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Kundenstimmen

Guter Kurs. Man kommt auch ohne Python-Kenntnisse sehr schnell mit der Bedienung zurecht.
Daniel Fuchs, GIGATRONIK Ingolstadt GmbH, über den Kurs "Python für Programmierer" mehr dazu ...

Sehr schöne Schulung, kann viele Anregungen mitnehmen.
Dr.-Ing. Ralf Wieland, Institut für Landschaftssystemanalyse, Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung e.V. über den Kurs "Python für Wissenschaftler und Ingenieure" mehr dazu ...

Mike is an outstanding teacher ... I will look for his classes in the future.
Jennifer Trasti, Software/Systems Engineer, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA mehr dazu ...

The Python Summer Course was a very good opportunity to know almost all about Python. ... Highly recommended!!

Dr. Fabio Lamanna, Complex Transportation Networks, Triest, Italien mehr dazu ...

We had a wide range of Python experience in our group and each person gained something valuable to take away....

Dr. Ryan Woodard, Chair of Entrepreneurial Risks, ETH Zürich, Schweiz mehr dazu ...

Den Kurs kann ich bedingungslos allen empfehlen, die innert kurzer Zeit zu einer produktiven Arbeit mit Python kommen wollen.
Dr. med. Beat Meister, Bern mehr dazu ...

The standard Python for programmers and the customized "Python for Experts" course where a great success. ...
Bart Hillaert, Alcatel-Lucent Belgien mehr dazu ...

[The trainer] knows well what scientists need, so his hints are very practical and valuable. The hands-on course [..] covers a wide range of examples and will be very helpful in my daily work. ...
Dorota Jarecka, University of Warsaw about the course "Python for Scientists and Engineers" mehr dazu ...

The course "Python for Scientists and Engineers" is a very useful introduction to Python programming for scientific applications ...
Dr. Mihai Duta, Oxford Supercomputing Centre mehr dazu ...

Sehr gute Einführung in die Programmiersprache ...
Matthias Enderle mehr dazu ...

Die Python Academy ist Sponsor der PyCon US 2012.

Modul - Python-Erweiterungen in anderen Sprachen

Motivation

Python lässt sich gut mit Programmen in anderen Sprachen verbinden. Bestehende Bibliotheken, die in anderen Sprachen vorliegen, können somit genutzt werden. Programmieren in Python ist sehr komfortabel und effizient. Für manche Fragestellungen ist die Ausführungsgeschwindigkeit von Programmen aber wesentlicher geringer als bei Programmen in anderen Sprachen wie C/C++ oder Java. Langsame Programmteile können in anderen Sprachen implementiert und nahtlos in Python genutzt werden. Python wird oft als "glue language" bezeichnet, da sie vorzüglich für die Verbindung unterschiedlichster Systeme geeignet ist. Die Verbindung von Bibliotheken und Programmen in unterschiedlichen Sprachen spielt dabei oft eine wichtige Rolle.

Kursinhalt

Vorstellung des Beispiels

Im Kurs nutzen wir ein rechenzeitintensives Beispiel. Damit können wir die unterschiedlichen Methoden für Erweiterungen gut vergleichen.

Python-Erweiterungen im Pyrex/Cython

Pyrex ist eine Sprache zum Schreiben von Python-Erweiterungs-Modulen. Es handelt sich im Wesentlichen um Python mit einigen Einschränkungen und Ergänzungen, die es erlauben den Quelltext automatisch in C zu übertragen und eine Python-Erweiterung daraus zu generieren.

Im Kurs wird Pyrex an einem Beispiel vorgestellt. Die Möglichkeiten bestehende Programme in C zu integrieren werden erläutert.

Nutzung von DLLs mit ctypes

Das Paket ctypes erlaubt es DLLs bzw. shared libraries in Python zu nutzen. Es funktioniert unter den Betriebssystemen Windows, Windows CE, Mac OS X, Linux, Solaris, FreeBSD und OpenBSD. Die Implementierungssprache der DLL spielt dabei keine Rolle.

Im Kurs wir die Nutzung von ctypes an Beispielen erläutert. Unter Windows kommen der .NET-Compiler von Microsoft und der mingw-Compiler (gcc) zum Einsatz. Das Beispiel unter Linux wird mit gcc kompiliert. Besonderes Augenmerk wird auf die Typkonvertierungen zwischen Python und der DLL gelegt.

Nutzung von Pythons C-API

Die Standard-Version von Python ist in C implementiert und bietet eine umfangreiche API um Erweiterungen zu schreiben.

Im Kurs werden die Grundlagen dieser API an Beispielen erläutert. Es wird eine Erweiterung entwickelt, die sich von Python aus nutzen lässt.

Automatische Generierung von Erweiterungen mit SWIG

Der "Simplified Wrapper and Interface Generator" (SWIG) ermöglicht es C/C++ Bibliotheken von 13 anderen Sprachen aus zugänglich zu machen. Python wird ebenfalls unterstützt.

Im Kurs wird die Funktionsweise von SWIG erläutert. Dafür werden Beispiele in C und C++ genutzt.

Jython

Jython ist eine Implementierung von Python in Java. Es erlaubt die direkte Nutzung von Java-Klassen.

Im Kurs werden die Grundlagen von Jython-Programmen dargelegt. An Beispielen wird die Nutzung bestehender Java-Klassen sowie selbst geschriebener Klassen gezeigt.

IronPython

IronPython ist eine Pythonimplementierung in in .NET. Sie erlaubt die Nutzung aller .NET Merkmale und macht damit Python zu einer .NET-Sprache erster Klasse - vergleichbar mit C# oder Visual Basic. Der Kurs führt kurz in IronPython ein, stellt vor wie .NET-Assemblies und wie selbst geschriebene C#-Klassen genutzt werden können.

Nutzung von FORTRAN-Routinen von Python

FORTRAN ist eine der ältesten Programmiersprachen und wird im wissenschaftlichen Bereich wegen seiner Performance immer noch intensiv eingesetzt. Es gibt viele alte, aber bewährte numerische Bibliotheken, die sich mit Python gut nutzen lassen.

Im Kurs wird die Nutzung von F2PY zur Verbindung von Python mit Subroutinen in FORTRAN77 und FORTRAN90/95 erläutert. An Beispielen wird aufgezeigt, wie eine objektorientierte Schnittstelle aufgebaut werden kann.

Moduldauer

1 Tag

Ablauf

Die Teilnehmer können alle Arbeitsschritte direkt auf ihrem Computer nachvollziehen. Am Ende jedes Themas können sie das erworbene Wissen durch praktische Übungen festigen.

Kursmaterialien

Jeder Teilnehmer erhält ausführliche Kursunterlagen mit ausformulierten Beschreibungen der Kursinhalte und eine CD mit allen verwendeten Quelltexten und genutzter Software.

Zielgruppe

Programmierer mit Pythongrundkenntnissen oder Kombination mit Grundkursen (siehe Empfohlene Modul-Kombinationen). Kenntnisse in C/C++, Java und/oder FORTRAN sind hilfreich.

Empfohlene Modul-Kombinationen

Das Modul Optimierung von Pythonprogrammen stellt eine inhaltliche Ergänzung zu diesem Modul dar. Im Kurs Python für Wissenschaftler und Ingenieure werden ebenfalls relevante Themen, die zum Inhalt dieses Moduls passen behandelt.

Das Modul kann mit den Kursen Python für Nichtprogrammierer oder Python für Programmierer kombiniert werden.

News

Gründer der Python Academy erhält PSF Community Service Award
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Kurs: "Python for Programmers" (Englisch) in Leipzig vom 6. - 8. Februar 2012
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Kurs: "SQLAlchemy" (Englisch) in Leipzig am 9. Februar 2012
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Kurs: "Camelot" (Englisch) in Leipzig am 10. Februar 2012
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Nächster Pythonstammtisch am 14. Februar 2012
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Kurs: "Python for Scientists and Engineers" (Englisch) in Chicago (USA) 27. Februar bis 2. März
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Tutorial: "Faster Python Programs through Optimization" (Englisch) in Santa Clara (USA) am 7. März auf der PyCon US 2012
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Tutorial: "Plotting with matplotlib" (Englisch) in Santa Clara (USA) am 8. März auf der PyCon US 2012
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Vortrag: "Python and HDF5 - Fast Storage for Large Data" (Englisch) in Santa Clara (USA) am 10. März auf der PyCon US 2012
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Kurs: "Python für Programmierer" in Leipzig vom 16. - 18. April 2012
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Kurs: "Python für Wissenschaftler und Ingenieure" in Leipzig vom 19. - 21. April 2012
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Kurs: "Einstieg in Django" in Leipzig vom 23. - 25. April 2012
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Kurs: "Django für Fortgeschrittene" in Leipzig vom 26. - 27. April 2012
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