pytest von Null
Automatische Tests statt Durchklicken: pytest finden, schreiben und ausführen – mit assert, Fixtures, Parametrisierung, tmp_path, monkeypatch und pytest.raises.
ls -lt posts/ | grep #python
python
Vom Skript zum echten CLI: der Dungeon mit argparse und Typer
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
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
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
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
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
print hilft beim schnellen Nachsehen, logging begleitet laufende Programme: Levels, Logger pro Modul, Formatierung, Dateien und Tracebacks.
Python lernen (Teil 9): Dateien und Speichern
Dateien lesen und schreiben mit with, pathlib und JSON – damit der Dungeon seinen Spielstand speichern und später wiederherstellen kann.
Das Datenmodell: Dunder-Methoden verstehen
Warum len(x), x + y, x[index] und for element in x funktionieren: Mit Dunder-Methoden bindest Du eigene Klassen in Pythons Datenmodell ein.
Python lernen (Teil 8): Wenn's schiefgeht
Exceptions verstehen und gezielt behandeln: try, except, else, finally, eigene Fehlerklassen und EAFP – damit der Dungeon auf ungültigen Input reagiert, statt abzustürzen.