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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/.
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
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]]
- [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar03extra.ipynb][3 extra: reguläre Ausdrücke]]
- [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar04.ipynb][4: Fallstudie: Schnittstellenentwurf]]
- [[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]]
- [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar08.ipynb][8: Zeichenketten]]
- [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/python/raw/master/notebooks/seminar09.ipynb][9: Fallstudie: Wortspiele]]
- [[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.
[[file:img/cc-by-nc.png]] Dieser Kurs 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
- 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 Kommiliton*innen zu
erhalten. Wenn niemand helfen kann, helfen wir Ihnen.
- [[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.
- 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]]
- 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.
- Ein [[http://introtopython.org/][freier Python-Kurs]] (auf Englisch), ebenfalls basierend auf
Jupyter-Notebooks.
- Die [[https://docs.python.org/3/][offizielle Dokumentation für Python 3]].
- Eine [[https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/notebooks][Sammlung interessanter Notebooks]] mit vielen Beispielen.
# https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks