Python
Type Hints in Python: Typannotationen für besseren Code
Python ist dynamisch typisiert – trotzdem lohnen sich Type Hints. Du erfährst, wie Annotationen deinen Code lesbarer machen, Fehler früh aufdecken und deine Tools cleverer werden lassen.
Grundlagen
Programmierkonzepte und Grundlagen für Einsteiger und zum Auffrischen.
JavaScript
JavaScript-Module: import und export verstehen
Wie du deinen Code mit ES-Modulen sauber in wiederverwendbare Dateien aufteilst – mit named exports, default exports und praktischen Import-Tricks.
Grundlagen
Reguläre Ausdrücke: Textmuster finden mit Regex
Regex sieht kryptisch aus, ist aber ein mächtiges Werkzeug: Lerne, wie du mit regulären Ausdrücken in Python und JavaScript Textmuster findest, validierst und ersetzt.
Python
Generatoren in Python: Große Datenmengen effizient verarbeiten mit yield
Generatoren erzeugen Werte erst dann, wenn du sie brauchst – und sparen so massiv Speicher. In diesem Beitrag lernst du, wie yield funktioniert und wann sich Generatoren wirklich lohnen.
Python
Exceptions in Python: Fehler sauber behandeln mit try und except
Programme stürzen ab, sobald etwas Unerwartetes passiert – es sei denn, du fängst Fehler gezielt ab. So nutzt du try, except, else und finally richtig.
Python
List Comprehensions in Python: Kompakter Code für Listen
List Comprehensions machen aus mehrzeiligen Schleifen elegante Einzeiler. Du lernst die Syntax, Bedingungen, Verschachtelung – und wann du lieber doch eine normale Schleife nimmst.
Python
Nebenläufigkeit in Python: async und await verstehen
Was async und await wirklich bedeuten, wann asynchrone Programmierung sich lohnt – und wo du danach noch tiefer eintauchen kannst.
Python
*args und **kwargs: Flexible Funktionsargumente in Python
Wie du mit *args und **kwargs Funktionen schreibst, die beliebig viele Argumente annehmen – verständlich erklärt mit praktischen Beispielen.
Python
Context Manager in Python: Ressourcen sicher verwalten mit with
Mit dem with-Statement gibst du Dateien, Verbindungen und andere Ressourcen zuverlässig wieder frei – auch wenn ein Fehler auftritt. So schreibst du eigene Context Manager.
Algorithmen
Suchalgorithmen: Lineare und binäre Suche verstehen
Wie findest du ein Element in einer Liste – und warum ist die binäre Suche dabei oft tausendmal schneller? Beide Verfahren erklärt mit lauffähigem Python-Code.
Algorithmen
Rekursion verstehen: Wenn Funktionen sich selbst aufrufen
Eine Funktion, die sich selbst aufruft? Wir entzaubern die Rekursion Schritt für Schritt – mit Basisfall, Aufrufstack, typischen Fallstricken und lauffähigen Python-Beispielen.
Algorithmen
Big-O-Notation: Die Laufzeit von Algorithmen verstehen
Was bedeutet O(n) eigentlich? Lerne mit anschaulichen Python-Beispielen, wie die Big-O-Notation die Skalierbarkeit deines Codes beschreibt – und wie du teure Stellen schon beim Lesen erkennst.