Hej Leute,
Python ist aktuell neben R die Programmiersprache für Data Science. Hier habe ich einen kurzen Artikel über die Wahl zwischen Python und R geschrieben.
Um es kurz zu machen: Lernt beides. Also Ärmel hoch, los geht’s mit Python.
Anaconda installieren
Dazu braucht ihr eine vernünftige Entwicklungsumgebung (IDE), am besten benutzt ihr Anaconda, da habt ihr Python, einen Paketmanager (conda), diverse nützliche Libraries und die beiden Editoren Spyder und Jupyter Notebook in einer Installation. Ist auch wirklich einfach, herunterladen und installieren und fertig.
Der erste Befehl, das erste Skript
Python-Befehle können direkt in einer Python-Shell (Kommandozeile) eingegeben und an den Interpreter geschickt werden. Öffnet dazu das Anaconda Prompt und tippt python
Das sollte dann ungefähr so aussehen. Hier könnt ihr einfach python-Befehle eintippen, die direkt ausgeführt werden. Hier ein paar Beispiele:
Um die Python-Shell zu verlassen, tippt ihr exit(), dann landet ihr wieder im Anaconda Prompt.
Das ist natürlich nicht die übliche Vorgehensweise, denn man will ja nicht jedes Mal den ganzen Programmcode eintippen. Deshalb schreibt man mit einem Editor ein Skript (Endung .py), das Python-Befehle enthält. Dann ruft man das Skript mit Python auf, und es wird Zeile für Zeile an den Python-Interpreter geschickt.
Öffnet also einen Texteditor eurer Wahl, z.B. Notepad++ oder den ganz simplen Windows Editor und schreibt folgende Zeilen
name = "Holger" print("Hello,",name,"!")
und speichert das dann unter „ErstesSkript.py“ ab, am besten in einem einfachen Verzeichnis (z.B. C:\Dev\Py). Nun ruft ihr im Anaconda-Prompt python [Verzeichnisname+Dateiname] auf, also z.B.
python C:\Dev\Py\ErstesSkript.py
Tipp: Mit der Tab-Taste vervollständigt ihr automatisch Verzeichnis- oder Dateiname. Wenn ich also python C:\Dev\Py\Er eingebe und dann die Tab-Taste drücke, ergänzt das Prompt den Dateinamen. So spart ihr euch Schreibarbeit und es geht schneller.
Wenn ihr mit dem Skript rumspielen wollt, habt einfach den Editor und das Anaconda-Prompt auf. Ändert etwas am Skript, speichert die Datei ab, wechselt dann zum Anaconda-Prompt, drückt die „Pfeil nach oben“-Taste, um den letzten Befehl zu wiederholen und drückt die Eingabetaste.
Das ist die simpelste Form des Programmierens, Notepad++ hat sogar Python Syntax Highlight, d.h. Schlüsselwörter wie hier „print“ werden farbig markiert.
Python IDEs: Jupyter Notebook und Spyder
So richtig komfortabel ist das alles natürlich nicht, deshalb kommen jetzt Jupyter Notebook und Spyder ins Spiel. Beide sind schon in der Anaconda Installation dabei, aber die Konzepte sind ein bisschen anders. Spyder ist eine richtige IDE, vergleichbar mit RStudio. Hier gibt es eine Variablenliste, Syntax Highlighting, Hilfestellungen etc.
Jupyter Notebook ist eine webbasierte Anwendung, die es ermöglicht, neben dem Code auch formatierten Text und Grafiken darzustellen, so dass man am Ende ein richtig gut aussehendes Paper hat. Man kann das Notebook dann als Latex-Datei speichern oder direkt zu pdf konvertieren. Meiner Meinung ist es also für wissenschaftliche Zwecke bestens geeignet, während Spyder eher im produktiven Umfeld eingesetzt werden sollte.
Im nächsten Post legen wir dann richtig los und ihr lernt die Grundlagen von Python kennen.
Bis dann, Euer Holger
