Einführung in Python (Sommersemester 2024)
- Dozent*in: Dr. Daniel Weiß
- Veranstaltungen: Vorlesung (0169000), Praktikum (0194470)
- Semesterwochenstunden: 1+2
In der Vorlesung wird praxisorientiert in die Programmiersprache Python eingeführt, wobei Grundkenntnisse des Programmierens vorausgesetzt werden. Es werden verschiedene Konzepte von Python anhand konkreter Programmieraufgaben erarbeitet.
Diese Veranstaltung stellt für Studierenden der Fakultät für Mathematik eine Schlüsselqualifikation dar. HörerInnen anderer Fakultäten sollten vorher abklären, ob die Veranstaltung als Schlüsselqualifikation angerechnet werden kann.
Bei Interesse buchen Sie bitte einen der 120 Praktikumsplätze über den ILIAS-Kurs. Dort werden auch die Materialien bereitgestellt.
| Termine | ||
|---|---|---|
| Vorlesung: | Montag 14:00-15:30 | 10.11 Hertz |
| Praktikum: | Dienstag 14:00-15:30 | SR -1.031 (Poolraum) Geb. 20.30 |
| Mittwoch 15:45-17:15 | SR -1.031 (Poolraum) Geb. 20.30 | |
| Donnerstag 11:30-13:00 | SR -1.031 (Poolraum) Geb. 20.30 | |
| Donnerstag 15:45-17:15 | SR -1.031 (Poolraum) Geb. 20.30 | |
| Lehrende | ||
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| Dozent | Dr. Daniel Weiß | |
| Sprechstunde: donnerstags um 15:00 Uhr, nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 3.043 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: daniel.weiss@kit.edu | Praktikumsleitung | M.Sc. Daniele Corallo |
| Sprechstunde: nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 3.049 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: daniele.corallo@kit.edu | ||
Python ist eine moderne plattformunabhängige Programmiersprache, die sich in der letzten Zeit wachsender Beliebtheit erfreut. Neben der gut lesbaren Syntax und der umfangreichen Standardbibliothek erlaubt es der hohe Abstraktionsgrad der Sprache, mit wenigen Zeilen leistungsfähige Programme zu formulieren. Der Python-Interpreter steht unter einer freien Lizenz und kann für beliebige Projekte ohne Lizenzabgaben verwendet werden. Neben der mitgelieferten Standardbibliothek gibt es ein breites Angebot an Drittanbieterbibliotheken. So stellt beispielsweise Python zusammen mit den numerischen Bibliotheken numpy und scipy eine leistungsfähige Umgebung für wissenschaftliche Berechnungen dar.
Wir werden die verschiedenen Datentypen Pythons kennenlernen und uns damit beschäftigen, welche Besonderheiten der Programmierer durch die automatische Speicherverwaltung beachten sollte. Angefangen bei Kontrollstrukturen und einfachen Ein-/Ausgaben arbeiten wir uns schrittweise zu komplexeren Themen wie Modularisierung, Objektorientierung, Exception-Handling und dem Iteratorkonzept vor. Dabei werden wir viele Module der Standardbibliothek kennenlernen. Zusätzlich werden wir Themen wie Wissenschaftliches Rechnen und parallele Programmierung in Python kurz besprechen.
Um für den Benutzer ansprechende Programme zu entwickeln, werden wir beleuchten, wie sich mit Python plattformübergreifende Programmoberflächen realisieren lassen.