# data[].attributes.headline
Warum ist Python in diesen Bereichen so beliebt?

# data[].attributes.subject
Warum ist Python in diesen Bereichen so beliebt?

# data[].attributes.body
Der einfache Syntax & die einfachen Lösungen, die viele Pakete bereitstellen, machen das Coden simpel & unbeschwert.
Der Code ist auch einfach zu lesen, was es relativ leicht macht die Funktionsweise eines Skripts zu verstehen.

# data[].attributes.body
Auch hier erfreut sich Python an großer Beliebtheit.

# data[].attributes.headline
Künstliche Intelligenz / Integration maschineller Systeme

# data[].attributes.subject
Künstliche Intelligenz / Integration maschineller Systeme

# data[].attributes.body
Python wird hier am meisten mit den Modulen
Tensorflow & Numpy benutzt

# data[].attributes.body
Im Gegensatz zum Compiler in C++ wird der Code während der Programmlaufzeit übersetzt, somit wird keine ausführbare Datei erstellt.
dadurch kann der Code schneller geändert werden, was sonst viel länger dauern würde.

# data[].attributes.headline
Folgende Anforderungen bei der Erstellung der Sprache

# data[].attributes.subject
Folgende Anforderungen bei der Erstellung der Sprache

# data[].attributes.body
- einfach & einfühlsam, Konkurrenten in nichts nachstehen
- Open Source
- Lesbar wie Englisch
- kurze Entwicklungszeiten & Eignung für tägliche Aufgaben

# data[].attributes.body
Die Ausnahmebehandlung ist ähnlich der kopfgesteuerten Schleife in C++, sprich der Code in der Schleife wird so lange wiederholt bis der Nutzer die passende Eingabe getätigt hat.
onlinegdb.com/rkimqT-RG

# data[].attributes.body
Python stellt das Modul Tkinter für Programmierung von GUI's bereit.

# data[].attributes.body
● Intro
● Anforderungen bei der Erstellung
● Vorteile & Nachteile
● Realisierung eines Programms
● Beispiel-Funktionen, Elemente des Syntax & Ausnahmebehandlung
● Dynamische Typisierung
● Interpreter
● Operatoren
● Pakete (oder Module)
● Anwendungsbereiche
● Aufgaben
● Quellen

# data[].attributes.body
Pythons ist optimal für den Großteil der Softwarelösungen.
Die Sprache gehört zu den höheren Programmiersprachen, sprich der Zugriff auf die Hardware findet plattformunabhängiger statt.
Die Sprache ermöglicht außerdem objektorientierte, aspektorientierte & funktionale Programmierung.

# data[].attributes.headline
Beispiel-Funktionen & Elemente des Syntax

# data[].attributes.subject
Beispiel-Funktionen & Elemente des Syntax

# data[].attributes.body
Eingabe:

input()

Ausgabe:

print('Hier Text')

Aufgabe 2)

onlinegdb.com/rySsSR-AG
● Strukturierung durch Einrückung
● Bedingungen durch Doppelpunkt gestellt

# data[].attributes.body
+, -, *, /  Grundrechenoperatoren
or, Not  boolsches Oder/Not -) Wahr/Falsch Wert wird zurückgeliefert
** Exponent
<, <=, >, >=, !=, == Vergleichsoperatoren
|, &, ^  bitweises Oder, UND, XOR -) veränderte Bits werden zurückgeliefert

# data[].attributes.body
Die Module sind wie die Bibliotheken in C++
Python ermöglicht es Funktionen  zu Paketen zusammenzufügen, welche im Python Module Index bereitgestellt werden.
Diese können dann einfach importiert werden.

import modulname

Und werden so aufgerufen

modulname.funktionsname()

# data[].attributes.body
Aufgabe 1)
Die Unterschiede des Syntax feststellen
-) Welcher Code ist einfacher?
Aufgabe 2)
Programmiert eine Ausgabe für "Hallo Welt"
Aufgabe 3)
Programm starten und dann Eingabe von 5<10 und gucken was passiert.

Danach den Befehl input('Irgendein Text')

onlinegdb.com/SJbqQ4aBRM

# data[].attributes.headline
Pythons dynamische Typisierung, dessen Vorteile & Nachteile

# data[].attributes.subject
Pythons dynamische Typisierung, dessen Vorteile & Nachteile

# data[].attributes.body
Wie man es am Quellcode des Python-Programms erkennen kann wird der Variabel kein Datentyp zugeordnet, die Datentyp-Prüfung geschieht erst während das Programm läuft und orientiert sich an den Daten, die der Variabel zugeordnet werden.
Vorteile:
- Interpreter(Äquivalent zum Compiler in C++) übersetzt schneller in Maschinensprache
- Neuer Code wird dynamisch geladen
- Auswertungsfunktionen sind möglich (Aufgabe 3)
Nachteile:
- Fehler werden erst beim Testen bemerkbar
- erschwerte Fehlersuche
- das Programm ist langsamer

# data[].attributes.body
Python Codes
Python Dokumentation
Python VS C++
Vorteile und Nachteile
Pythons Minimalismus

# data[].attributes.body
Realisierung eines
Programmes was einen Namen zwischenspeichert.

In Python:

onlinegdb.com/B1haeYtcf

in C++:

onlinegdb.com/BJG3xYtcM
Aufgabe 1)

# data[].attributes.body
- effektiv fürs Schreiben von Scripts
- Leichte Integration maschineller Systeme
- simpler Syntax & überschaubarer Code
- Für viele Betriebssysteme verfügbar
- Überschaubare Funktionsbibliothek

# data[].attributes.body
- Nicht geeignet für Treiberentwicklung
- ungeeignet für große numerische Berechnungen
- Ausführen eines Programmes ineffizient