Python-Spickzettel

Python ist eine plattformübergreifende Computerprogrammiersprache. Es ist eine objektorientierte, dynamisch typisierte Sprache, die ursprünglich für das Schreiben von Automatisierungsskripten (Shell) entwickelt wurde. Mit kontinuierlichen Updates und neuen Funktionen wird sie zunehmend für die Entwicklung unabhängiger, großer Projekte eingesetzt.

Allgemeines

• Python unterscheidet zwischen Groß- und Kleinschreibung (case-sensitive)
• Der Python-Index beginnt bei 0
• Python verwendet Leerzeichen (Tabulatoren oder Leerzeichen) zur Einrückung von Code anstelle von geschweiften Klammern.

Hilfe

Module (Bibliotheken)

Die import-Anweisung erstellt einen neuen Namensraum und führt alle Anweisungen in der zugehörigen .py-Datei innerhalb dieses Namensraums aus. Wenn Sie Modulinhalte in den aktuellen Namensraum laden möchten, verwenden Sie “from module1 import *”

Skalare Typen

Datentyp prüfen: type(variable)

Ganzzahlen (Integers)

int/long - Große Ganzzahlen werden automatisch in lange Ganzzahlen (long) umgewandelt.

Fließkommazahlen (Floats)

float - 64-Bit, es gibt keinen "double"-Typ.

Boole’sche Werte (Booleans)

bool - Wahr (True) oder Falsch (False).

Zeichenfolgen (Strings)

str - Python 2.x standardmäßig ASCII; Python 3 ist Unicode.

• Strings können in einfachen, doppelten oder dreifachen Anführungszeichen stehen.
• Ein String ist eine Folge von Zeichen und kann wie jede andere Sequenz behandelt werden.
• Sonderzeichen können durch Voranstellen von \ oder r (Roh-Strings) dargestellt werden.

  str1 = r'dies\f?ff'
• Die Formatierung von Strings kann auf verschiedene Arten erreicht werden.

  template = '%.2f %s haha $%d'
  str1 = template % (4.88, 'hola', 2)

str(), bool(), int() und float() sind ebenfalls Funktionen zur expliziten Typumwandlung.

Nullwert (Null)

NoneType(None) - Pythons ’null’-Wert (es existiert nur eine Instanz des None-Objekts).

• None ist kein reserviertes Schlüsselwort, sondern die einzige Instanz von “NoneType”.
• None ist ein häufiger Standardwert für optionale Funktionsparameter:

  def func1(a, b, c = None)
• Häufige Verwendung von None:

  if variable is None :

Datum und Uhrzeit

datetime - Das integrierte Python-“datetime”-Modul bietet die Typen “datetime”, “date” und “time”.

• “datetime” kombiniert Informationen aus “date” und “time”.

  Datum/Uhrzeit aus String erstellen	dt1 = datetime.strptime(‘20091031’, ‘%Y%m%d’)
  “date”-Objekt abrufen	dt1.date()
  “time”-Objekt abrufen	dt1.time()
  Datum/Uhrzeit als String formatieren	dt1.strftime(’%m/%d/%Y %H:%M’)
  Feldwert ändern	dt2 = dt1.replace(minute = 0, second=30)
  Differenz berechnen	diff = dt1 - dt2 # diff ist ein ‘datetime.timedelta’-Objekt

Datenstrukturen

Tupel (Tuples)

Ein Tupel ist eine unveränderliche Sequenz mit fester Länge.

Listen (Lists)

Eine Liste ist eine veränderbare Sequenz mit variabler Länge.

Hinweis:

• Der “Start”-Index ist inklusiv, der “Stop”-Index ist exklusiv.
• start/stop können weggelassen werden, Standard ist Anfang/Ende.

Slicing

Sequenztypen umfassen ‘str’, ‘array’, ’tuple’, ’list’ usw.

list1[start:stop]
list1[start:stop:step]
list1[::2]
str1[::-1]

Wörterbücher (Dictionaries / Hash)

Mengen (Sets)

Eine Menge ist eine ungeordnete Sammlung von eindeutigen Elementen.

Funktionen

• Grundform:

  def func1(posArg1, keywordArg1 = 1, ..):

• “Funktionen sind Objekte” - Häufige Verwendung:

  def func1(ops = [str.strip, user_define_func, ..], ..):
      for function in ops:
          value = function(value)

• Rückgabewerte:

  • Wenn keine return-Anweisung vorhanden ist, wird None zurückgegeben.
  • Mehrere Werte über ein Tupel zurückgeben.

  return (value1, value2)
  
  value1, value2 = func1(..)

• Anonyme Funktionen (Lambda):

  lambda x : x * 2
  # Entspricht:
  # def func1(x) : return x * 2

Häufige Funktionen

1. Enumerate: Gibt Tupel (Index, Wert) zurück.

   for key, val in enumerate(collection):

2. Sorted: Sortiert alle iterierbaren Objekte.

   sorted([2, 1, 3]) => [1, 2, 3]

3. Zip: Führt Elemente aus iterierbaren Objekten zu Tupeln zusammen.

   zip(seq1, seq2) => [('seq1_1', 'seq2_1'), (..), ..]

4. Reversed: Gibt einen umgekehrten Iterator zurück.

   list(reversed(range(10)))

Steuerung und Flow (Control Flow)

1. Operatoren für “if else” Bedingungen:

   Prüfen, ob zwei Variablen dasselbe Objekt sind	var1 is var2
   Prüfen, ob zwei Variablen unterschiedliche Objekte sind	var1 is not var2
   Prüfen, ob zwei Variablen denselben Wert haben	var1 == var2

2. Häufige Verwendung des for-Operators:

   for element in iterator :

3. ‘pass’ - Macht nichts, wird oft als Platzhalter verwendet.

4. Ternärer Ausdruck

   value = true-expr if condition else false-expr

5. Es gibt keine switch/case-Anweisungen; verwenden Sie stattdessen if/elif.

Objektorientierung (OOP)

1. ‘object’ ist die Basis für alle Python-Typen.

2. Alles (Zahlen, Strings, Funktionen, Klassen, Module usw.) ist ein Objekt; jedes Objekt hat einen ’type’. Objektvariablen sind Zeiger auf deren Speicherort.

3. Grundform eines Objekts:

   class MyObject(object):
       # 'self' entspricht 'this' in Java/C++
       def __init__(self, name):
           self.name = name
   
       def memberFunc1(self, arg1):
           ..
   
       @staticmethod
       def classFunc2(arg1):
           ..
   
   obj1 = MyObject('name1') 
   obj1.memberFunc1('a') 
   MyObject.classFunc2('b')

4. Interaktive Tools:

   dir(variable1) # Listet alle verfügbaren Methoden eines Objekts auf

Zeichenfolgenoperationen (String Operations)

Liste/Tupel mit einem Trennzeichen verbinden:

', '.join([ 'v1', 'v2', 'v3']) => 'v1, v2, v3'

Zeichenfolge formatieren:

string1 = 'My name is {0} {name}'
newString1 = string1.format('Sean', name = 'Chen')

Zeichenfolge teilen:

sep = '-'
stringList1 = string1.split(sep)

Teil der Zeichenfolge abrufen (Slicing):

start = 1
string1[start:8]

Zeichenfolge mit Nullen auffüllen:

month = '5'
month.zfill(2) => '05' 
month = '12'
month.zfill(2) => '12'

Ausnahmebehandlung (Exception Handling)

1. Grundform:

try:
    ..
except ValueError as e:
    print(e)
except (TypeError, AnotherError):
    ..
except:
    ..
finally:
    ..

2. Ausnahme manuell auslösen:

raise AssertionError # Assertion fehlgeschlagen
raise SystemExit # Programmende anfordern
raise RuntimeError('Fehlermeldung :..')

List, Set und Dict Comprehensions

Syntaktischer Zucker, um Code einfacher lesbar und schreibbar zu machen.

1. List Comprehension:

   Bildet eine neue Liste durch Filtern und Transformieren von Elementen einer Sammlung in einem prägnanten Ausdruck.

   Grundform:

   [expr for val in collection if condition]

   Kurzform für:

   result = []
   for val in collection:
       if condition:
           result.append(expr)

2. Dictionary Comprehension:

   {key-expr : value-expr for value in collection if condition}

3. Set Comprehension: Gleiches wie List Comprehension, nur mit {} anstelle von [].

4. Nested List Comprehension (verschachtelt):

   Grundform:

   [expr for val in collection for innerVal in val if condition]