Keine Python Vorkenntnisse erforderlichSicherer Umgang mit Computer, Dateisystem und grundlegenden Arbeitsabläufen unter Windows, macOS oder LinuxGrundlegendes technisches Verständnis und Bereitschaft, Programmieraufgaben praktis
Einführung, Entwicklungsumgebung und erster Python-Code
- Einordnung von Python 3 und typische Einsatzbereiche in Softwareentwicklung, Automatisierung, Datenverarbeitung und Scripting
- Vergleich zu anderen Programmiersprachen und Besonderheiten der Python-Syntax
- Installation und Einrichtung einer lauffähigen Python-Umgebung
- Entwicklungsumgebungen und Editoren: PyCharm, VS Code, (neo-)vim mit LSP und Jupyter Notebook
- Grundkonfiguration von Projekten, Interpreter-Auswahl und Ausführung von Skripten
- Python Tooling: Linter, Language Server Protocol, Formatter und sinnvolle Hinweise zur Code-Qualität
- Überblick zu KI-Modellen und GitHub Copilot als Unterstützung bei der Python Programmierung
- Aufbau eines ersten Skripts mit Eingaben, Ausgaben und kommentiertem Code
Syntax, Datentypen und Variablen
- Grundlegende Python-Syntax, Einrückung und Code-Struktur
- Variablen, Zuweisungen, Namenskonventionen und einfache Ausdrücke
- Zahlen, Strings, Booleans und None
- Typumwandlungen, Operatoren und typische Stolperstellen beim Einstieg
- String-Verarbeitung, Formatierung und Ausgabe von Ergebnissen
- Python Befehle und Standardfunktionen für häufige Aufgaben im Programmieralltag
Datenstrukturen und Kontrollfluss
- Listen als veränderbare Sequenzen und typische Operationen
- Tupel für unveränderbare Datenstrukturen
- Dictionaries als Schlüssel-Wert-Strukturen für strukturierte Daten
- Sets für eindeutige Werte und Mengenoperationen
- Auswahl passender Datenstrukturen für typische Programmieraufgaben
- Verzweigungen mit if, elif und else
- Vergleichsoperatoren, logische Operatoren und Wahrheitswerte
- for-Schleifen, while-Schleifen, Iteratoren und kontrollierte Schleifenlogik
- Abbruch und Fortsetzung von Schleifen mit break und continue
Funktionen, Type Hints und sauber strukturierter Code
- Definition eigener Funktionen mit Parametern, Argumenten und Rückgabewerten
- Positionsargumente, benannte Argumente und Standardwerte
- Sichtbarkeit von Variablen, Gültigkeitsbereiche und Seiteneffekte
- Type Hints zur besseren Lesbarkeit und Unterstützung durch Entwicklungswerkzeuge
- DocStrings für verständliche Dokumentation direkt im Code
- Strukturierung von Programmlogik in wiederverwendbare Bausteine
- Grundlagen für wartbaren Python-Code als Vorbereitung auf weiterführende Themen wie Clean Code mit Python
Module, Packages, pip und virtuelle Umgebungen
- Eigene Module erstellen und sinnvoll importieren
- Packages strukturieren und Namensräume nutzen
- pip als Paketmanager für Python
- Einbindung von 3rd Party Paketen in eigene Projekte
- Virtual Environments mit venv für isolierte Abhängigkeiten
- Grundlagen der Paketverwaltung als Einstieg in Python Packaging mit pip und virtuellen Umgebungen
- Typische Projektstruktur für kleine und mittlere Python-Anwendungen
Objektorientierte Programmierung mit Python
- Klassen, Objekte, Attribute und Methoden
- Konstruktoren, Instanzzustand und Methodenaufrufe
- Vererbung mit Basisklassen, Subklassen und super()
- Abstrakte Klassen als Strukturierungswerkzeug
- Composition als Alternative zu tiefen Vererbungshierarchien
- Magische Methoden für Python-typisches Verhalten
- Methoden überschreiben und Operator Overloading auf Python Art
- Praxisnahe Modellierung kleiner objektorientierter Programme
Robustheit, Fehlerbehandlung und Standard Library
- Exception Handling mit try, except, else und finally
- Eigene Exceptions für fachliche Fehlerfälle
- Dateien lesen und schreiben
- Arbeiten mit Dateipfaden, Verzeichnissen und Systeminformationen über os und sys
- Zeit- und Datumsverarbeitung mit datetime und time
- Protokollierung mit dem Python logging Modul
- Grundlagen der Datenpersistenz mit SQLite
- Ausblick auf automatisierte Tests und pytest für Python-Code
Ausblick auf weiterführende Python-Einsatzgebiete
- Einordnung von Pandas, NumPy und typischen Data-Science-Bibliotheken
- Abgrenzung zwischen Python Grundkurs, Python Datenanalyse und Machine Learning
- Weiterführende Möglichkeiten in Webentwicklung mit Django
- Weiterführende Möglichkeiten in Python für Systemadministration
- Weiterführende Möglichkeiten in Python im Office Umfeld
Hinweise
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du
kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen
Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate
garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive
Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor
Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen
Bedürfnissen passt.
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst
du direkt mit den Tools und Features, die du auch in
deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und
zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen
bestimmt ihr die Version.
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