Python 3

Klassen, Objekte und Vererbung, Dictionaries, XML, Datenbanken und Internet-Programmierung Benutzungsoberflächen und Multimediaanwendungen mit PyQt Wissenschaftliches Rechnen mit NumPy und parallele Verarbeitung großer Datenmengen Übungen mit Musterlösungen zu jedem Kapitel Die Skriptsprache Python mit ihrer einfachen Syntax ist hervorragend geeignet, um modernes Programmieren zu lernen. Mit diesem Buch erhalten Sie einen umfassenden Einblick in Python 3. Michael Weigend behandelt Python von Grund auf und erläutert die wesentlichen Sprachelemente. Er geht dabei besonders auf die Anwendung von Konzepten der objektorientierten Programmierung ein. Insgesamt liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Arbeit mit Python. Ziel ist es, die wesentlichen Techniken und dahinter stehenden Ideen anhand zahlreicher anschaulicher Beispiele verständlich zu machen. Zu typischen Problemstellungen werden Schritt für Schritt Lösungen erarbeitet. So erlernen Sie praxisorientiert die Programmentwicklung mit Python und die Anwendung von Konzepten der objektorientierten Programmierung. Alle Kapitel enden mit einfachen und komplexen Übungsaufgaben mit vollständigen Musterlösungen. Das Buch behandelt die Grundlagen von Python 3 (Version 3.5) und zusätzlich auch weiterführende Themen wie die Gestaltung grafischer Benutzungsoberflächen mit tkinter und PyQt, Threads und Multiprocessing, CGI- und Internetprogrammierung, automatisiertes Testen, Datenmodellierung mit XML, Datenbanken und wissenschaftliches Rechnen mit NumPy. Der Autor wendet sich sowohl an ambitionierte Einsteiger als auch an Leser, die bereits mit einer höheren Programmiersprache vertraut sind. Zugleich bietet sich dieses Lehrbuch als Textgrundlage oder nützliche Ergänzung zu Universitätskursen an. Aus dem Inhalt: Datentypen, Kontroll-strukturen, Funktionen, Generatoren Modellieren mit Sequenzen, Dictionaries und Mengen Klassen, Objekte, Vererbung, Polymorphie Module nutzen und auf PyPI veröffentlichen Zeichenketten und reguläre Ausdrücke Grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter und PyQt Threads und Events, Bildverarbeitung mit PIL Systemfunktionen, Testen und Performance-Analyse XML, CGI- und Internet-Programmierung, Datenbanken Wissenschaftliche Projekte mit NumPy Datenvisualisierung und Messwerterfassung Parallele Programmierung: Pipes, Queues, Pools