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Einführung in Python
Grundlagen von Python

Grundlagen von Python

Dieser Artikel erklärt die Grundlagen von Python.

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"Hello World!" ausführen 

1print("Hello World!")

Variablen in Python

In Python sind Variablen benannte Speicherplätze, die Daten und Informationen innerhalb eines Programms speichern und verwenden. Variablen können verschiedene Datentypen speichern und nach Bedarf neu zugewiesen werden. Unten geben wir mehrere Beispielcodes, um die grundlegende Verwendung von Variablen in Python zu demonstrieren.

 1# 1. Assigning values to variables
 2# Integer type variable
 3age = 25
 4print("Age:", age)  # Output: Age: 25
 5
 6# Floating-point type variable
 7height = 175.5
 8print("Height:", height, "cm")  # Output: Height: 175.5 cm
 9
10# String type variable
11name = "Taro"
12print("Name:", name)  # Output: Name: Taro
13
14# Boolean type variable
15is_student = True
16print("Are you a student?", is_student)  # Output: Are you a student? True
17
18# 2. Assigning values to multiple variables simultaneously
19# You can assign multiple variables at once
20x, y, z = 5, 10, 15
21print("x =", x, ", y =", y, ", z =", z)  # Output: x = 5 , y = 10 , z = 15
22
23# 3. Updating the value of a variable
24# The value of a variable can be updated by reassignment
25age = 26
26print("Updated age:", age)  # Output: Updated age: 26
27
28# 4. Updating multiple variables at once
29# Example of swapping values between variables
30a, b = 1, 2
31a, b = b, a
32print("a =", a, ", b =", b)  # Output: a = 2 , b = 1
33
34# 5. Type conversion
35# Type conversion allows operations between different types
36count = "5"  # String "5"
37count = int(count)  # Convert to integer type
38print("Handling count as an integer:", count * 2)  # Output: Handling count as an integer: 10
39
40# Conversion to floating-point number
41pi_approx = "3.14"
42pi_approx = float(pi_approx)
43print("Approximation of pi:", pi_approx)  # Output: Approximation of pi: 3.14

Wie gezeigt, können Variablen in Python flexibel verwendet werden. Variablen können ohne Angabe ihres Typs verwendet und nach Bedarf neu zugewiesen werden. Darüber hinaus ermöglicht die Typumwandlung einen einfachen Wechsel zwischen verschiedenen Datentypen.

Datentypen in Python

Python verfügt über mehrere grundlegende Datentypen. Nachfolgend geben wir Erklärungen und Beispielcodes für jeden einzelnen.

Ganzzahldatentyp

Der Ganzzahldatentyp wird verwendet, um ganze Zahlen ohne Dezimalpunkt zu verarbeiten.

1# Example of integer type
2x = 10
3print(x)        # Output: 10
4print(type(x))  # Output: <class 'int'>

Gleitkomma-Datentyp

Der Gleitkomma-Datentyp wird verwendet, um Zahlen mit einem Dezimalpunkt zu verarbeiten.

1# Floating Point Number Example
2y = 3.14
3print(y)        # Output: 3.14
4print(type(y))  # Output: float

Zeichenkettentyp

Der String-Typ repräsentiert eine Abfolge von Zeichen. Strings können in einfachen Anführungszeichen ' oder doppelten Anführungszeichen " eingeschlossen werden.

1# Example of String
2s = "Hello, World!"
3print(s)        # Output: Hello, World!
4print(type(s))  # Output: <class 'str'>

Boolean-Typ

Der Boolean-Typ hat zwei Werte: true (True) und false (False).

1# Example of Boolean
2b = True
3print(b)        # Output: True
4print(type(b))  # Output: <class 'bool'>

Listen-Typ

Der Listen-Typ ist eine veränderbare Sequenz, die mehrere Elemente speichern kann, und die Elemente können unterschiedliche Datentypen haben.

1# Example of List
2lst = [1, 2, 3, "four", 5.0]
3print(lst)        # Output: [1, 2, 3, 'four', 5.0]
4print(type(lst))  # Output: <class 'list'>

Tupel-Typ

Ein Tupel ist eine Sequenz, die mehrere Elemente enthalten kann, und sein Inhalt kann nach der Erstellung nicht mehr geändert werden.

1# Example of Tuple
2tup = (1, "two", 3.0)
3print(tup)        # Output: (1, 'two', 3.0)
4print(type(tup))  # Output: <class 'tuple'>

Dictionary-Typ

Der Dictionary-Typ ist eine Sammlung, die Schlüssel-Wert-Paare enthält. Schlüssel müssen einzigartig sein.

1# Example of Dictionary
2dct = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
3print(dct)        # Output: {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
4print(type(dct))  # Output: <class 'dict'>

Set-Typ

Der Set-Typ ist eine Sammlung, die nur einzigartige Elemente enthält. Doppelte Werte können nicht enthalten sein.

1# Example of Set
2st = {1, 2, 2, 3}
3print(st)        # Output: {1, 2, 3}
4print(type(st))  # Output: <class 'set'>

Diese Datentypen sind grundlegende Typen, die häufig zur Datenverarbeitung in Python verwendet werden. Durch ihre angemessene Verwendung können verschiedene Anforderungen in Ihren Programmen erfüllt werden.

Python-Übersicht

Python ist eine hochentwickelte Programmiersprache, die 1991 von Guido van Rossum entwickelt wurde. Seine Designphilosophie betont 'Einfachheit', 'Klarheit' und 'Lesbarkeit', was zu Code führt, der intuitiv, leicht zu schreiben und leicht zu lesen ist. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die Hauptmerkmale von Python.

  1. Lesbarkeit und Einfachheit:

    • Mit einer klaren Struktur und Ausdrücken, die der natürlichen Sprache nahekommen, ist es eine leicht zu erlernende Sprache für Anfänger.
    • Blöcke werden durch Einrückung definiert, was den Code automatisch formatiert und die Lesbarkeit erhöht.

  2. Reiche Bibliotheken und Frameworks:

    • Es verfügt über eine umfangreiche Standardbibliothek, die es ermöglicht, viele Aufgaben einfach auszuführen.
    • Es gibt spezialisierte Bibliotheken und Frameworks für verschiedene Bereiche, wie numerische Berechnungen (NumPy), Datenanalyse (Pandas), maschinelles Lernen (scikit-learn, TensorFlow) und Webentwicklung (Django, Flask).

  3. Vielseitigkeit:

    • Python eignet sich sowohl als Skriptsprache als auch für die Entwicklung von voll ausgestatteten Anwendungen. Es wird in verschiedenen Anwendungen wie Webanwendungen, Desktop-Anwendungen, wissenschaftlichem Rechnen, maschinellem Lernen, Datenanalyse und IoT eingesetzt.

  4. Plattformübergreifend:

    • Es ist plattformunabhängig und kann auf vielen Betriebssystemen ausgeführt werden, einschließlich Windows, macOS und Linux.

  5. Open Source und Community:

    • Python ist ein Open-Source-Projekt, das von einer aktiven Community unterstützt wird. Daher werden häufig Updates, Bibliotheksentwicklungen und Unterstützung bereitgestellt.

  6. Dynamische Typisierung und automatische Speicherverwaltung:

    • Durch dynamische Typisierung entfällt die Notwendigkeit, Variablentypen zu deklarieren, was eine schnellere Entwicklung ermöglicht.
    • Die Speicherbereinigung übernimmt die automatische Speicherverwaltung und macht diese dadurch einfach.

Dank dieser Funktionen wird Python in vielen Bereichen weit verbreitet eingesetzt, einschließlich Bildung, Industrie und Wissenschaft.

Escape-Zeichen in Python

In Python werden Escape-Zeichen verwendet, um spezifische Steuerzeichen oder Zeichen mit besonderer Bedeutung in Zeichenketten einzufügen. Escape-Zeichen sind spezielle Symbole, die regulären Zeichenketten eine bestimmte Bedeutung verleihen. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf Escape-Zeichen in Python werfen.

Grundlagen der Escape-Zeichen

In Python werden Escape-Zeichen mit einem Backslash (\) definiert. Escape-Zeichen zeigen ein bestimmtes Verhalten innerhalb einer regulären Zeichenkette an. Zum Beispiel steht \n für einen Zeilenumbruch und \t für einen Tabulator.

Eine Zeichenkette mit Escape-Zeichen können Sie wie folgt definieren:.

1# Example of escape characters
2print("Hello\nWorld")  # A newline is inserted after "Hello"
3
4# Output:
5# Hello
6# World

Liste der wichtigsten Escape-Zeichen

Die wichtigsten in Python verwendeten Escape-Zeichen sind wie folgt:.

  • \\: Stellt einen Backslash selbst dar.
  • \': Fügt ein einfaches Anführungszeichen in eine Zeichenkette ein.
  • \": Fügt ein doppeltes Anführungszeichen in eine Zeichenkette ein.
  • \n: Zeilenumbruch
  • \t: Tabulator
  • \r: Wagenrücklauf
  • \b: Rückschritt
  • \f: Seitenvorschub
  • \a: Warnton (Glocke)
  • \v: Vertikaler Tabulator
  • \N{name}: Zeichen nach Namen aus der Unicode-Datenbank
  • \uXXXX: 16-Bit-Unicode-Zeichen (angegeben mit 4 hexadezimalen Ziffern)
  • \UXXXXXXXX: 32-Bit-Unicode-Zeichen (angegeben mit 8 hexadezimalen Ziffern)
  • \xXX: Zeichen, das in Hexadezimal angegeben ist

Beispiele für häufig verwendete Escape-Zeichen

Hier sind einige konkrete Beispiele, wie Escape-Zeichen verwendet werden können.

Doppelte Anführungszeichen und einfache Anführungszeichen

Um doppelte oder einfache Anführungszeichen in einem String einzufügen, verwenden Sie Escape-Zeichen.

 1# String containing double quotes
 2quote = "He said, \"Python is amazing!\""
 3print(quote)
 4
 5# String containing single quotes
 6single_quote = 'It\'s a beautiful day!'
 7print(single_quote)
 8
 9# Output:
10# He said, "Python is amazing!"
11# It's a beautiful day!

Zeilenumbrüche und Tabulatoren

Zeilenumbrüche und Tabulatoren werden häufig zur Formatierung von Text verwendet.

 1# Example using newline
 2multiline_text = "First line\nSecond line"
 3print(multiline_text)
 4
 5# Example using tab
 6tabbed_text = "Column1\tColumn2\tColumn3"
 7print(tabbed_text)
 8
 9# Output:
10# First line
11# Second line
12# Column1	Column2	Column3

Unicode-Escape-Zeichen

In Python werden Unicode-Zeichen mit \u oder \U dargestellt. Dies ist besonders nützlich beim Umgang mit nicht-englischen Zeichen.

1# Example of Unicode escape
2japanese_text = "\u3053\u3093\u306B\u3061\u306F"  # Hello in Japanese
3print(japanese_text)
4# Output:
5# こんにちは(Hello in Japanese)

Vorsicht bei speziellen Escape-Zeichen

Es gibt einige Vorsichtsmaßnahmen, die bei der Verwendung von Escape-Zeichen zu beachten sind.

  1. Raw Strings: Wenn Sie Strings mit Backslashes so anzeigen möchten, wie sie sind, können Sie rohe Strings verwenden. Rohe Strings werden durch Hinzufügen eines r-Präfixes zum String angegeben.
1raw_string = r"C:\Users\name\Documents"
2print(raw_string)
3# Output:
4# C:\Users\name\Documents

In rohen Strings wird der Backslash nicht als Escape-Zeichen interpretiert und wird unverändert ausgegeben.

  1. Verwendung von Unicode: Stellen Sie bei der Verwendung von Unicode-Escape-Zeichen sicher, dass die angegebenen Hexadezimalcodes korrekt sind. Falsche Angaben führen zu einer falschen Darstellung der Zeichen.

Escape von Backslashes

Um einen Backslash selbst in einen String einzufügen, verwenden Sie doppelte Backslashes.

1# Example containing backslash
2path = "C:\\Program Files\\Python"
3print(path)
4# Output:
5# C:\Program Files\Python

Fortgeschrittenes Beispiel: Komplexe String-Formatierung

Es ist auch möglich, Escape-Zeichen zu kombinieren, um komplexe Strings zu formatieren.

 1# Example of formatting a message
 2message = "Dear User,\n\n\tThank you for your inquiry.\n\tWe will get back to you shortly.\n\nBest Regards,\nCustomer Support"
 3print(message)
 4# Output:
 5# Dear User,
 6#
 7#     Thank you for your inquiry.
 8#     We will get back to you shortly.
 9#
10#     Best Regards,
11#     Customer Support

Zusammenfassung

Die Escape-Zeichen von Python sind ein leistungsstarkes Werkzeug, um bestimmte Steuerzeichen oder Sonderzeichen in Strings einzufügen. Das Verständnis ihrer Verwendung und ihre angemessene Anwendung ermöglichen eine flexiblere Verarbeitung von Strings.

Python-Versionen

Lassen Sie uns die wichtigsten Python-Versionen und deren Merkmale kurz durchgehen.

  1. Python 1.0 (1994)
1# Simple code that works in Python 1.0
2def greet(name):
3    print "Hello, " + name  # print was a statement
4
5greet("World")

Die erste offizielle Veröffentlichung. Die grundlegende Syntax und Standardbibliothek von Python wurden festgelegt.

  1. Python 2.0 (2000)
1# List comprehension
2squares = [x * x for x in range(5)]
3print squares
4
5# Unicode string (u"...")
6greet = u"Hello"
7print greet

Wichtige Funktionen wie Listen-Komprehension, vollständige Speicherbereinigung und der Beginn der Unicode-Unterstützung wurden hinzugefügt. Python 2 wurde lange Zeit verwendet, erreichte jedoch 2020 das Ende seiner Unterstützung.

  1. Python 3.0 (2008)
1# print is now a function
2print("Hello, world!")
3
4# Unicode text is handled natively
5message = "Hello"
6print(message)

Ein großes Update, das nicht abwärtskompatibel ist. print wurde zu einer Funktion gemacht, Unicode wurde zum Standard-String-Typ und Ganzzahlen wurden vereinheitlicht, was die Konsistenz und Benutzerfreundlichkeit von Python erheblich verbesserte. Die Python 3.x Serie ist die derzeit aktuelle Hauptversion.

  1. Python 3.5 (2015)
1import asyncio
2
3async def say_hello():
4    await asyncio.sleep(1)
5    print("Hello, async world!")
6
7asyncio.run(say_hello())

Die Syntax async/await wurde eingeführt, wodurch die asynchrone Programmierung einfacher zu schreiben ist.

  1. Python 3.6 (2016)
1name = "Alice"
2age = 30
3print(f"{name} is {age} years old.")  # f-string makes formatting simple

Formatierte String-Literale (f-Strings) wurden hinzugefügt, was die String-Formatierung komfortabler macht. Zusätzlich wurden Typ-Hinweise erweitert.

  1. Python 3.7 (2018)
1from dataclasses import dataclass
2
3@dataclass
4class Person:
5    name: str
6    age: int
7
8p = Person("Bob", 25)
9print(p)

Dataclasses wurden eingeführt, wodurch die Definition von strukturierten Klassen erleichtert wird. Die Unterstützung für async/await wurde ebenfalls verbessert.

  1. Python 3.8 (2019)
1# Assignment inside an expression
2if (n := len("hello")) > 3:
3    print(f"Length is {n}")

Der Walross-Operator (:=) wurde eingeführt, um Zuweisungsausdrücke zu ermöglichen. Positionsabhängige Parameter wurden ebenfalls eingeführt, was die Flexibilität bei Funktionsargumenten erhöht.

  1. Python 3.9 (2020)
1a = {"x": 1}
2b = {"y": 2}
3c = a | b  # merge two dicts
4print(c)   # {'x': 1, 'y': 2}

Verbesserungen an Typ-Hinweisen sowie die Einführung eines Merging-Operators (|) für Listen und Wörterbücher wurden vorgenommen. Die Standardbibliothek wurde ebenfalls neu organisiert.

  1. Python 3.10 (2021)
 1def handle(value):
 2    match value:
 3        case 1:
 4            return "One"
 5        case 2:
 6            return "Two"
 7        case _:
 8            return "Other"
 9
10print(handle(2))

Pattern Matching wurde eingeführt, was leistungsfähigere bedingte Anweisungen ermöglicht. Fehlermeldungen wurden verbessert und das Typsystem weiter gestärkt.

  1. Python 3.11 (2022)
1# Improved performance (up to 25% faster in general)
2# More informative error messages
3try:
4    eval("1/0")
5except ZeroDivisionError as e:
6    print(f"Caught an error: {e}")
**Signifikante Leistungsverbesserungen** wurden vorgenommen, was zu einer schnelleren Ausführung im Vergleich zu früheren Versionen führt. Zudem wurden Verbesserungen beim Ausnahmehandling und der Typprüfung vorgenommen.
  1. Python 3.12 (2023)
 1# Automatically shows exception chains with detailed traceback
 2def f():
 3    raise ValueError("Something went wrong")
 4
 5def g():
 6    try:
 7        f()
 8    except Exception:
 9        raise RuntimeError("Higher level error")  # Automatically chained
10
11try:
12    g()
13except Exception as e:
14    import traceback
15    traceback.print_exception(type(e), e, e.__traceback__)
Fehlermeldungen wurden weiter verbessert und die Leistung wurde gesteigert. Darüber hinaus wird die Verkettung von Ausnahmen automatisch angezeigt, was detaillierteres Debugging ermöglicht. Neue Syntax-Features und Verbesserungen der Standardbibliothek wurden ebenfalls hinzugefügt, um die Produktivität der Entwickler zu steigern.

Die Python-3.x-Reihe entwickelt sich weiter, wobei die neuesten Versionen die Leistung, das Typsystem und neue Funktionen verbessern.

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