Python
Sets in Python: Eindeutige Werte und blitzschnelle Lookups
Sets speichern jedes Element nur einmal und finden Werte extrem schnell. Wie du sie erstellst, mit Mengenoperationen kombinierst und wann sie die bessere Wahl gegenüber Listen sind.
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Tutorials, Tipps und Praxisbeispiele rund um die Programmiersprache Python.
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Dataclasses in Python: Weniger Boilerplate für saubere Datenobjekte
Wer Klassen nur zum Speichern von Daten schreibt, tippt schnell viel überflüssigen Code. Der Decorator @dataclass nimmt dir __init__, __repr__ und den Vergleich ab – und macht deinen Code lesbarer.
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Generatoren in Python: Speicher sparen mit yield und Lazy Evaluation
Warum du mit yield gigantische Datenmengen verarbeiten kannst, ohne dass dir der Arbeitsspeicher wegläuft – und wie Generatoren wirklich funktionieren.
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Structural Pattern Matching in Python: match und case verstehen
Seit Python 3.10 gibt es mit match und case ein mächtiges Werkzeug, das weit mehr kann als ein einfaches switch. Lerne, wie du damit Werte, Strukturen und ganze Objekte elegant abgleichst.
Python
Datum und Uhrzeit in Python: naive vs. aware und der Zeitzonen-Fallstrick
Warum datetime.now() ohne Zeitzone eine tickende Zeitbombe ist, was „naive" und „aware" Objekte unterscheidet und wie du mit zoneinfo saubere, DST-sichere Zeitangaben schreibst.
Algorithmen
Stacks und Queues in Python: Zwei fundamentale Datenstrukturen
Stack oder Queue? In diesem Beitrag lernst du die beiden wichtigsten linearen Datenstrukturen kennen, setzt sie sauber in Python um und verstehst, wann du welche brauchst.
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Virtuelle Umgebungen in Python: Projekte sauber isolieren mit venv
Warum globale Paketinstallationen früher oder später Probleme machen und wie du mit venv, pip und requirements.txt jedes Projekt sauber voneinander trennst.
Python
Der with-Block in Python: Kontextmanager verstehen und selbst schreiben
Warum du Dateien am besten mit with öffnest, wie Kontextmanager hinter den Kulissen funktionieren und wie du mit __enter__/__exit__ und @contextmanager eigene baust.
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Unit-Tests in Python mit pytest: Deinen Code automatisch absichern
Manuelles Ausprobieren reicht irgendwann nicht mehr. Mit pytest schreibst du automatisierte Tests, die deinen Code bei jeder Änderung prüfen – wir starten bei Null und arbeiten uns zu Fixtures und Parametrisierung vor.
Algorithmen
Sortieralgorithmen verstehen: Bubble Sort, Merge Sort und Quicksort
Sortieren ist eines der klassischen Probleme der Informatik. Wir schauen uns drei wichtige Algorithmen an – vom einfachen Bubble Sort bis zum schnellen Quicksort – und verstehen, warum die Laufzeit so entscheidend ist.
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.
Python
Dateipfade in Python: Warum du pathlib statt os.path nutzen solltest
Pfade als Strings zusammenzubasteln führt schnell zu Bugs. Das pathlib-Modul macht den Umgang mit Dateien und Verzeichnissen in Python deutlich sauberer.