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Python in Operativumgebungen

Mit dem Training Python in Operativumgebungen lernen Sie, wie Python „State-of-the-Art“ in Softwareprojekten eingesetzt wird. Erfahren Sie dabei, welche Komponenten dabei helfen, Quellcode sicher und übersichtlich zu gestalten und wie diese konkret eingesetzt werden.

Das Training leitet damit ein, wie Python-Projekte anzulegen sind und wie die erstellten Projekte mittels pip installierbar gemacht werden. Anschließend werden 2 zentrale Bibliotheken mit unterschiedlichem Ansatz zum automatisierten Testen von Quellcode vorgestellt. Darüber hinaus erfahren Sie, wie sie logging Mechanismen in Ihren Code einbauen. Mit dem Framework Sphinx zur Dokumentation von Quellcode, erhalten Sie mit dem Training einen weiteren Baustein, um den Reifegrad Ihres Python Projektes zu erhöhen.

Lernziele

  • Best Practice Python Projekte anlegen und Distributionen erstellen
  • Unit-Tests mit unittest und doctest durchführen
  • Logging von Quellcode mit der Bibliothek logging kennenlernen
  • Projektdokumentation mit Sphinx anlegen

Inhalte

  • Anforderungen von produktiven Python-Code
  • Objektorientierung im Python-Interpreter – Wie sieht produktiver Code aus?
  • Konvetioneller Code nach PEP-8 und dessen Bedeutung in Python
  • Python Projekte anlegen
  • Source- und Binary-Distributionen erstellen
  • Unittesting mit den Bibliotheken unittest und doctest durchführen
  • Aufzeichnen des Programmzustands mit logging
  • Dokumentationen mit Sphinx erstellen

Voraussetzungen

Grundlegende Programmiererfahrung in Python sollte vorhanden sein.

Weitere Informationen

Training am eigenen Laptop

 (Softwarevoraussetzungen und Installationsanleitung erhalten Sie im Vorfeld)

Auf einen Blick
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Kurs-Nr : DSPYTOPERATION
Dauer : 1 Tag
Preis: 862,00 € zzgl. MwSt.
1.025,78 € inkl. MwSt.

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Zielgruppe

Softwareentwickler, Data Scientist, Data Engineers, Data-Architects, Python-Entwickler, Python-Einsteiger mit grundlegenden Programmiererfahrungen

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