Table Of ContentChristoph Schäfer
Schnellstart
Python
Ein Einstieg ins Programmieren
für MINT-Studierende
essentials
essentials liefern aktuelles Wissen in konzentrierter Form. Die Essenz dessen,
worauf es als „State-of-the-Art“ in der gegenwärtigen Fachdiskussion oder in der
Praxis ankommt. essentials informieren schnell, unkompliziert und verständlich
• als Einführung in ein aktuelles Thema aus Ihrem Fachgebiet
• als Einstieg in ein für Sie noch unbekanntes Themenfeld
• als Einblick, um zum Thema mitreden zu können
Die Bücher in elektronischer und gedruckter Form bringen das Expertenwissen
von Springer-Fachautoren kompakt zur Darstellung. Sie sind besonders für die
Nutzung als eBook auf Tablet-PCs, eBook-Readern und Smartphones geeignet.
essentials: Wissensbausteine aus den Wirtschafts-, Sozial- und Geisteswissenschaf-
ten, aus Technik und Naturwissenschaften sowie aus Medizin, Psychologie und
Gesundheitsberufen. Von renommierten Autoren aller Springer-Verlagsmarken.
Weitere Bände in der Reihe http://www.springer.com/series/13088
Christoph Schäfer
Schnellstart Python
Ein Einstieg ins Programmieren für
MINT-Studierende
Christoph Schäfer
Institut für Astronomie und Astrophysik
Eberhard Karls Universität Tübingen
Tübingen, Deutschland
ISSN 2197-6708 ISSN 2197-6716 (electronic)
essentials
ISBN 978-3-658-26132-0 ISBN 978-3-658-26133-7 (eBook)
https://doi.org/10.1007/978-3-658-26133-7
Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbiblio-
grafie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.
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Was Sie in diesem essential finden können
Wir möchten Ihnen mit diesem essential die großartige Welt der Programmierung
mit Python vorstellen und einen schnellen Einstieg zur eigenständigen Entwick-
lung von Skripten ermöglichen.
• Sie lernen die Grundideen und Prinzipien der Programmiersprache Python.
• Sie werden eigene Python-Programme entwickeln.
• Sie werden Python-Skripte anderer Programmierer verstehen, nach ihren
Bedürfnissen anpassen und in Ihren Programmcode integrieren.
• Sie lernen speziell für Naturwissenschaftler und Data Scientists interessante
Erweiterungen von Python kennen.
• Sie können aussagekräftige Diagramme und Grafiken mit Matplotlib erzeugen.
V
Inhaltsverzeichnis
1 Überblick über die Programmiersprache Python ................ 1
2 Installation von Python ...................................... 3
2.1 Windows .............................................. 3
2.2 Linux ................................................ 3
2.3 macOS ............................................... 4
3 Ausführen eines Python-Programms ........................... 5
3.1 Python interaktiv ....................................... 6
3.2 Entwicklungsumgebungen ................................ 7
4 Die Grundstruktur eines Python-Programms ................... 9
5 Datentypen, Variablen, Listen, Strings, Dictionaries und
Operatoren ................................................ 13
5.1 Numerische Datentypen int und float, bool und
complex ............................................. 13
5.2 Sequentielle Datentypen .................................. 17
5.3 Dictionaries ........................................... 24
5.4 Mengen ............................................... 25
6 Bedingte Anweisungen und Schleifen .......................... 27
6.1 Bedingte Anweisung mit if-else ........................ 27
6.2 Wiederholung mit while Schleife ......................... 28
6.3 Wiederholung mit for Schleife ........................... 29
7 Funktionen ................................................ 33
7.1 Built-in Functions – eingebaute Funktionen .................. 33
7.2 Deklaration von Funktionen ............................... 33
VII
VIII Inhaltsverzeichnis
7.3 Globale und lokale Variablen .............................. 35
7.4 Iteratoren und Generatoren, funktionale Programmierung ....... 37
7.5 Anonyme Funktionen mit dem Lambda-Operator .............. 40
7.6 Funktionen können dekoriert werden: Dekorateure ............ 41
7.7 Die Funktionsargumente *args und **kwargs ............. 42
8 Strukturierung mit Modulen ................................. 43
8.1 Strukturierung des Codes mit eigenen Modulen ............... 45
8.2 Einige wichtige Module und was man damit anstellt:
math os re sys .......................................... 46
9 Erweiterungen für Naturwissenschaftler: NumPy, SciPy,
Matplotlib, pandas ......................................... 51
9.1 Schnelle numerische Berechnungen mit Python:
NumPy ............................................... 51
9.2 Für Naturwissenschaftler: SciPy ........................... 55
9.3 Erstellen von Diagrammen und Grafiken mit Matplotlib ......... 57
9.4 Big data science mit pandas ............................... 59
1
Überblick über die Programmiersprache
Python
Die Programmiersprache Python hat sich in den letzten Jahren neben MATLAB
und R als Standard an naturwissenschaftlichen Arbeitsplätzen in Forschung und
Entwicklungetabliert.
DiegroßePopularitätvonPythonbegründetsichinderleichtenErweiterbarkeit:
SolassensichsehreinfachModulevonanderenEntwicklernineigenenSkriptenund
Programmenverwenden.InsbesonderedieModuleNumPy,SciPyundMatplotlib
bieten Naturwissenschaftlern und Ingenieuren eine perfekte Entwicklungsumge-
bung für Wissenschaftliches und Technisches Rechnen, für Anwendungen in der
Physik,Chemie,BiologieundInformatik.AuchindenneuestenApplikationinden
hochaktuellen Gebieten Big Data Science und Machine Learning kommt Python
zumEinsatz.
UrsprünglichwurdePythonzuBeginnder1990erJahrevonGuidovanRossum
in erster Version in seinem Weihnachtsurlaub entwickelt. Als Vorbild diente ihm
diereineLehrspracheABC.SeineHauptzielewarenÜbersichtlichkeitundeinfa-
cheVerständlichkeit.DieersteVollversionerschien1994.Pythonwurdevonvan
Rossumsokonzipiert,dassesleichtdurchModuleerweiterbarist,unddieSprache
selbst auch leicht in andere Sprachen eingebettet werden kann. Da Python selbst
eine klare Syntax verwendet und mit einfachen Strukturen programmiert werden
kann,istdieSprachebesondersfürProgrammieranfängergeeignetundlässtsich
vergleichsweiseleichterlernen.
PythonVersionen2und3
Python wurde bis vor kurzem in zwei verschiedenen Hauptversionen, die zuein-
anderinkompatibelsind,entwickelt.MithoherWahrscheinlichkeitwerdenSieauf
älterePython-SkriptederVersion2stoßen,sobaldSieaufältereArbeitenaufbauen.
©SpringerFachmedienWiesbadenGmbH,einTeilvonSpringerNature2019 1
C.Schäfer,SchnellstartPython,essentials,
https://doi.org/10.1007/978-3-658-26133-7_1
2 1 ÜberblicküberdieProgrammiersprachePython
GenerellüberwiegtderzeitnochdieZahlderProjektemitPython2.EinZustand,
dersichjedochbisinsJahr2020umgekehrthabenwird.
In diesem Springer essential legen wir den Fokus hauptsächlich auf Python
Version3.FallsIhneninIhrerwissenschaftlichenKarriereeinälteresPython-Skript
vorgelegt wird, wird Ihnen Ihr Wissen über Version 3 ausreichen, um dieses zu
verstehen,undauchentsprechendIhrenBedürfnissenabändernzukönnen.
FürneuePython-ProjekteverwendenSieausschließlichdieneueVersion3.Alle
fürdieNaturwissenschafteninteressantenModuleliegenmittlerweilefürVersion3
vor,währenddieUnterstützungfürältereVersionenendet.Alsbesonderswichtiges
BeispieldientdasMatplotlibModul,dasinseinerneuestenVersionnurnochfür
Python3vorliegt.FallsSiejemandenüberzeugenmüssen,dieneueVersion3anstatt
derveraltetenVersion2.7zuverwenden,argumentierenSiemitfolgendenPunkten
(cid:129) DieUnterstützungfürPython2.7läuftam1.Januar2020aus.DieaktiveEnt-
wicklungvonPython2.7endeteMitte2010.SämtlicheNeuerungensindnurin
Version3enthaltenundnurvereinzeltnach2.7zurückportiertworden.
(cid:129) Python3hateinebessereUnicodeunterstützung:AlleTextstringssindstandard-
mäßigUnicode.
(cid:129) WichtigeModuleunterstützennurnochVersion3.
WeitereNeuerungen,aufdiewirnichtdetaillierteingehen,sindunteranderemeine
andereSyntaxfürdieprintFunktion,dieVerwendungvonViewsundIteratoren
anstattvonListen,ÄnderungenfürdieInteger-Division.DieVerwendungderVer-
sion2istnurinEinzelfällengerechtfertigt.DerhäufigsteEinzelfallisteinbereits
inVersion2vorhandenesProgramm,fürdaseinePortierungzuaufwendigist.
