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  • * Seminar Problemorientierte Programmierung
    
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    Dieses Projekt enthält Jupyter-Notebooks für einen
    Python-Programmierkurs. Die Notebooks sind im Wesentlichen eine
    Übersetzung der 2. Ausgabe des Buches [[http://greenteapress.com/wp/think-python-2e/][Think Python]] von
    Allen B. Downey. Es gibt das Buch auch in einer offiziellen deutschen
    Übersetzung mit dem Titel /Programmieren lernen mit Python/.
    
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    Sie finden die Notebooks im Ordner [[file:notebooks/][notebooks]]. Sie können sich die
    
    Notebooks hier in GitLab ansehen aber nicht ausführen. Dazu müssen Sie
    sie herunterladen und in Jupyter öffnen. Klicken Sie dazu auf der
    
    Webseite mit dem jeweiligen Notebook auf den Button "Download" und
    
    speichern Sie es als Datei:
    
    [[file:img/download.png]]
    
    Alternativ können Sie die Notebooks auch direkt hier herunterladen,
    
    indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Links klicken und /Ziel
    speichern unter.../ wählen:
    
    
    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar00.ipynb][Einführung]]
    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar01.ipynb][1: Die ersten Programme]]
    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar02.ipynb][2: Variablen, Ausdrücke und Anweisungen]]
    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar03.ipynb][3: Funktionen]]
    
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    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar03extra.ipynb][3 extra: reguläre Ausdrücke]]
    
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    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar04.ipynb][4: Fallstudie: Schnittstellenentwurf]]
    
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    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar05.ipynb][5: Verzweigungen und Rekursion]]
    
    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar06.ipynb][6: Ertragreiche Funktionen]]
    
    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar07.ipynb][7: Iteration]]
    
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    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar08.ipynb][8: Zeichenketten]]
    
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    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar09.ipynb][9: Fallstudie: Wortspiele]]
    
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    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar10.ipynb][10: Listen]]
    - [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar11.ipynb][11: Assoziative Datenfelder]]
    
    
    Merken Sie sich, wo Sie die Dateien gespeichert haben und navigieren
    Sie dann mit Jupyter zu diesem Ordner, um sie zu öffnen.
    
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    [[file:img/cc-by-nc.png]] Dieses Seminar ist als freies Werk unter der
    Lizenz [[http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/][Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported]]
    verfügbar. Sie dürfen die Inhalte kopieren, verteilen und verändern,
    solange Sie die Urheber nennen und sie nicht für kommerzielle Zwecke
    nutzen.
    
    
    ** Tipps zur Einrichtung von Python und Jupyter
    *** Allgemeine Hinweise
    
    - Im Kurs wird durchgängig Python 3 benutzt. Daher bitte darauf
      achten, keine alte Python-Version (2.6, 2.7, etc.) zu
      installieren. Am besten mindestens Python 3.5.3 benutzen, aktuellere
      Versionen sind auch ok.
    
    - Helfen Sie sich gegenseitig bei der Installation und unterstützen
      Sie sich bei Problemen. Benutzen Sie auch gerne das Forum bei einem
      spezifischen Problem, um Hilfe von Ihren Kommilitonen zu
      erhalten. Wenn niemand helfen kann, helfen wir Ihnen!
    
    *** Windows
    
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    - [[https://www.anaconda.com/distribution/]]
    - [[http://technivore.org/posts/2016/02/27/windows-jupyter-three-ways.html]]
    
    
    *** Linux
    - Je nach Distribution das passende Paket installieren, z.B. in Debian mittels ~apt-get install python3-notebook~.
    - Anaconda enthält sowohl Jupyter Notebooks, als auch Python 3.5 oder 3.6 Kernel und einige wichtige Python-Bibliotheken wie z.B. Numpy.
    
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      - Die Python-Version 3.6 ist hier zu finden: [[https://www.anaconda.com/download/#linux]]
      - Die Python-Version 3.5 hier: [[https://docs.anaconda.com/anaconda/faq#how-do-i-get-anaconda-with-python-3-5]]
    
      - [[https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux][Hilfestellungen zur Installation von Conda]]
    
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    - Ananconda für Mac, wählen Sie Python 3.6 aus: [[https://www.anaconda.com/download/#macos]]
    - Mac OS X Installations-Hilfe: [[https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os#macos-graphical-install]]
    
    
    ** Hinweise zu GitLab
    Das System, auf dem Sie diese Seite gerade lesen und in dem Sie die
    Notebooks finden, nennt sich *GitLab* und ist eine professionelle
    Umgebung zur kollaborativen Softwareentwicklung. Hier können
    
    Programmierer:innen Quellcode abspeichern, Änderungen verfolgen und
    
    rückgängig machen, Fehler melden und Code dokumentieren.
    
    Wenn Sie *Fehler* in den Jupyter-Notebooks finden oder *Hinweise zur
    Verbesserung* haben, können Sie diese im Menü links unter [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/issues][Issues]]
    hinzufügen.
    
    Fortgeschrittene können sich dieses Projekt auch auf ihrem eigenen
    Rechner *mittels [[https://de.wikipedia.org/wiki/Git][Git]] klonen* und dann immer die aktuellste Version der
    Notebooks herunterladen.
    
    Sie können die Möglichkeiten des Systems später auch für Ihre *Haus-
    
    oder Abschlussarbeiten* nutzen, indem Sie [[https://scm.cms.hu-berlin.de/projects/new][ein eigenes Projekt anlegen]]
    
    und dort Ihre Dateien sicher abspeichern. Dazu sollten Sie sich mit
    der Versionsverwaltungssoftware [[https://de.wikipedia.org/wiki/Git][Git]] vertraut machen.
    
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    ** Ressourcen rund um Python
    
    - Ein freier Python-Kurs (auf Englisch), ebenfalls basierend auf
      Jupyter-Notebooks: http://introtopython.org/
    - Die offizielle Dokumentation für Python 3:
      https://docs.python.org/3/
    
    # https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks