Grundlagen
Fortgeschritten
Python-Schulung für fortgeschrittene Programmierer
Diese Python-Schulung vertieft die Sprache für erfahrene Programmierende. Sie arbeiten an fortgeschrittenen Daten- und Funktionskonzepten, OOP, Fehlerbehandlung, Parallelität und weiteren Werkzeugen für professionelle Python-Anwendungen.
Spezialisiert auf Python
Warum diese Python-Schulung?
Die Schulung „Python für fortgeschrittene Programmierer“ ist Teil unseres spezialisierten Python-Programms. Sie wird von Trainern vorbereitet, die Python seit vielen Jahren unterrichten, praktisch einsetzen und als Fachautoren vermitteln. Dadurch verbinden wir Grundlagen, Hintergründe, typische Stolperstellen und den Transfer in reale Aufgaben.
Python-Spezialisten
Praxisorientierte Übungen
Online, Inhouse oder offen
Zielgruppe aus dem Kursprogramm
Für wen eignet sich diese Python-Schulung?
Fortgeschrittene im Sinne dieser Schulung sind alle, die bereits
Programmiererfahrung in anderen Skriptsprachen oder Programmiersprachen
besitzen, aber auch diejenigen, die bereits über Grundkenntnisse in Python
verfügen.
Inhalte und Lernziele
Das lernen Sie in dieser Python-Schulung
- Die vorbereitete Jupyter-Arbeitsumgebung effizient nutzen
- Jupyter Notebook und JupyterLab für interaktives Arbeiten einsetzen
- JupyterHub als gemeinsame Schulungsumgebung verwenden
- Bekannte Datenstrukturen aus fortgeschrittener Python-Perspektive neu betrachten
- Zusammenspiel von Datentypen, Variablen, Klassen und Objekten verstehen
- Sequenzen mit Listen und Tupeln sinnvoll modellieren
- Texte mit Strings und ihren Methoden verarbeiten
- Daten mit sort() und sorted() passend sortieren
- Sequenzen mit Slicing gezielt zerlegen
- Iteration und das Konzept iterierbarer Objekte verstehen
- Schlüssel-Wert-Daten mit Dictionaries organisieren
- Mengen mit set und frozenset effizient einsetzen
- Daten sicher zwischen unterschiedlichen Python-Typen konvertieren
- Referenzen, Veränderbarkeit und In-Place-Operationen richtig einschätzen
- Flache und tiefe Kopien bewusst unterscheiden
- Programmabläufe mit Kontrollstrukturen gestalten
- Entscheidungen mit Bedingungen ausdrücken
- Wiederholungen mit for- und while-Schleifen programmieren
- Klassische Zählschleifen mit range() pythonisch ausdrücken
- Schleifen mit break, continue und else gezielt steuern
- Eigene Funktionen definieren, aufrufen und wiederverwenden
- Funktionsaufrufe mit Positions- und Schlüsselwortargumenten gestalten
- Lokale und globale Gültigkeitsbereiche unterscheiden
- Funktionen als klar abgegrenzte, wiederverwendbare Bausteine entwickeln
- Idiome und Sprachmechanismen für professionellen Python-Code vertiefen
- Iteratoren und Generatoren für speichereffiziente Abläufe einsetzen
- Rekursive Lösungsansätze entwickeln und beurteilen
- Laufzeitkosten rekursiver Verfahren erkennen und reduzieren
- Zwischenergebnisse mit Memoisation wiederverwenden
- Funktionen und Methoden mit Decorators erweitern
- Funktionale Werkzeuge wie lambda, map, filter und reduce sinnvoll einsetzen
- Iteratoren, Comprehensions und Generatorausdrücke idiomatisch kombinieren
- Iterator-Werkzeuge aus itertools kombinieren
- Sortierreihenfolgen mit key-Funktionen flexibel definieren
- Fehlerfälle mit Exceptions kontrolliert behandeln
- Syntax-, Logik- und Laufzeitfehler voneinander unterscheiden
- Exceptions gezielt abfangen und behandeln
- Eigene Fehlerbedingungen mit raise signalisieren
- Aufräumarbeiten mit finally zuverlässig garantieren
- Python-Programme objektorientiert modellieren
- Das durchgängige Objektmodell von Python verstehen
- Klassen entwerfen und mit Instanzen und Objekten arbeiten
- Von einer minimalen Klasse Schritt für Schritt ausgehen
- Instanz- und Klassenattribute sowie Properties richtig einsetzen
- Konventionen für öffentliche, geschützte und interne Attribute anwenden
- Spezielle Methoden nutzen und Operatorverhalten passend definieren
- Gemeinsames Verhalten mit Vererbung modellieren
- Mehrfachvererbung und ihre Konsequenzen sicher beurteilen
- Fortgeschrittene Mechanismen des Python-Objektmodells vertiefen
- Fallstricke der Mehrfachvererbung und der Method Resolution Order verstehen
- Speicherlayout und Attribute mit __slots__ kontrollieren
- Metaklassen als fortgeschrittenes Werkzeug des Objektmodells verstehen
- Numerische Daten mit NumPy effizient verarbeiten
- Optional vertiefen: Testen und Debugging
- Fehler mit geeigneten Debugging-Strategien eingrenzen
- Programmverhalten durch Tests absichern
- Tests strukturiert planen und reproduzierbar ausführen
- Beispiele mit doctest gleichzeitig dokumentieren und testen
- Tests mit dem unittest-Framework organisieren
- Python-Code mit systematischen Tests verlässlich absichern
- Optional: Python als Schnittstelle zum Betriebssystem einsetzen
- Betriebssystemfunktionen aus Python heraus steuern
- Prozesse mit Forking erzeugen und kontrollieren
- Nebenläufigkeit mit Threads umsetzen
- Mehrere CPU-Kerne mit multiprocessing nutzen
Offener Kurs oder Inhouse
Wie soll Ihre Schulung aussehen?
Wir klären Lernziele, Dauer, Gruppengröße, Format und passende Beispiele aus Ihrem Arbeitsumfeld.