Edocti
Fortgeschrittene technische Ausbildung für den modernen Softwareingenieur
Edocti Training

Fortgeschrittene Python-Themen

Fortgeschritten
21 h
4.7 (522 Bewertungen)

Geplante Sessions

Beginn: 16.09.2026 , 3 Tage
Live online Bestätigt DE ● Instructor-led
€ 400 Anmelden
Fortgeschrittene Python-Themen

Advanced Python im Detail: Meistern Sie die modernen, fortgeschrittenen Features von Python 3, um extrem robuste und saubere Anwendungen zu bauen.

Trainieren Sie hands-on den Einsatz von Generatoren, Coroutines, statischem Typing, fortgeschrittenem OOP sowie Context Managern und Dekoratoren.

Wenden Sie bewährte Best Practices für Concurrency (Multithreading/Asyncio), Design Patterns und systemweites Performance-Tuning an.

Praktische Erfahrung sammeln: Durch ~70% Coding-Labs und zielgerichtete Projektübungen festigen Sie das Gelernte sofort.

Nutzen: Entwickeln Sie zuverlässige, stark skalierbare und gut wartbare Python-Systeme für professionelle Produktionsumgebungen.

Für wen: Konzipiert für Entwickler mit soliden Python-Grundlagen, die den Schritt zum Senior-Level machen möchten.

Der Kurs bietet zudem optionale Themen wie Metaprogrammierung, moderne Async-Frameworks und professionelles Python-Packaging.

Fähigkeiten, die Sie lernen werden

Fortgeschrittenes OOP Generatoren & Coroutines Multithreading & Asyncio Funktionale Programmierung Decorators & Context Managers Type Hinting & MyPy Performance Tuning Python Packaging

Curriculum

Einführung

  • Setup und erste Codezeilen
  • Python‑Syntax — Grundlagen
  • Python 2 → 3 Unterschiede (kurz)
  • Wichtige Datentypen & Typing‑Mechanismus (str/bytes/unicode, Zahlen, Sequenzen)
  • I/O‑Basics in Python

More I/O

  • Arbeiten mit CSV, XML, JSON, PDF
  • File Locks; Seeking; sicheres Schreiben (Tempfiles) und einfache Rollback‑Muster
  • Binärdateien und Serialisierung (struct, pickle); Endianness und Framing
  • pathlib‑Essentials für Files & Paths (Ergänzung)

Praktische funktionale Programmierung in Python

  • First‑Class Functions; map/reduce/filter (Hinweise 2 vs 3)
  • List/Dict/Set Comprehensions; Generator Expressions
  • Lambdas; Closures; Partial Application
  • Function Annotations; kurze Hinweise zum Type Checking
  • Iterators & itertools (Ergänzung)

Praktisches OOP in Python

  • Klassen/Objekte; Vererbung & Multiple Inheritance
  • Spezielle Methoden; Operator Overloading; Functors
  • Decorators für Methoden und Klassen
  • Intention von ‚Const‑ness‘; Abstract Base Classes
  • Metaclasses (Überblick) und dataclasses (Ergänzung)
  • Descriptors & Properties (Ergänzung)

Verschiedene Themen

  • Generatoren, Immutability‑Ideen, Thunks
  • Regular Expressions
  • Multi‑Threading: Grundlagen von Concurrency & Synchronisation; Queues und Patterns
  • Networking: von Sockets zu Message Systems
  • Asyncio‑Überblick (Ergänzung): Event Loop, Tasks vs. Threads; wann welches

Environment setup

  • pip, PyPI, virtualenv/venv; conda (wo es passt)
  • setuptools‑Basics und Dependency Pinning
  • pyproject.toml (Ergänzung): moderne Builds im Überblick
  • Reproduzierbarkeit: Constraints/Lock Files (kurz)

Packages erstellen & externe Bibliotheken einbinden

  • Eigenes Package veröffentlichen; Versionierung & Layout
  • Native Libraries einbinden: ctypes/cffi, pybind11 (Überblick)
  • Wheels und manylinux (Überblick)

Ad‑hoc‑Lösung für ein nutzerdefiniertes Problem

  • Zeitfenster für Projektthema (z. B. Hardware‑Geräte steuern, PoE, Telemetrie‑Parsing)

Optionale Module

Optional — Testing & Quality (kompakt)

  • pytest‑Basics; Fixtures; Parametrisierung
  • mypy/Typing Hints; ruff/black; pre‑commit (Kurzüberblick)

Kursablauf

  • Teil 1: 09:00–10:30
  • Pause: 10:30–10:45
  • Teil 2: 10:45–12:15
  • Mittagspause: 12:15–13:15
  • Teil 3: 13:15–15:15
  • Pause: 15:15–15:30
  • Teil 4: 15:30–17:30

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