das Iterator-Protokoll verstehen, Generatoren mit yield schreiben und grosse Datenmengen speicherschonend verarbeiten.
Funktionen als Werte: Closures, Decorators und functools
Lernfeld: Python im Detail: Objekte, Funktionen, Iteratoren und Decorators
Funktionen weitergeben, Closures und Decorators schreiben und functools für Zwischenspeicher und Teilanwendung nutzen.
Klassen vertiefen: Dunder-Methoden, Vergleiche und Operatoren
Lernfeld: Eigene Typen entwerfen: Klassen, Dataclasses, Vererbung und Kontextmanager
Eigene Typen mit __repr__, __eq__, Ordnung und Operatoren so gestalten, dass sie sich wie eingebaute Typen verhalten.
Dataclasses, Enum und Typ-Hinweise: Datenmodelle klar beschreiben
Lernfeld: Eigene Typen entwerfen: Klassen, Dataclasses, Vererbung und Kontextmanager
Datenmodelle mit dataclass und Enum schreiben und mit Typ-Hinweisen beschreiben, die Werkzeuge prüfen können.
Vererbung oder Komposition: Entwurf, abstrakte Klassen und Protokolle
Lernfeld: Eigene Typen entwerfen: Klassen, Dataclasses, Vererbung und Kontextmanager
Eigene Typen entwerfen, Vererbung gegen Komposition abwägen und Schnittstellen mit abstrakten Klassen und Protokollen festlegen.
Eigenschaften und Kontextmanager: property, with und contextlib
Lernfeld: Eigene Typen entwerfen: Klassen, Dataclasses, Vererbung und Kontextmanager
Attribute mit property schützen und Ressourcen mit eigenen Kontextmanagern und contextlib sicher öffnen und freigeben.
Dateien und Pfade: pathlib, Kodierung, temporäre Dateien und Archive
Lernfeld: Daten und Dateien: Pfade, Formate, SQLite und Zeit
Pfade und Dateien plattformunabhängig bearbeiten, Kodierungen sauber behandeln und temporäre Dateien und Archive nutzen.
Strukturierte Formate: JSON, CSV, TOML und Konfiguration
Lernfeld: Daten und Dateien: Pfade, Formate, SQLite und Zeit
Daten in JSON, CSV und TOML lesen und schreiben, eigene Typen umwandeln und Konfigurationen prüfen und mit Standardwerten laden.
Datenbank mit SQLite: Tabellen, Parameter, Transaktionen und Abfragen
Lernfeld: Daten und Dateien: Pfade, Formate, SQLite und Zeit
Daten mit sqlite3 speichern und abfragen, Parameter sicher übergeben, Transaktionen nutzen und Tabellen verknüpfen.
Zeit und Genauigkeit: Zeitzonen, Zeiträume, Decimal und Fraction
Lernfeld: Daten und Dateien: Pfade, Formate, SQLite und Zeit
Mit Zeitzonen und Zeiträumen rechnen, Geldbeträge exakt mit Decimal berechnen und Brüche mit Fraction verwenden.
Ausnahmen im Detail: Hierarchie, eigene Ausnahmen, Verkettung und finally
Lernfeld: Zuverlässig programmieren: Ausnahmen, Protokolle, Tests und Leistung
Ausnahmen gezielt abfangen, eigene Ausnahmeklassen entwerfen, Ursachen verketten und Aufräumcode mit finally sicherstellen.
Protokollieren mit logging: Stufen, Handler, Formate und Konfiguration
Lernfeld: Zuverlässig programmieren: Ausnahmen, Protokolle, Tests und Leistung
Programme mit dem Modul logging protokollieren, Stufen und Handler wählen und die Ausgabe nach Bedarf konfigurieren.
Automatisch testen: unittest, mock und pytest
Lernfeld: Zuverlässig programmieren: Ausnahmen, Protokolle, Tests und Leistung
Testfälle mit unittest und pytest schreiben, Abhängigkeiten mit mock ersetzen und die Qualität der Tests beurteilen.
Fehler suchen und Leistung messen: pdb, timeit, cProfile und tracemalloc
Lernfeld: Zuverlässig programmieren: Ausnahmen, Protokolle, Tests und Leistung
Fehler mit dem Debugger eingrenzen und Laufzeit und Speicher mit timeit, cProfile und tracemalloc messen statt zu raten.
Sammlungen und Algorithmen: collections, itertools, heapq und Laufzeit
Lernfeld: Daten auswerten und parallel arbeiten: Sammlungen, pandas und Nebenläufigkeit
Die passende Sammlung wählen, mit collections, itertools und heapq arbeiten und die Laufzeit von Lösungen abschätzen.
Tabellen mit pandas: Einlesen, Auswählen, Bereinigen und Umformen
Lernfeld: Daten auswerten und parallel arbeiten: Sammlungen, pandas und Nebenläufigkeit
Tabellen mit pandas einlesen, gezielt auswählen, bereinigen, umformen und typische Fallstricke bei Datentypen vermeiden.
Auswertungen mit pandas: Gruppieren, Verbinden, Pivot und Zeitreihen
Lernfeld: Daten auswerten und parallel arbeiten: Sammlungen, pandas und Nebenläufigkeit
Daten mit pandas gruppieren, verbinden, in Pivot-Tabellen auswerten, Zeitreihen bearbeiten und Ergebnisse prüfen.
Gleichzeitig arbeiten: Threads, Prozesse und asyncio
Lernfeld: Daten auswerten und parallel arbeiten: Sammlungen, pandas und Nebenläufigkeit
Aufgaben mit Threads, Prozessen und asyncio gleichzeitig ausführen und die richtige Technik für die Aufgabe wählen.
Pakete und Abhängigkeiten: pyproject.toml, venv, pip und Veröffentlichung
Lernfeld: Projekte liefern: Pakete, Kommandozeile, Abschlussprojekt und Prüfung
Ein Projekt als Paket mit pyproject.toml aufbauen, Abhängigkeiten verwalten und das Paket bauen und installieren.
Kommandozeilenwerkzeuge: argparse, Exit-Codes, Umgebungsvariablen und subprocess
Lernfeld: Projekte liefern: Pakete, Kommandozeile, Abschlussprojekt und Prüfung
Werkzeuge für die Kommandozeile mit argparse schreiben, Exit-Codes und Umgebungsvariablen nutzen und Programme mit subprocess starten.
Abschlussprojekt: eine Datenpipeline planen, bauen, testen und dokumentieren
Lernfeld: Projekte liefern: Pakete, Kommandozeile, Abschlussprojekt und Prüfung
Eine Datenpipeline von CSV über SQLite zum Bericht planen, in Module gliedern, testen und dokumentieren.
Prüfungsmodul: Fallstudien und Abschlusstest
Lernfeld: Projekte liefern: Pakete, Kommandozeile, Abschlussprojekt und Prüfung
Drei integrierte Fallstudien und eine Abschlussprüfung mit Auswertung, Fehlerprofil und Wiederholungsempfehlung.
Zugang zum Kurs
Mit deinem Gratiskonto stehen dir alle veröffentlichten Selbstlernkurse und Lernspiele offen, ohne Tageslimit. Nach jeder abgeschlossenen Lerneinheit folgt eine Werbepause. Keine Kreditkarte und kein automatisches Abo.
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Nach einer Lektion mit bis zu drei Übungen beziehungsweise einer Übungs-, Lernkarten- oder Spielrunde folgt eine Werbepause. Eigenwerbung und verfügbare Google-Anzeigen wechseln sich ab. Unser Video erfordert mindestens 20 Sekunden sichtbarer, aktiver Wiedergabe. Google startet nur nach ausdrücklicher Auswahl und Einwilligung. Ist Google nicht verfügbar oder liegt keine Einwilligung vor, wird Eigenwerbung angeboten. Es gibt kein tägliches Maximum an Werbepausen. Jede bestätigte Werbepause erlaubt die nächste Lerneinheit; Freigaben lassen sich nicht ansammeln. Premium ist werbefrei.