Lerne Python mit ChatGPT E-Book

Julia Ablez

• Herausgeber: BoD - Books on Demand
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2024

Seitenzahl: 161

Beschreibung

Dieses Buch will dir mit Hilfe von ChatGPT in kürzester Zeit die Grundlagen der Programmierung mit Python beibringen. Es ist daher für Anfänger und auch für leicht Fortgeschrittene geeignet. Mit dem Sprachmodell ChatGPT hast du einen Sparringpartner, der deine Fragen beantwortet, dir anschauliche Beispiele liefert und Aufgaben mit unterschiedlicher Schwierigkeitsstufe stellt, Fehler in deinem Code findet, Codesnippets und ganze Projekte erstellt und dir zudem Hilfestellung bei größeren Programmierprojekten leistet.

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

KAPITEL 1 ‒ Einleitung

KAPITEL 2 ‒ Installation Python und IDE

KAPITEL 3 ‒ Was ist ChatGPT?

KAPITEL 4 ‒ Einführung in das Programm und Prompts

KAPITEL 5 ‒ Erste Schritte mit ChatGPT und Python

KAPITEL 6 ‒ Installation von Python und IDE

KAPITEL 7 ‒ Erste Schritte mit Python

KAPITEL 8 ‒ Einführung in Programmierprojekte

KAPITEL 9 ‒ Überblick grundlegender Techniken

KAPITEL 10 ‒ Verzweigungen

KAPITEL 11 ‒ Schleifen

KAPITEL 12 ‒ Funktionen

KAPITEL 13 ‒ Listen und Dictionaries

KAPITEL 14 ‒ Tupel und Sets

KAPITEL 15 ‒ Zeichenketten (Strings)

KAPITEL 16 – Dateioperationen

KAPITEL 17 ‒ Fehlersuche und Ausnahmebehandlung

KAPITEL 18 ‒ Debugging mit pdb

KAPITEL 19 ‒ Debugging mit PyCharm und Logging

KAPITEL 20 ‒ Einstieg Objektorientierte Programmierung

KAPITEL 21 ‒ Projekt Quiz

KAPITEL 22 ‒ Projekt Taschenrechner

KAPITEL 23 ‒ Projekt Wörterbuch

KAPITEL 24 ‒ Projekt Bankkonto Simulator

KAPITEL 25 ‒ Projekt Bibliotheksverwaltunssystem

KAPITEL 26 ‒ Code verbessern mit ChatGPT

KAPITEL 27 ‒ Ausblick

ANHANG: Lösungen zu den Aufgaben.

KAPITEL 1 ‒ Einleitung

Programmieren wollen heute viele erlernen, aber aller Anfang ist bekanntlich schwer und viele geben vorzeitig auf, weil ihnen die Herausforderung zu schwierig erscheint. Künstliche Intelligenz (KI) liefert da neuerdings die nötige Hilfestellung. Das Programm ChatGPT kann als Sparringpartner zum Einstieg in das Programmieren dienen. Das Buch bietet einfache aber effiziente Prompts (Eingaben) für ChatGPT, mit deren Hilfe es für jeden möglich ist, die Programmierung von Python zu erlernen.

Dieses Buch soll als Einstieg für alle dienen, die Interesse am Programmieren in Python haben. Es ist möglich, die Reise durch dieses Buch mit wenig Vorkenntnissen anzutreten, da die Beispiele so gestaltet sind, dass man sich die nötigen Kenntnisse Schritt für Schritt selbst aneignen kann. Meine Beispiele sind praxisorientiert und zeigen dir, wie du mit ChatGPT arbeiten kannst. Ich werde dir die Werkzeuge und Techniken vorstellen, die du benötigst, um die Grundlagen rasch zu erlernen. Um einen Einblick zu geben: Zu Beginn gibt es eine Einführung in Prompts für ChatGPT, dann geht es in medias res. Es werden verschiedene Entwicklungsumgebungen (IDEs) für Python und eine Liste von Projekten vorgestellt. In diesem Buch geht es insbesondere um die Grundlagen der Programmierung: Basiswissen zu Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries, Tupel und Mengen (Sets). Genau werden Verzweigungen, Schleifen, Funktionen, Zeichenketten (Strings) und Dateioperationen erklärt, die du mit Chat-GPT erlernen und vertiefen kannst. Zusätzlich wird ein Einblick in fortgeschrittenere Themen geboten, wie zum Beispiel List Comprehension. Ein wichtiges Kapitel umfasst die Grundlagen Objektorientierter Programmierung (OOP), ohne die fortgeschrittenen Konzepte wie Vererbung, Polymorphie etc., die im Folgeband Lerne Python mit ChatGPT II vorgestellt werden sollen.

Du wirst das schnell erlernen können, weil du aufgefordert wirst, im Dialog mit ChatGPT dein Wissen sofort anzuwenden. Es wird erörtert, welche Themen essentiell für einen Programmierer sind, wie man ein sehr guter Programmierer wird und wieviel Zeit das erfordert. Zudem wird eine Einführung ins Debugging von Python mit ChatGPT geboten. Es werden auch komplexere Projekte vorgestellt, wobei du eine Schritt für Schritt Anleitung bekommst, wie der Programmierprozess nach und nach mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz vereinfacht werden kann.

Die Beispiele sind so gewählt, dass du gleich mitmachen kannst. Es handelt sich um kleine Programmierhäppchen und größere Projekte, die teils in weiteren Aufgaben wieder verwendet werden.

Falls du einmal nicht weiter weißt, kannst du dir von ChatGPT helfen lassen. Oft gibt es verschiedene mögliche Lösungswege, dann kann es sein, dass deine Programmierung von meinem Lösungsansatz abweicht. Solange dasselbe rauskommt, sind alle Lösungen gleichwertig. Wichtig ist es, dranzubleiben. Alle Aufgaben lassen sich durch sorgfältige Recherche und Programmieren lösen. Habe ich beispielsweise größere Teile von Code aus dem Internet verwendet, habe ich jeweils einen Link angeführt.

Als Entwicklungsumgebung wird PyCharm für Python verwendet. Es ist jedoch möglich, die Beispiele auch mit einer anderen Entwicklungsumgebung zu programmieren, sofern diese Python unterstützt. Insgesamt ist dieses Buch eine beispielorientierte Einführung in Python. Ich hoffe, dass es dir hilft, die Programmierung von Python zu erlernen und deine Kenntnisse im Programmieren zu optimieren.

Falls du in diesem Buch Fehler oder mangelhafte Erklärungen findest, ersuche ich um Information unter [email protected].

KAPITEL 2 ‒ Installation Python und IDE

Wer sofort programmieren möchte, kann das über online Python Compiler wie

https://www.programiz.com/python-programming/online-compiler/

problemlos durchführen. Bei komplexeren Programmieraufgaben mit mehreren Dateien empfiehlt sich jedoch die Installation von Python und einer Entwicklungsumgebung (IDE).

Zuerst geht es darum Python und die passende Entwicklungsumgebung zu installieren.

Rufe https://www.python.org/downloads/ auf und installiere die passende Version für dein Betriebssystem.

Man kann die Codebeispiele für Python über eine Entwicklungsumgebung, wie beispielweise Pycharm programmieren. Dann lautet die Endung der Beispiele .py. Pycharm kann man über https://www.jetbrains.com/de-de/pycharm/ herunterladen.

In Kapitel 6 wird das noch genauer erklärt. Dort wird die Installation für die Betriebssysteme Windows, MacOS und Linux genau beschrieben.

In Python kannst du weitere Bibliotheken bzw. Pakete in der Kommandozeile mit pip3 installieren. Als erstes empfiehlt es sich, die Bibliothek random zu installieren. Das machst du am besten mit pip3 install random für Python 3.

Aufrufen kannst du die Bibliothek random, indem du in deinem Projekt in dem Dokument oben import random eingibst.

Im Übrigen kann man auch mit Python 2 arbeiten, jedoch funktionieren nicht alle der hier verwendeten Bibliotheken mit Python 2. Außerdem sind die print-Anweisungen unterschiedlich:

# Python 2

print "Hello World"

# Python 3

print("Hello World")

# Ausgabe

Hello World

Pakete für Python 2 installiert man mit pip install. Die Bibliothek random kann man also auch mit pip install random installieren.

Doch es gibt noch mehr Unterschiede. Generell empfehle ich dir mit Python 3 zu arbeiten.

KAPITEL 3 ‒ Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein Sprachmodell, das auf einer künstlichen Intelligenz basiert. Auf diesen Dienst kannst du über das Internet zugreifen. Mithilfe dieses Modells lassen sich Dialoge nachbilden. Das Programm kann sich an die Eingaben anpassen und lernt mit jedem Einsatz, auf Nachrichten zu reagieren. Es verbessert sich mit jedem Dialog.

ChatGPT wurde entwickelt, damit es Fragen und Anweisungen des Nutzers verstehen und darauf antworten kann. Dazu scannt es viele Dokumente und lernt, wie einzelne Wörter im Zusammenhang mit anderen Textbausteine vorkommen. Basierend auf dem Gelernten prognostiziert es das nächste Wort und weitere Textbausteine, die auf eine Benutzeranfrage als wahrscheinlichste Antwort passen.

Modelle verwenden oder speichern keine Kopien der Informationen, aus denen sie ‚lernen‘. Sie bestehen aus zahlreichen Zahlfolgen, die auf einer Wahrscheinlichkeitsverteilung beruhen, die Parameter heißen und aus Code, der diese Zahlen interpretiert und ausführt. Das zugrunde liegende Modell heißt Large Language Model (LLM).

Dieses große Sprachmodell basiert auf einer neuronalen Netzwerkarchitektur. Wichtig dabei ist, dass diese Modelle Milliarden von Parametern haben. Diese Parameter bilden die Wissensbasis, die aus großen Datenmengen gewonnen wird. Ein LLM kann meistens mehrere Aufgaben erledigen. Die Leistungsfähigkeit hängt in erster Linie von den zur Verfügung gestellten Datensätzen und der Rechenleistung ab.

Ein bekanntes Beispiel eines LLM ist ChatGPT. ChatGPT basiert auf der GPT Architektur, die für Generative Pretrained Transformer steht.

ChatGPT greift auf öffentlich zugängliche Informationen im Internet zurück, weiters Informationen, die sie von Dritten lizenzieren, sowie auf Informationen, die Nutzer oder menschliche Trainer zur Verfügung stellen. Da das Modell lernfähig ist, kann es unterschiedlich reagieren und dieselbe Frage auf verschiedene Weise beantworten.

Neuerdings gibt es bei der Seite ChatGPT weitere Unterkategorien von Sprachmodellen. Viele der Beispiele im Buch wurden mit der Spezialisierung Python erstellt. Der Vorteil dabei ist, dass der Code meistens stimmt. Allerdings habe ich nicht wirklich einen Unterschied zu der Standardversion feststellen können.

KAPITEL 4 ‒ Einführung in das Programm und Prompts

Dieses Kapitel beschäftigt sich damit, wie du ChatGPT aufrufst und wie du gute Prompts schreibst.

Öffne deinen Browser und gehe als Erstes auf die Webseite https://chat.openai.com/auth/login

Klicke auf den Button Sign up, wenn du noch kein Benutzerkonto hast.

Trage ein gültige E Mail Adresse in das passende Feld ein und klicke auf den Button Continue. Lege ein Passwort für das Benutzerkonto fest. Dieses muss mindestens acht Zeichen lang sein. Klicken Sie dann auf Continue.

Wenn du ein Microsoft oder Google Benutzerkonto besitzt, kannst du dich auch damit anmelden. Klicke dann die jeweilige Option an und folge den weiteren Schritten.

Man schickt dir dann eine E-Mail an die angegebene Adresse, wo du deine Anmeldung bestätigen darfst. Klicke dazu in der Nachricht auf Verify e-mail address.

Öffne deinen Browser und gehe dann ein zweites Mal auf die Webseite https://chat.openai.com/auth/login, um dich dort anzumelden. Klicke auf den Button Log in und melde dich mit deinen Zugangsdaten an.

Gib in den jeweiligen Felder deinen Vor- und Nachnamen an. Drücke auf den Button Continue, um deine Anmeldung zu bestätigen.

Trage deine Handytelefonnummer ein und klicke auf den Button Send code.

Du bekommst einen sechsstelligen API-Sicherheitscode als SMS zugesendet. Trage diesen auf der Webseite in das Formular ein. Die Anmeldung bei ChatGTP ist damit beendet und du kannst die Applikation ausprobieren.

Das Lernmodell, mit dem du interagieren kannst, siehst du auf der nächsten Seite. Es besteht aus dem Symbol für ChatGPT, das sich oben befindet. Darunter gibt es vier Vorschläge für Eingaben, die du machen kannst. Unten gibt es das Feld (mit der Büroklammer und dem Text Sende eine Nachricht an Chat-GPT in Hellgrau), über das du mit ChatGPT in Dialog treten kannst. Du kannst in das Feld eintragen, was du möchtest. Diese Eingaben werden Prompts gennant.

Auf der linken Seite gibt es weitere Sprachmodelle, die sich auf spezifische Themen spezialisiert haben. Darunter befindet sich auch ein spezielles Modul für Python, das du auswählen kannst. Die meisten der Codesnippets habe ich mit diesem Modell erstellt.

Bei jeder Eingabe erstellt ChatGPT eine Analyse. Daraus wird eine automatische Antwort generiert. Um sehr gute Resultate zu erzielen, beachte, die Prompts so genau wie möglich zu formulieren.

Bei der Eingabe der Prompts solltest du eine eindeutige und genaue Sprache verwenden. Vermeide lange Sätze. Bilde besser mehrere kurze Sätze. Verwende wenig bis gar keine Unterpunkte. Formuliere kurze, klare und leicht verständliche Sätze. Vermeide es, Fachjargon oder Slang bei deinen Eingaben zu verwenden, den ChatGPT nicht verstehen kann. Hilfreich ist auch offene Fragen (keine Ja/Nein Fragen) zu stellen. Halte auch den Dialog nicht zu allgemein.

Nachdem du eine Antwort erhalten hast, kannst du eine Folgefrage stellen und ChatGPT bitten, detailreicher zu antworten. Bleibe dabei höflich.

Nutze diese Frage, um das Programm darauf hinzuweisen, dass es den Task falsch oder nur zum Teil richtig umgesetzt hat. Versuche, auf das Sprachmodell einzugehen und es auf die richtige Lösung hinzuführen.

Achte darauf, bei jedem Prompt genau zu sein. Es ist wichtig, darauf zu achten, dass der Prompt eine eindeutige Frage/Aufgabe beinhaltet.

Es ist wichtig, dem Programm deutliche und klare Anweisungen zu geben. Wichtig ist es, passende Schlüsselwörter oder Keywords zu gebrauchen. Je präziser diese Keywords passen, desto bessere Antworten werden generiert. ChatGPT kann zwar auch mit schlechteren Prompts Antworten erstellen, diese werden aber auch ungenauere, unvollständigere und unbefriedigende Ergebnisse liefern. Die Schlüsselwörter unterstützen das Sprachmodell.

Nimm nicht an, dass ChatGPT alles weiß. Beispielsweise wird der Prompt

Wie kann ich in meinem Programm den Code verbessern?

keine sinnvollen Ergebnisse liefern, wenn nicht weitere Details zu dem Code angegeben werden.

Auch kann das LLM derzeit (Sommer 2024) Wissen nur bis April 2023 generieren. Das heißt, wenn du aktuellere Informationen abrufen möchtest, wird das nicht funktionieren.

Vermeide übermäßig spezifische Anfragen, die schwer zu beantworten sind. Beispielsweise wird der Prompt

Kannst du mir einen Testfall in einer selten genutzten Programmiersprache (Bsp. Chef) erstellen?

nicht das erwünschte Resultat bringen.

Wichtig ist auch, dass du die Länge der Ausgaben steuern kannst. Beispielsweise kannst du die 100 Programmieraufgaben ausgeben lassen, indem du schreibst:

Liste die 100 Projekte von Udemy auf, die du mit Python programmieren kannst

Achte auch darauf, keine persönlichen Daten wie Passwörter, Adressen, Bankverbindungen und Kreditkarteninformationen in das Chatfenster einzutragen.

Abschließend ist es wichtig zu erwähnen, dass ChatGPT nicht fehlerfrei ist. Folgende Irrtümer habe ich festgestellt:

Antwort in Englisch auf deutsche Eingabe

Abbruch der Ausgabe mitten im Satz

Inhaltliche Fehler in der Antwort

Richtiges Ergebnis statt gewünschtem fehlerhaften Ergebnis

Fehlerhafter Code

Anweisung in der Bash (Linux) nur basierend auf der Annahme bestimmter Rechte

Falsche Programmiersprache z.B. Wechsel von Python auf Ruby

Doppelte Antworten

Anweisung werden übergangen, selbst wenn der Anfrage im

Prompt eindeutig formuliert ist

Bei Ausgaben richtige Resultate, aber im Titel des Codes eine falsche Bezeichnung wie yaml oder makefile, obwohl es sich nur um einen Output in der Konsole handelt.

Meistens hilft es, auf den Fehler hinzuweisen, oder die Frage in anderer Form zu stellen. Glücklicherweise treten die Fehler, bis auf die beiden letztgenannten, sehr selten auf. Oft ist es auch sinnvoll einen Prompt mehrmals oder in sehr ähnlicher Form zu setzen, da die Antworten unterschiedlich lauten können.

Die Antworten von ChatGPT habe ich neu formatiert und die Kommentare neu positioniert, damit die Lesbarkeit besser ist. Ich habe sie auch, wenn erforderlich, gekürzt.

Es ist übrigens egal, ob du deine Prompts mit Kleinbuchstaben oder Großbuchstaben schreibst.

Wichtig ist auch zu erwähnen, dass die Lösungen, die du erstellst, mit hoher Wahrscheinlichkeit abweichen können von den Lösungen, die ChatGPT anbietet. Das macht gar nichts. Wenn du fertig bist, kannst du ChatGPT fragen, was es von deinem Code hält (Kapitel 26) oder du vergleichst deine Lösung mit der von Chat-GPT.

KAPITEL 5 ‒ Erste Schritte mit ChatGPT und Python

Als ersten Schritt habe ich in den Editor folgenden Prompt eingegeben:

Warum soll man Python lernen?

ChatGPT Antwort - Anfang

[ChatGPT]1 Python zu lernen bietet zahlreiche Vorteile und kann aus verschiedenen Gründen äußerst nützlich sein. Hier sind einige der wichtigsten Gründe, warum man Python lernen sollte:

Einfache und leicht verständliche Syntax

Python hat eine klare und einfache Syntax, die es Anfängern leicht macht, die Sprache zu erlernen und zu verstehen. Der Code ist oft lesbar und gut strukturiert, was die Wartung und Weiterentwicklung von Projekten erleichtert.

Vielseitigkeit

Python kann in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt werden, darunter:

Webentwicklung: Frameworks wie Django und Flask ermöglichen die schnelle Entwicklung von Webanwendungen.

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen: Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit learn und TensorFlow machen Python zur bevorzugten Sprache für Datenanalyse und maschinelles Lernen.

Automatisierung und Scripting: Python eignet sich hervorragend für die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und die Erstellung von Skripten.

Spieleentwicklung: Bibliotheken wie Pygame ermöglichen die Entwicklung von einfachen Spielen.

Wissenschaftliche und numerische Berechnungen: Mit Bibliotheken wie SciPy kann Python für wissenschaftliche und technische Berechnungen verwendet werden.

Künstliche Intelligenz und Deep Learning: Python ist die führende Sprache für KI und Deep Learning, mit Bibliotheken wie Keras und PyTorch.

Große und aktive Community

Python hat eine große, aktive und hilfsbereite Community. Es gibt zahlreiche Ressourcen, Tutorials, Foren und Bibliotheken, die ständig weiterentwickelt werden. Wenn Sie auf ein Problem stoßen, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass jemand anderes bereits eine Lösung dafür gefunden hat.

Hohe Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt

Python Kenntnisse sind auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt. Viele Unternehmen, darunter große Technologiefirmen, Start ups und wissenschaftliche Institute, suchen nach Python Entwicklern. Python ist besonders in den Bereichen Datenwissenschaft, Webentwicklung und Automatisierung gefragt.

Cross Plattform Kompatibilität

Python ist auf vielen Betriebssystemen wie Windows, macOS und Linux verfügbar. Ein Python Programm kann in der Regel ohne Änderungen auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden.

Integration mit anderen Sprachen und Technologien

Python kann leicht mit anderen Programmiersprachen und Technologien integriert werden. Es gibt viele Bibliotheken und Werkzeuge, die eine nahtlose Integration mit Sprachen wie C, C++ und Java ermöglichen.

Open Source und kostenlos

Python ist Open Source und kann kostenlos genutzt und modifiziert werden. Dies macht es besonders attraktiv für Studenten, Hobbyisten und Start ups, die ohne hohe Kosten in die Programmierung einsteigen möchten.

Produktivität und Geschwindigkeit

Die einfache Syntax und die umfangreiche Standardbibliothek von Python ermöglichen eine schnelle Entwicklung und Umsetzung von Projekten. Entwickler können sich auf die Lösung von Problemen konzentrieren, anstatt sich mit komplexer Syntax und niedrigeren Programmierdetails auseinandersetzen zu müssen.

Unterstützung durch große Technologieunternehmen

Technologiegiganten wie Google, Facebook, Amazon und Microsoft nutzen Python in ihren Projekten und tragen aktiv zur Entwicklung der Sprache und ihrer Bibliotheken bei.

Fazit

Python zu lernen ist eine lohnende Investition in Ihre berufliche Zukunft. Es ist eine vielseitige, benutzerfreundliche und leistungsstarke Sprache, die in vielen Bereichen der Technologie und Wissenschaft eingesetzt wird. Egal, ob Sie ein Anfänger sind, der in die Programmierung einsteigen möchte, oder ein erfahrener Entwickler, der seine Fähigkeiten erweitern möchte – Python bietet eine Fülle von Möglichkeiten und Vorteilen.

ChatGPT Antwort - Ende

Als zweiten Schritt habe ich in den Editor folgenden Prompt eingegeben:

Wie kann ich am besten Programmieren in Python lernen?

Ich habe das Ergebnis ein wenig gekürzt, um nicht bereits Erwähntes noch einmal zu wiederholen. Zudem habe ich die Formatierung angepasst, damit sich ein lesbareres Bild ergibt.

ChatGPT Antwort - Anfang

Python zu lernen ist eine lohnende Erfahrung, da die Sprache einfach zu erlernen, und weit verbreitet ist. Hier sind einige Schritte und Tipps, wie du am besten mit dem Lernen von Python beginnen kannst:

Ziele Setzen

Überlege, warum du Python lernen möchtest. Möchtest du Daten analysieren, Webanwendungen entwickeln, maschinelles Lernen betreiben oder einfach programmieren lernen? Deine Ziele können den Lernweg beeinflussen.

Texteditor wie VSCode, PyCharm, oder Jupyter Notebooks für interaktive Programmierung.

Online Tutorials und Kurse

Interaktive Tutorials: Websites wie

[Codecademy](https://www.codecademy.com),

[SoloLearn](https://www.sololearn.com) und

[Python Tutor](http://pythontutor.com) bieten interaktive

Python Tutorials.

Online Kurse Plattformen wie

[Coursera](https://www.coursera.org),

[edX](https://www.edx.org),

[Udemy](https://www.udemy.com)

[Khan Academy](https://www.khanacademy.org)

bieten strukturierte Kurse an.

Bücher und Ressourcen

Bücher: Einige empfehlenswerte Bücher sind „Python Crash Course“ von Eric Matthes und „Automate the Boring Stuff with Python“ von Al Sweigart. Diese Bücher bieten eine gute Mischung aus Theorie und praktischen Übungen.

Dokumentation: Die offizielle [Python Dokumentation] (https://docs.python.org/3/) ist eine unverzichtbare Ressource für alle Python Entwickler.

Grundlegende Konzepte

Syntax und Datentypen: Variablen, Datentypen (Strings, Zahlen, Listen, Dictionaries, Sets) und Operatoren

Kontrollstrukturen:

Bedingte Anweisungen (`if`, `elif`, `else`),

Schleifen (`for`, `while`).

Funktionen und Module:

Definition von Funktionen, Import von Modulen.

Dateieingabe/ ausgabe: Lesen und Schreiben von Dateien.

Projektbasierte Lernansätze

Kleine Projekte: Beginne mit kleinen Projekten wie einem Taschenrechner, einem To Do Listen Manager oder einem einfachen Spiel (z.B. Zahlenraten).

Problemlösungen:

Übe Programmieraufgaben auf Plattformen wie

[HackerRank](https://www.hackerrank.com),

[LeetCode](https://leetcode.com) und

[Codewars](https://www.codewars.com).

Erweiterte Themen

Objektorientierte Programmierung (OOP): Klassen und Objekte, Vererbung, Polymorphismus.

Bibliotheken und Frameworks: Lerne wichtige Bibliotheken wie NumPy, pandas, Matplotlib (für Datenanalyse), Flask/Django (für Webentwicklung) oder TensorFlow/PyTorch (für maschinelles Lernen).

Teil einer Community Werden

Foren und Gruppen:

Trete Python Communities bei, z.B. auf

[StackOverflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/python),

[Reddit](https://www.reddit.com/r/learnpython/) oder lokalen Meetup Gruppen.

Open Source Beiträge: Beteilige dich an Open Source Projekten auf GitHub, um praktische Erfahrungen zu sammeln und von anderen Entwicklern zu lernen.

Kontinuierliches Lernen und Üben

Regelmäßiges Üben: Plane regelmäßige Übungszeiten ein, um das Gelernte zu festigen.

Feedback Einholen: Hole dir Feedback zu deinem Code von erfahreneren Entwicklern oder durch Code Reviews.

Projektarbeit und Portfolio

Eigenes Projekt: Arbeite an einem größeren Projekt, das dich interessiert und deine Fähigkeiten herausfordert.

Portfolio Erstellen: Sammle deine Projekte und Lösungen in einem Portfolio, das du potenziellen Arbeitgebern oder Kollegen zeigen kannst.

Durch diese Schritte kannst du eine solide Grundlage in Python aufbauen und allmählich fortgeschrittenere Themen und Anwendungen erkunden.

ChatGPT Antwort - Ende

Wie lange brauche ich, um ein sehr guter Python-Programmierer zu werden?

ChatGPT Antwort - Anfang

Die Zeit, die ein Anfänger benötigt, um ein sehr guter Programmierer in Python zu werden, hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich des Lernansatzes, der verfügbaren Zeit zum Üben, der Vorkenntnisse in anderen Programmiersprachen und der spezifischen Ziele. Hier sind einige allgemeine Richtlinien:

Faktoren, die die Lernzeit beeinflussen

Vorkenntnisse:

Keine Programmiererfahrung: