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.
Python
Tutorials, Tipps und Praxisbeispiele rund um die Programmiersprache Python.
Python
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.
Python
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.
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
Dekoratoren in Python: Funktionen elegant erweitern
Dekoratoren gehören zu den mächtigsten Werkzeugen in Python: Mit ihnen erweiterst du Funktionen um neue Fähigkeiten, ohne ihren Code anzufassen. Hier lernst du Schritt für Schritt, wie sie funktionieren.
Python
Das collections-Modul in Python: Counter, defaultdict und mehr
Pythons collections-Modul bietet spezialisierte Datentypen, die dir viel Boilerplate ersparen. Lerne Counter, defaultdict, namedtuple und deque kennen – mit praktischen Beispielen.
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.