Machine Learning Blog

Warum es sich lohnt, Python zu lernen

Die Anfang der 1990er ins Leben gerufene Programmiersprache Python erlebt derzeit einen enormen Zuwachs an Beliebtheit. Sehen wir uns einmal an, woran das liegt und warum wir uns mit der Sprache beschäftigen sollten, bei deren Namensgebung die britische Comedy-Serie Monty Python’s Flying Circus Pate stand.

Was ist Continuous Deployment und was ist Continuous Delivery?

Was man häufiger mal sieht, ist die Abkürzung „CI/CD“. Während wir inzwischen „CI“ in „Continuous Integration“ auflösen können, stehen uns für „CD“ mindestens zwei Möglichkeiten zur Verfügung „Continuous Delivery“ und „Continuous Deployment“. Sehen wir uns an, was hinter diesen Konzepten steckt?

Was ist Continuous Integration?

„Continuous Integration“ (CI) ist ein Begriff, der immer mal wieder fällt. An dieser Stelle wollen wir uns ansehen, was dahinter steckt und inwiefern dieses Konzept uns bei der Auslieferung von qualitativ hochwertigem Code helfen kann.

Testabdeckung in Python messen

Wir wissen nun, warum man testet, welche Tests es gibt und wie man mit dem unittest-Modul in Python Tests schreibt. Ganz nebenbei haben wir den testgetriebenen Ansatz (TDD) und diesen sogar bei unserem FizzBuzz-Beispielprojekt angewandt. Allerdings haben wir nicht immer den Luxus, mit einem brandneuen Projekt zu beginnen, so dass wir eventuell nicht wissen, welche Stellen im Code mit Tests gesichert sind und welche nicht. Vielleicht haben wir auch den Fall, dass wir nicht durchgehend testgetrieben entwickelt haben und nun im Nachhinein wissen möchten, welche Stellen nicht von Tests abgedeckt sind. Hier hilft das Modul „coverage“ weiter.

Testen in Python: Komponententests mithilfe des unittest-Moduls schreiben

Wir sind uns einig, dass das Testen wichtig ist, aber wie läuft das ganz konkret, wenn wir Software in Python entwickeln und diese testen möchten? Sehen wir uns an, was wir dafür brauchen.

Verschiedene Softwaretestverfahren: Explorative, manuelle, automatische Tests sowie Unit- und Integrationstests

Softwaretests sind nicht umsonst ein großes Gebiet, denn dahinter stecken Erfahrungen, Wissen, Konzepte und – wie könnte es anders sein – auch ein Haufen Arbeit. Hier wollen wir kurz in die einzelnen Bereiche des Softwaretests hineinblicken und uns für unsere Python-Projekte die notwendigen Kenntnisse anschaffen.

Warum schreibt man eigentlich Softwaretests?

Was soll das? Man hat doch schon genug damit zu tun, den Code für die eigentliche Funktionalität des Programms zu schreiben und dann soll man auch noch Tests erstellen? Das kostet doch nur Zeit. Kann man die Tests nicht weglassen?

Entwicklungsumgebung (IDE) Visual Studio Code für die Python-Entwicklung einrichten

Microsofts kostenlose Entwicklungsumgebung (IDE) Visual Studio Code hat sich recht schnell zu einem der beliebtesten Tools für die Entwicklung in Python gemausert. Wir wollen uns die IDE hier so einrichten, dass die Python-Entwicklung gut von der Hand geht. Im Folgenden beschreibe ich, was meiner Meinung nach zu einer produktiven Visual-Studio-Code-Einrichtung für eine reibungslose Python-Entwicklung gehört.

Die Künstliche Intelligenz mit Machine Learning kommt, entspann dich

Viele sind verunsichert, wenn es um den Einzug von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Alltag geht. Da ist von Arbeitsplatzverlust, Entmenschlichung und sogar vom Weltuntergang die Rede. Sind die „intelligenten“ Maschinen tatsächlich unser Ende?

Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis) auf deutsch mit Python

Wie ist der Grundtenor in einem Text? Vermittelt er eine positive oder neutrale Stimmung? Oder gar eine negative? Was Menschen schnell und intuitiv erfassen, stellt den Computer vor ein schwieriges Problem. Noch schwieriger wird dieses, wenn es nicht um englische, sondern um deutschsprachige Texte geht. Mit der Python-Bibliothek textblob-de lassen sich Textdaten auf ihre Stimmung analysieren.