florian/lago-programming-for-beginners
1
0
Fork 0
forked from jona/lago-programming-for-beginners
Code Pull Requests Activity

Add description for python3

Browse Source
This commit is contained in:
Jona Heitzer 2025-01-28 16:33:25 +01:00
parent bc4e1be86a
commit 1c0b348363
1 changed files with 25 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

25
session-1/python.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,25 @@
# Python 3
Python 3 ist eine interpretierte, höhere Programmiersprache, die für ihre Lesbarkeit und Vielseitigkeit bekannt ist.
Sie zeichnet sich durch eine klare Syntax und eine große Standardbibliothek aus, was die Entwicklung von Software in verschiedenen Bereichen erleichtert.
Python 3 ist die aktuelle Hauptversion der Python-Sprache und beinhaltet wichtige Änderungen gegenüber früheren Versionen.
Python ist objektorientiert, unterstützt aber auch andere Programmierparadigmen wie die imperative und funktionale Programmierung.
Die Sprache wird in der Regel dynamisch typisiert, was bedeutet, dass die Typen von Variablen zur Laufzeit überprüft werden.
## Hauptmerkmale:
- Interpretierte Sprache: Python-Code wird zur Laufzeit von einem Interpreter ausgeführt und muss nicht vorab kompiliert werden.
- Dynamische Typisierung: Der Datentyp einer Variablen wird während der Laufzeit des Programms bestimmt.
- Lesbare Syntax: Python verwendet eine übersichtliche und leicht verständliche Syntax, die das Schreiben und Lesen von Code vereinfacht.
- Große Standardbibliothek: Python bietet eine umfassende Sammlung von Modulen und Funktionen, die für viele Aufgaben verwendet werden können.
- Plattformunabhängigkeit: Python-Programme können auf verschiedenen Betriebssystemen ohne wesentliche Änderungen ausgeführt werden.
- Objektorientierte Programmierung: Python unterstützt die Erstellung von Klassen und Objekten, die für die Strukturierung von Programmen verwendet werden können.
## Anwendungsbereiche:
- Webentwicklung: Entwicklung von Webanwendungen und Webdiensten mit Frameworks wie Django und Flask.
- Datenanalyse und -visualisierung: Analyse und Verarbeitung von Daten mit Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib.
- Künstliche Intelligenz und Machine Learning: Entwicklung von Modellen und Algorithmen mit Bibliotheken wie TensorFlow und Scikit-learn.
- Automatisierung: Erstellung von Skripten zur Automatisierung von Aufgaben und Prozessen.
- Wissenschaftliche Berechnungen: Ausführung komplexer mathematischer und wissenschaftlicher Berechnungen mit Bibliotheken wie NumPy.