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Seminar Problemorientierte Programmierung

Hier finden Sie die Jupyter-Notebooks für das Seminar. Die Notebooks sind im Wesentlichen eine Übersetzung der 2. Ausgabe des Buches 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 notebooks. Sie können sich die Notebooks hier ansehen aber nicht ausführen. Dazu müssen Sie sie herunterladen und in Jupyter öffnen. Klicken Sie dazu auf der Seite mit dem jeweiligen Notebook mit der rechten Maustaste auf den Button “Open Raw” und speichern Sie die geöffnete Datei, indem Sie ”Ziel speichern unter …” (oder “Link speichern unter …”) wählen:

img/open_raw.png

(Hinweis: dies funktioniert oft nicht im Edge-Browser, verwenden Sie also ggf. Firefox, Chrome oder Opera.)

Alternativ können Sie auch direkt hier die Dateien herunterladen, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Links klicken und Ziel speichern unter… wählen:

Merken Sie sich, wo Sie die Dateien gespeichert haben und navigieren Sie dann mit Jupyter zu diesem Ordner, um sie zu öffnen.

img/cc-by-nc.png Dieses Seminar ist als freies Werk unter der Lizenz 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

  • Wir werden durchgängig Python 3 nutzen. 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

Linux

Mac

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 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 Issues hinzufügen.

Fortgeschrittene können sich dieses Projekt auch auf ihrem eigenen Rechner mittels 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 ein eigenes Projekt anlegen und dort Ihre Dateien sicher abspeichern. Dazu sollten Sie sich mit der Versionsverwaltungssoftware Git vertraut machen.

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/

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