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Python 3 Grundkurs intensiv

Inhalte

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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Termine und Orte

Datum Dauer Preis
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14.09.2026 - 18.09.2026 40 h 40 h Details Details Jetzt buchen
07.12.2026 - 11.12.2026 40 h 40 h Details Details Jetzt buchen

SG-Seminar-Nr.: 9528912

Anbieter-Seminar-Nr.: 21386

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  • Deutsch
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