Zusammenfassung und Zeitplan
Diese Lektion ist eine Einführung in die Programmierung mit Python 3 für Personen mit wenig oder gar keiner Programmiererfahrung. Sie verwendet das Plotten als motivierendes Beispiel und kann sowohl in Data Carpentry als auch in Software Carpentry Workshops verwendet werden. Diese Lektion bezieht sich auf JupyterLab, kann aber auch mit anderen Python 3 Interpretern (z.B. repl.it, Anaconda) unterrichtet werden.
Voraussetzungen
Die Lernenden müssen verstehen, was Dateien und Verzeichnisse sind, was ein Arbeitsverzeichnis ist und wie man einen Python-Interpreter startet.
Die Lernenden müssen Python 3 installieren, bevor der Kurs beginnt.
Die Lernenden müssen die Gapminder-Daten erhalten, bevor der Unterricht beginnt: Bitte laden Sie die Datei python-novice-gapminder-data.zip herunter und entpacken Sie sie.
Bitte lesen Sie die Installationsanweisungen für weitere Details.
| Einrichtungshinweise | Lektionsdateien herunterladen | |
| Duration: 00h 00m | 1. Laufen und Beenden | Wie kann ich Python-Programme ausführen? |
| Duration: 00h 15m | 2. Variablen und Zuweisungen | Wie kann ich Daten in Programmen speichern? |
| Duration: 00h 35m | 3. Datentypen und Typkonvertierung |
Welche Arten von Daten werden in Programmen gespeichert? Wie kann ich einen Typ in einen anderen umwandeln? |
| Duration: 00h 55m | 4. Eingebaute Funktionen und Hilfe |
Wie kann ich eingebaute Funktionen verwenden? Wie kann ich herausfinden, was sie tun? Welche Arten von Fehlern können in Programmen auftreten? |
| Duration: 01h 20m | 5. Morgenkaffee | |
| Duration: 01h 35m | 6. Bibliotheken |
Wie kann ich Software benutzen, die andere Leute geschrieben
haben? Wie kann ich herausfinden, was diese Software macht? |
| Duration: 01h 55m | 7. Tabellarische Daten in DataFrames einlesen | Wie kann ich tabellarische Daten lesen? |
| Duration: 02h 15m | 8. Pandas DatenFrames | Wie kann ich eine statistische Analyse von Tabellendaten durchführen? |
| Duration: 02h 45m | 9. Plotten |
Wie kann ich meine Daten darstellen? Wie kann ich meinen Plot für die Veröffentlichung speichern? |
| Duration: 03h 15m | 10. Mittagessen | |
| Duration: 04h 00m | 11. Listen | Wie kann ich mehrere Werte speichern? |
| Duration: 04h 20m | 12. For-Schleifen | Wie kann ich ein Programm dazu bringen, viele Dinge zu tun? |
| Duration: 04h 45m | 13. Konditionale | Wie können Programme verschiedene Dinge für verschiedene Daten tun? |
| Duration: 05h 10m | 14. Schleifen über Datensätze | Wie kann ich viele Datensätze mit einem einzigen Befehl verarbeiten? |
| Duration: 05h 25m | 15. Kaffee am Nachmittag | |
| Duration: 05h 40m | 16. Funktionen schreiben | Wie kann ich meine eigenen Funktionen erstellen? |
| Duration: 06h 05m | 17. Variablenumfang |
Wie funktionieren eigentlich Funktionsaufrufe? Wie kann ich feststellen, wo Fehler aufgetreten sind? |
| Duration: 06h 25m | 18. Programmierstil |
Wie kann ich meine Programme besser lesbar machen? Wie formatieren die meisten Programmierer ihren Code? Wie können Programme ihre eigene Funktion überprüfen? |
| Duration: 06h 55m | 19. Nachbereitung |
Was haben wir gelernt? Was gibt es sonst noch und wo finde ich es? |
| Duration: 07h 15m | 20. Rückmeldung | Wie ist der Kurs gelaufen? |
| Duration: 07h 30m | Fertig |
Abhängig von den gewählten Themen und Übungen, kann der tatsächliche Zeitplan etwas abweichen.
Abrufen der Daten
Die Daten, die wir verwenden werden, stammen aus dem gapminder-Datensatz. Um sie zu erhalten, laden Sie die Datei python-novice-gapminder-data.zip herunter und entpacken sie. Um dem vorgestellten Material folgen zu können, sollten Sie den JupyterLab-Server im Stammverzeichnis starten (siehe JupyterLab starten).
Installation von Python mit Anaconda
Installationsanweisungen finden Sie im Python-Abschnitt der Workshop-Website