Python-Dokumentation
Kompakte, beispielorientierte Python-Referenz. Konzept lesen, Code ansehen, dann in einem Coddy-Lernweg üben.
Geführten Python-Lernweg startenErste Schritte
- Was ist Python?Eine verständliche Einführung in Python - was es ist, wofür es verwendet wird und warum so viele Menschen es als ihre erste Programmiersprache wählen.
- Python installierenEine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von Python auf jedem Betriebssystem, zum Prüfen der Version und wie du erkennst, wann du eigentlich gar nichts installieren musst.
- Python-Code ausführenDrei Wege, Python-Code auszuführen - die interaktive Shell, eine gespeicherte .py-Datei vom Terminal aus und aus einem Editor - mit Tipps, wann welcher passt.
- Python-SyntaxDas kleinste Regelwerk, an dem Python tatsächlich hängt - Einrückung, Zeilenumbrüche, Doppelpunkte und Groß-/Kleinschreibung - ohne Fachchinesisch erklärt.
- KommentareSo schreibst du Kommentare in Python - einzeilig mit #, mehrzeilige Blöcke und Docstrings zum Dokumentieren von Funktionen und Modulen.
Variablen & Daten
- VariablenWie Variablen in Python funktionieren - Zuweisung, Namensregeln, Neuzuweisung und das mentale Modell, das dich vor Ärger bewahrt.
- DatentypenEine Tour durch Pythons eingebaute Datentypen - Zahlen, Strings, Booleans, None, Listen, Tupel, Sets, Dicts - mit Beispielen und dem passenden Einsatzzweck.
- StringsMit Text in Python arbeiten - Strings erstellen, f-Strings nutzen, Slicing und die Alltagsmethoden wie split, join, replace und strip.
- f-StringsEin praktischer Leitfaden zu Python-f-Strings - Variablen und Ausdrücke einbetten, Zahlen und Daten formatieren und wann die älteren Formatierungsstile passen.
- Zahlen & BooleansWie Python mit Ganzzahlen, Fließkommazahlen und Booleans umgeht - Arithmetik, Umwandlung und die Randfälle, über die Leute stolpern.
- Input & PrintWie Pythons print()- und input()-Funktionen funktionieren - plus Trennzeichen, End-Zeichen und wie du Nutzereingaben in Zahlen umwandelst.
Kontrollfluss
- OperatorenEine komplette Tour durch Python-Operatoren - Arithmetik, Vergleich, Logik, Zuweisung, Zugehörigkeit und Identität - jeweils mit Beispielen.
- if / elif / elseWie Pythons if-, elif- und else-Anweisungen funktionieren - mit truthy Werten, verschachtelten Bedingungen und dem ternären if-Ausdruck.
- for-SchleifenWie Pythons for-Schleife funktioniert - iterieren über Listen, Strings, Ranges, Dictionaries und alles andere Iterierbare, plus break, continue und else.
- while-SchleifenWann du eine while-Schleife statt einer for-Schleife wählst, wie du Endlosschleifen vermeidest und die Muster, die in echtem Code am häufigsten vorkommen.
- range()Wie range() in Python funktioniert - Start, Stop, Step, negative Ranges und warum er lazy ist statt eine Liste zu materialisieren.
Sammlungen
- ListenEine Arbeitstour durch Python-Listen - die häufigste Sammlung - mit Erstellung, Indizieren, Slicing, append, sort und den Mustern, zu denen du am meisten greifst.
- TupelWann du zu einem Tupel statt zu einer Liste greifst - Unveränderlichkeit, Unpacking, Named Tuples und die Szenarien, für die Tupel gemacht sind.
- SetsWann du zu einem Python-Set greifst - Eindeutigkeit, schnelle in-Prüfungen und die mathematischen Operationen (Vereinigung, Schnittmenge, Differenz), die Sets stark machen.
- DictionariesDictionaries sind Pythons Schlüssel-Wert-Struktur - der eine Datentyp, zu dem du nach den Grundlagen ständig greifst.
- List ComprehensionMit List Comprehensions baust du eine neue Liste in einer lesbaren Zeile - mappen, filtern oder beides - und ersetzt das Loop-und-append-Muster.
Funktionen & Struktur
- FunktionenWie du in Python Funktionen definierst und nutzt - Parameter, Rückgabewerte, Default-Argumente, Keyword-Argumente und Namensgewohnheiten, die Code lesbar halten.
- *args und **kwargsWas *args und **kwargs bedeuten, wann du sie einsetzt und wie du Argumente sauber zwischen Funktionen weiterreichst.
- LambdaWas lambda ist, wofür es gut ist und die wenigen Stellen, an denen es sich wirklich lohnt - plus wann du stattdessen zu einer benannten Funktion greifst.
- DekoratorenWas Python-Dekoratoren wirklich sind, wie du eigene schreibst und die Muster (Argumente, Stacken, wraps), die sie nutzbar machen.
- Type HintsWas Python-Type-Hints sind, wann sie helfen und die Syntax, um Variablen, Funktionssignaturen, Container und optionale Werte zu annotieren.
- Module & ImportsWie Pythons Modulsystem funktioniert - eigene Module schreiben, aus ihnen importieren und mit pip Drittpakete installieren.
- pip & PaketeWie du Python-Pakete mit pip installierst, aktualisierst und entfernst - inklusive PyPI, requirements-Dateien und wie du die Globalinstall-Falle vermeidest.
- Virtuelle UmgebungenWas eine virtuelle Umgebung ist, warum jedes echte Python-Projekt eine braucht und wie du sie mit dem eingebauten venv-Modul anlegst und verwaltest.
- __main__-GuardWas `if __name__ == '__main__'` wirklich tut, warum jedes ernsthafte Python-Skript in dieses Muster hineinwächst und wie du eine Datei als Skript und Modul strukturierst.
Erweiterte Iteration
- GeneratorenWie Generatoren in Python Werte lazy erzeugen - das Schlüsselwort `yield`, Generator-Ausdrücke und wann sie eine schlichte Liste schlagen.
- Context ManagerWas die `with`-Anweisung wirklich tut - automatisches Aufräumen für Dateien, Locks, Datenbankverbindungen und alles andere, das zuverlässig geschlossen werden muss.
Mit echten Daten arbeiten
- DateiverarbeitungWie du Dateien in Python liest und schreibst - die with-Anweisung, Text vs. Binary und die sicherere moderne pfadbasierte API.
- JSONWie du JSON in Python liest und schreibst - loads, dumps, aus Dateien lesen, Pretty-Print und die Randfälle, die bei echten Daten vorkommen.
- CSV-DateienWie du CSV-Dateien in Python liest und schreibst - das csv-Modul, DictReader und DictWriter, Header, Quoting und wann du stattdessen zu pandas greifst.
- HTTP-RequestsWie du HTTP-Anfragen in Python mit der requests-Bibliothek stellst - GET, POST, Query-Parameter, Header, JSON-Bodies und Fehlerbehandlung.
- datetimeEine praktische Tour durch Pythons datetime-Modul - Parsen, Formatieren, mit Daten rechnen und Zeitzonen behandeln, ohne sich zu verirren.
- RegexEine praktische Einführung in Pythons re-Modul - suchen, matchen, Gruppen einfangen, ersetzen und die Muster, zu denen du am meisten greifst.
Fehler & Debugging
- AusnahmenWie du Fehler in Python behandelst - try/except/finally, gezielt Ausnahmen fangen, eigene werfen und wann du einen Fehler hochschlagen lässt.
- Fehlertypen & DebuggingEine Tour durch die Python-Fehler, denen du am häufigsten begegnest - KeyError, ValueError, ModuleNotFoundError, EOFError - und die Debugging-Gewohnheiten, die sie schnell beheben.
