Warum eigentlich Python? Die nicht-technischen Gründe.

Warum ist hier Python die Sprache der Wahl und nicht eine andere? Man könnte die Beispiele für das Einrichten einer produktiven Umgebung für die Softwareentwicklung auch an Swift, Kotlin, JavaScript, Ruby oder Java demonstrieren. Das stimmt, aber für die Wahl von Python sprechen mehrere Gründe:

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Virtuelle Umgebung (venv) für die Entwicklung mit Python einrichten und sichern

Nun geht es ans Eingemachte: Hier sehen wir uns ganz konkret an, wie du eine virtuelle Umgebung mit Python in der Praxis einrichtest und sicherst. Los geht’s.

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Was ist eine virtuelle Umgebung und wozu braucht man die?

Was anfangs eher wie eine zusätzliche Hürde und Zeitverschwendung anmutet, erweist sich im Nachhinein oftmals als Geniestreich: Die Einrichtung einer virtuellen Umgebung in Python. Klären wir zu Beginn einmal, was das ist, wofür man es braucht und warum eine virtuelle Umgebung wichtig bei der Versionskontrolle ist.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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