Versionskontrolle mit Git in Visual Studio Code

Weil das Versionskontrollsystem Git Stand heute (2019) das meist verwendete Versionskontrollsystem der Welt ist, sehen wir uns an, wie wir unsere Projekte damit verwalten können. Allerdings ist das hier keine allgemeine Git-Einführung, sondern ein Blick auf den Umgang mit Git in Visual Studio Code. Das funktioniert nämlich erstaunlich gut.

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Was ist ein Versionskontrollsystem wie Git und wozu braucht man das?

Ein Versionskontrollsystem ist bei der Softwareentwicklung unumgänglich. Niemand sollte Software programmieren dürfen, ohne eine funktionierende Versionskontrolle zur Verfügung zu haben, denn sie wird früher oder später deine geistige Gesundheit retten. Sehen wir uns an, was ein Versionskontrollsystem wie Git ist.

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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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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?

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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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