Generatoren und yield wirklich verstehen
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Werte auf Abruf statt alle auf einmal: wie yield funktioniert, warum Generatoren Speicher sparen und wozu Generator Expressions, yield from und Pipelines gut sind.
ls -lt posts/ | grep #python
python
Click: Kommandozeilen-Tools mit Decorators bauen
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Click baut CLIs aus Decorators: Optionen, Argumente, Unterbefehle, Prompts, Fehlerbehandlung und Tests mit CliRunner – der Baukasten, auf dem auch Typer aufsetzt.
Type Hints in der Praxis: mypy, Pyright und Co.
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Typen annotieren, ohne Pythons Dynamik zu verlieren: moderne Type-Hint-Syntax, typische Stolperfallen und der praktische Einstieg mit mypy, Pyright, ty und Pyrefly.
pytest von Null
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Automatische Tests statt Durchklicken: pytest finden, schreiben und ausführen – mit assert, Fixtures, Parametrisierung, tmp_path, monkeypatch und pytest.raises.
Vom Skript zum echten CLI: der Dungeon mit argparse und Typer
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Ein gutes CLI nimmt Argumente, Optionen und Unterbefehle entgegen. Mit argparse geht das ohne Abhängigkeiten, mit Typer modern über Type Hints.
Python lernen (Teil 11): Werkzeugkasten und Ausblick
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Zum Abschluss: nützliche Module aus der Standardbibliothek, Generatoren, Decorators und der Ausblick auf Type Hints, Tests, Packaging und async.
uv: pip und venv in schnell
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uv bündelt Paketinstallation, virtuelle Umgebungen, Projektverwaltung, Python-Versionen und isolierte Tools – schnell, reproduzierbar und mit modernen Workflows für pyproject.toml und uv.lock.
Python lernen (Teil 10): Module und Projektstruktur
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Code auf mehrere Dateien aufteilen: eigene Module, import, der __main__-Block, klare Verantwortlichkeiten – plus ein erster Einstieg in venv und pip.
Debuggen mit breakpoint() und pdb
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Statt überall print zu streuen: Mit breakpoint() und pdb hältst Du Python-Code gezielt an, inspizierst Variablen und gehst Schritt für Schritt durch den Ablauf.
Logging statt print
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print hilft beim schnellen Nachsehen, logging begleitet laufende Programme: Levels, Logger pro Modul, Formatierung, Dateien und Tracebacks.