Python gehört zu den beliebtesten und vielseitigsten Programmiersprachen – bekannt für ihre Einfachheit, Lesbarkeit und die breite Anwendbarkeit. Ob Webentwicklung, Datenanalyse, Machine Learning oder Künstliche Intelligenz: Die Möglichkeiten mit Python machen es zu einem wertvollen Tool für alle, die ins Programmieren einsteigen möchten. Egal, ob du kompletter Neuling bist oder schon etwas Programmiererfahrung hast – Python zu lernen kann dir neue Jobchancen eröffnen, deine Problemlösungsfähigkeiten verbessern und komplexe Aufgaben vereinfachen.

In diesem Guide möchten wir dir Python Schritt für Schritt näherbringen und den Lernprozess so verständlich und zugänglich wie möglich gestalten. Du erfährst, warum Python eine zentrale Rolle in der modernen Tech-Welt spielt, wie du deine Programmierumgebung einrichtest, welche grundlegenden Programmierkonzepte wichtig sind, welche essenziellen Bibliotheken dein Toolkit erweitern können und welche Best Practices dir helfen, typische Anfängerfehler zu vermeiden. Außerdem stellen wir dir hilfreiche Ressourcen und fortgeschrittene Themen vor, die dir beim Weiterkommen helfen können.

Bereit, mit Python loszulegen? Dann lass uns starten!
 

Einführung ins Python-Programmieren

Was ist Python?

Python ist eine interpretierte, hochstufige Programmiersprache, die für ihre Einfachheit und Vielseitigkeit bekannt ist. Durch die leicht lesbare Syntax können Entwickler*innen sich auf das Lösen von Problemen konzentrieren, ohne sich in komplexem Code zu verlieren. Trotz dieser Einfachheit ist Python sehr mächtig: Es bietet dynamische Typisierung, eingebaute Datenstrukturen und Unterstützung für Module und Pakete, die strukturierten und wiederverwendbaren Code ermöglichen.

Dank der umfangreichen Standardbibliothek und der Plattformunabhängigkeit ist Python besonders beliebt für Aufgaben wie Webentwicklung und Datenanalyse. Entwickler*innen schätzen den schnellen Edit-Test-Debug-Zyklus, bei dem Fehler durch detaillierte Fehlermeldungen und Stack-Traces schnell gefunden und behoben werden können. Sogar einfache print-Statements erleichtern das Debugging enorm.

Das Beste daran: Python ist kostenlos und Open Source, sodass es jede*r nutzen und teilen kann. Diese Inhalte basieren auf der offiziellen Python-Dokumentation.

Warum Python lernen?

Python treibt den globalen Arbeitsmarkt an, und die Gründe für seine Beliebtheit liegen auf der Hand. Als eine der drei meistgenutzten Programmiersprachen weltweit gilt Python laut ZDNet als Anwärter auf die Spitzenposition. Der PYPL-Index listet Python bereits als die meistverwendete Programmiersprache. Dank seiner Vielseitigkeit und breiten Anwendungsbereiche – von Webentwicklung über Data Science bis hin zu künstlicher Intelligenz – ist Python eine wertvolle Fähigkeit für berufliches Wachstum und neue Jobchancen.

Wie Simplilearn feststellt, bedeutet Pythons Popularität auch eine starke globale Nachfrage. Das bietet nicht nur gute Berufsaussichten, sondern auch ein erhöhtes Einkommenspotenzial. Für alle, die international arbeiten möchten – ob in der Schweiz, Australien oder anderswo – ist Python eine essenzielle Fähigkeit. Wo möchtest du deine Karriere hinführen? Python zu meistern könnte dein Ticket sein, um überall zu arbeiten, wo du dir wünschst.

2. Erste Schritte mit PythonzErste Schritte mit Python

Wir wissen, dass der Einstieg in die Python-Programmierung überwältigend wirken kann. Deshalb haben wir diesen Guide erstellt, um dir den Start zu erleichtern. Dank der einfachen Syntax und der breiten Anwendungsmöglichkeiten – von Datenanalyse und Machine Learning bis hin zur Webentwicklung und Automatisierung – ist Python der perfekte erste Schritt in die Programmierwelt.

Unser Guide führt dich durch das Herunterladen und Installieren von Python, wobei wir Python 3 für neue Projekte empfehlen. Ausserdem lernst du IDLE kennen, die integrierte Entwicklungsumgebung von Python. Bald kannst du dein erstes Programm schreiben und grundlegende Konzepte wie Variablen, Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Funktionen, Module, Fehlerbehandlung und objektorientiertes Programmieren kennenlernen.

Starte jetzt und lies den vollständigen Blogbeitrag hier: Erste Schritte mit Python: Ein praktischer Schritt-für-Schritt-Guide für Anfängerinnen.

3. Die grundlegenden Konzepte der Python-Programmierung

Für Einsteiger*innen ist es wichtig, sich auf die grundlegenden Konzepte der Python-Programmierung zu konzentrieren – einfach, aber grundlegend. Hier ist ein Überblick für alle, die gerade erst anfangen:

1. Syntax und Einrückung: Die Syntax von Python ist so gestaltet, dass sie leicht zu lesen und zu schreiben ist. Ein zentraler Aspekt ist die Einrückung (mittels Leerzeichen oder Tabs), um Codeblöcke zu definieren, z. B. in Schleifen oder Funktionen. Eine konsistente Einrückung ist notwendig, damit dein Code richtig funktioniert. Mehr zur Syntax findest du hier.

2. Variablen und Datentypen Variablen: Stell dir Variablen als Behälter für Datenwerte vor. In Python musst du den Typ einer Variablen nicht deklarieren; du weist einfach einen Wert zu, und Python erkennt den Typ automatisch.

3. Datentypen

In Python gibt es einige gängige Datentypen:

• Integer (Ganzzahlen): Ganze Zahlen, z. B. 5, 10
• Float (Fließkommazahlen): Dezimalzahlen, z. B. 3.14, 0.5
• String (Zeichenketten): Text, der in Anführungszeichen steht, z. B. "Hello", 'Python'
• Boolean (Boolesche Werte): Entweder True oder False

Mehr zu Variablen findest du hier.

4. Basic operations

Du kannst grundlegende arithmetische Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division mit den Symbolen +, -, *, und /.
Vergleich: Verwende == um zu prüfen, ob Werte gleich sind, != für ungleich, >, < für  Vergleiche.


5. Kontrollablauf (Entscheidungsfindung)
if Statements: Wird verwendet, um Code nur auszuführen, wenn eine Bedingung erfüllt ist:

für und while Loops: Nützlich für sich wiederholende Aktionen. Zum Beispiel, um Zahlen von 1 bis 5 zu drucken:

6. Funktionen
Funktionen lässt sich die Wiederverwendung von Codeblöcken ermöglichen. Du definierst eine Funktion mit dem Schlüsselwort def:

7. Listen
Listen sind spezielle Variablen, die mehrere Elemente enthalten können:

Listen helfen beim Speichern und Arbeiten mit Gruppen von zusammengehörigen Daten.

8. Wörterbücher
Wörterbücher speichern Daten in Schlüssel-Wert-Paaren, was für die schnelle Suche nach Werten nützlich ist:

9. Input and output
Du kannst Eingaben vom Benutzer erhalten und Ausgaben anzeigen:

Erfahre hier mehr über die grundlegenden Konzepte von Python: Die grundlegenden Konzepte der (Python-)Programmierung.
Diese grundlegenden Konzepte bieten dir eine solide Basis, auf der du weiter aufbauen kannst, während du Python lernst. Der Fokus sollte darauf liegen, kleine Skripte zu schreiben, Probleme zu lösen und nach und nach fortgeschrittenere Funktionen zu entdecken.
 

4. Wichtige Python-Bibliotheken und -Frameworks

Python verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem an Bibliotheken und Frameworks, die die Entwicklung vereinfachen und die Möglichkeiten erweitern. Hier sind einige der wirkungsvollsten Werkzeuge, die man kennen sollte:

NumPy: Ein Eckpfeiler im wissenschaftlichen Computing mit Python. NumPy bietet umfassende Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine umfangreiche Suite mathematischer Funktionen für Operationen an diesen Datenstrukturen. Seine optimierte Leistung und nahtlose Integration machen es unverzichtbar für die Datenwissenschaft und bilden die Grundlage für komplexere Datenanalysepakete.

Pandas: Aufbauend auf den Funktionen von NumPy führt Pandas leistungsstarke Datenstrukturen wie DataFrames und Series ein, die eine flexible Datenverwaltung, -reinigung und fortgeschrittene Datenmanipulation ermöglichen. Diese Bibliothek erleichtert Arbeitsabläufe mit strukturierten Daten und ist unverzichtbar für eine effiziente Datenanalyse – ein Muss im Werkzeugkasten von Datenwissenschaftlern und Analysten.

Flask/Django: Für die Webentwicklung greifen Python-Entwickler häufig auf Flask und Django zurück. Flask, ein leichtgewichtiges Mikro-Framework, bietet Entwicklern die Flexibilität, Webanwendungen mit minimalem Setup zu erstellen, ideal für kleinere Projekte und schnelle Prototypen. Im Gegensatz dazu ist Django ein vollumfängliches Framework, das mit integrierten Tools für Datenbankverwaltung, Nutzer-Authentifizierung und mehr ausgestattet ist. Es unterstützt schnelle Entwicklungen und fördert ein sauberes, pragmatisches Design – eine bevorzugte Wahl für groß angelegte Anwendungen.

Matplotlib: Wenn es um Datenvisualisierung geht, ist Matplotlib unverzichtbar. Diese vielseitige Bibliothek ermöglicht die Erstellung von statischen, interaktiven und animierten Diagrammen und bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten. Ob einfache Linien- oder Balkendiagramme oder komplexere visuelle Darstellungen – Matplotlib befähigt Nutzer dazu, Dateninsights klar und effektiv zu präsentieren.

Das Beherrschen dieser Bibliotheken und Frameworks ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von Python auszuschöpfen – sei es in der Datenwissenschaft, Webentwicklung oder Visualisierung.

Warum du diese Bibliotheken frühzeitig lernen solltest

Wenn du in den Bereichen Datenwissenschaft oder Webentwicklung anfängst, kann das frühe Erlernen von Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Flask und Django einen großen Unterschied machen. NumPy und Pandas sind echte Game-Changer, wenn es um die Arbeit mit Daten geht – man kann sie als das "Geheimrezept" für das Verwalten, Bereinigen und Analysieren von Informationen betrachten, ohne dabei ins Schwitzen zu geraten. Zusammen mit Matplotlib hast du dann die Werkzeuge, um beeindruckende Visualisierungen zu erstellen, die deine Daten lebendig machen.

Auf der Seite der Webentwicklung bieten dir Flask und Django die Möglichkeit, alles zu bauen – von einfachen Webanwendungen bis hin zu groß angelegten Projekten – und so deine Dateninsights mit der Welt zu teilen. Das Erlernen dieser Bibliotheken schärft nicht nur deine Fähigkeiten und macht dich effizienter, sondern bereitet dich auch auf zukünftige Projekte und Jobchancen vor. Darüber hinaus zeigt das Hinzufügen dieser Kenntnisse zu deinem Lebenslauf potenziellen Arbeitgebern, dass du bereit bist, reale Herausforderungen mit Selbstvertrauen zu meistern.
 

5. Ressourcen, um Python effektiv zu lernen

Python ist bekannt für seine Einfachheit, Vielseitigkeit und seine breite Anwendung in modernen Technologiebereichen wie Data Science und Machine Learning. Das macht es zu einer ausgezeichneten Programmiersprache sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler. Um deinen Lernprozess zu unterstützen, haben wir eine Liste der bestbewerteten Python-Tutorials und -Kurse zusammengestellt, die auf verschiedene Lernstile und -geschwindigkeiten zugeschnitten sind. Hier sind drei großartige Optionen, um loszulegen:

1. Programmieren für jedermann (Erste Schritte mit Python)

Dieser anfängerfreundliche Kurs der University of Michigan führt dich über 7 Wochen in Python ein. "Programming for Everybody" vermittelt die Grundlagen zur Erstellung eines Programms aus einfachen Anweisungen und behandelt wichtige Konzepte wie Variablen, bedingte Ausführung, wiederholte Ausführung und den Einsatz von Funktionen. Das vollständig webbasierte Format erfordert keine Downloads, sodass du den Kurs und die Aufgaben von überall aus – sogar auf deinem Smartphone – zugreifen kannst!

Die Einzelheiten:

• Dauer: 7 Wochen
• Aufwand: 2–4 Stunden pro Woche
• Dozent: Charles Severance
• Programmierkenntnisse: Anfänger, keine Vorkenntnisse erforderlich
• Hier anmelden

2. Datenvisualisierung mit Python

Datenvisualisierung ist ein grundlegender Aspekt der Data Science, und die leistungsstarken Bibliotheken von Python machen es zu einem mächtigen Werkzeug für die Erstellung einer Vielzahl von Visualisierungen. Dieser Kurs konzentriert sich darauf, dir beizubringen, wie du die Visualisierungstools von Python nutzen kannst, um Daten besser zu verstehen und darzustellen. Du wirst dich mit beliebten Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Folium vertraut machen, die es dir ermöglichen, interaktive, angepasste und Live-Plots zu erstellen. Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, Python effektiv zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur Darstellung von Daten einzusetzen.

Die Einzelheiten:

• Dauer: 5 Wochen
• Aufwand: 2-4 Stunden pro Woche
• Dozent: Alex Aklson
• Programmierkenntnisse: Mittelstufe
• Hier anmelden

3. Einführung in die Python-Programmierung

Perfekt für absolute Anfänger, führt dich dieser selbstgesteuerte Kurs durch die Grundlagen von Python, von Zeichenketten und Variablen bis hin zu Datentypen, Schleifen, Dateimanipulation und wesentlichen Programmierstrukturen. Ohne betreute Sitzungen ermöglicht dir dieser Kurs, dich selbstständig mit einer Vielzahl von Übungsmaterialien, Videos und einem umfassenden FAQ-Bereich weiterzubilden. Am Ende der 18 Lektionen wirst du das Vertrauen haben, eigene Skripte und Funktionen in Python zu schreiben.

Die Einzelheiten:

• Dauer: 18 Unterrichtsstunden
• Dozent: Avinash Jain
• Programmierkenntnisse: Anfänger, keine Vorkenntnisse erforderlich
• Hier anmelden

Für eine umfassendere Liste von Tutorials, schau dir unbedingt unseren vollständigen Blogpost an: Die besten Python-Tutorials für Anfänger.
Zusätzlich bieten wir einen aussergewöhnlichen, kostenlosen, interaktiven Einführungskurs an, der Ihnen helfen soll, Python mit Selbstvertrauen zu beherrschen. Schau es dir hier an: Kostenloser Python-Einführungskurs.
 

6. Häufige Python-Fallen und beste Praktiken für Anfänger

1. Missbrauch von veränderlichen Standardargumenten

• Fallstrick: Das Definieren einer Funktion mit einem veränderlichen Standardargument, z. B. einer Liste oder einem Wörterbuch, kann zu unerwartetem Verhalten führen, da das Standardargument für alle Funktionsaufrufe gemeinsam genutzt wird.
• Bewährte Methode: Verwende  None als Standardargument und initialisiere das veränderbare Objekt innerhalb der Funktion.

2. Überschreiben von eingebauten Funktionen

• Fallstrick: Wenn du Variablen mit denselben Namen wie eingebaute Funktionen, wie list, str, oder sum, benennst, kannst du diese überschreiben, was zu Fehlern im Code führen kann.
• Best Practice: Verwende eindeutige, beschreibende Namen für Variablen, um das Überschatten von eingebauten Funktionen zu vermeiden.

3. Verwendung von == anstelle von is für Vergleiche

• Pitfall: Fallstrick: Anfänger verwenden manchmal is anstelle von == für Gleichheitsprüfungen, was zu unerwartetem Verhalten führen kann. Der Operator is prüft die Identität (ob beide Seiten dasselbe Objekt sind), während == die Wertgleichheit überprüft.
• Best Practice: Verwende ==, um Werte zu vergleichen, und is nur für Identitätsprüfungen, wie z.B. zu überprüfen, ob eine Variable None ist.

Das Vermeiden dieser Fallstricke hilft dir, saubereren und zuverlässigeren Python-Code zu schreiben!
 

7. Fortgeschrittene Python-Themen zum Erkunden

Jetzt, da du ein Python-Anfänger bist, hast du noch mehr Motivation, ein professioneller Programmierer zu werden. Um dich auf deiner Lernreise zu unterstützen, möchten wir dir unseren Python-Programmierkurs ans Herz legen. Das Besondere daran ist, dass er für verschiedene Kenntnisstufen im Programmieren konzipiert ist. Somit können sowohl Anfänger als auch fortgeschrittene Python-Programmierer teilnehmen und zusätzliche wertvolle Fähigkeiten erwerben. Nach einer kurzen Einführung in Python führt dich die Kursagenda in die Grundlagen der objektorientierten Programmierung ein. Du wirst auch mehr über Python-Datenstrukturen, das automatische Scrapen von Daten aus dem Internet, das Arbeiten mit APIs (Google Maps) und das Erstellen eigener APIs mit Flask lernen. Der Kurs endet mit einem spannenden Projekt zu einem Thema deiner Wahl.

Dauer: 36 Stunden, 6 Wochen, dienstags und donnerstags von 16:00 bis 19:00 Uhr
Dozenten: Thorben Croisé, Albin Plathottathil
Programmierkenntnisse: keine Vorkenntnisse erforderlich
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…und bringe deine Python-Kenntnisse auf das nächste Level!