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Kurskatalog

Fortgeschrittenes Python

Schreibe Python wie ein Profi.

Gehe über die Grundlagen hinaus und nutze Python in der Produktivumgebung: Objektmodell, Generatoren, Dekoratoren, robuste Fehlerbehandlung, Tupel und Mengen, JSON und HTTP, authentifizierte APIs, isolierte Pakete, Tests, beleggestützte Fehlersuche und offline-taugliche Anbieteradapter. Zum Abschluss baust du ein Analysewerkzeug für die fortlaufende Datenverarbeitung und zwei getestete API-Abschlussprojekte.

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Lehrplan

  1. Abschnitt 1

    Python-Werkzeuge für Fortgeschrittene

    Schreibe kompakten, ausdrucksstarken Python-Code mit Comprehensions und funktionalen Werkzeugen.

    1. Comprehensions
    2. Lambdas und Sortieren
    3. Funktionale Werkzeuge
    4. Entpacken, *args und **kwargs

  2. Abschnitt 2

    Objektorientiertes Python

    Entwirf eigene Typen mit Klassen, Vererbung und Pythons Datenmodell.

    1. Klassen und Objekte
    2. Vererbung und Polymorphie
    3. Dunder-Methoden
    4. Properties und Klassenmethoden

  3. Abschnitt 3

    Iteratoren, Generatoren und Dekoratoren

    Beherrsche verzögerte Iteration und das Dekoratormuster hinter Python-Frameworks.

    1. Das Iterationsprotokoll
    2. Generatoren
    3. Dekoratoren
    4. Dekoratoren in der Praxis

  4. Abschnitt 4

    Fehler, Dateien und Abschlussprojekt

    Mache Programme mit Ausnahmen, Dateien und Kontextmanagern robust – und baue dann ein Abschlussprojekt.

    1. Fehlerbehandlung meistern
    2. Dateien verarbeiten
    3. Kontextmanager
    4. Projekt: Protokollanalyse

  5. Abschnitt 5

    Daten, JSON und HTTP

    Modelliere beständige Daten, überbrücke die JSON-Grenze und rufe öffentliche sowie authentifizierte APIs sicher auf.

    1. Tupel und Mengen
    2. JSON-Schnittstellen
    3. HTTP und öffentliche APIs
    4. Authentifizierte APIs und Geheimnisse

  6. Abschnitt 6

    Python für die Produktivumgebung

    Isoliere Abhängigkeiten, belege Verhalten mit Tests, behebe Fehler anhand von Belegen und entwirf deterministische Ersatzlösungen.

    1. Pakete und virtuelle Umgebungen
    2. Testen mit pytest
    3. Fehlersuche anhand von Belegen
    4. API-Integration mit Offline-Unterstützung

Lernpfade

Python- und Datenentwicklung

Analysiere echte Daten und entwickle getestete Werkzeuge, die externe APIs sicher aufrufen und deine eigenen Inhalte durchsuchen – mit Python, Git, SQL und Vektorsuche.

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