Python
Python gehört zu den vielseitigsten und zugleich einsteigerfreundlichsten Programmiersprachen.
Auf CodeRoom stehen zwei Python-Umgebungen zur Verfügung, die unterschiedliche Einsatzbereiche abdecken.
Python 3.8 – Serverseitige Ausführung
Für umfangreichere Programme, Datenanalyse und wissenschaftliche Anwendungen steht eine serverseitige Python-3.8-Umgebung zur Verfügung.
Hier können Programme mit leistungsstarken Bibliotheken ausgeführt werden.
Verfügbare Bibliotheken
- Astropy – Werkzeuge für Astronomie und Astrophysik
- Biopython – Bibliotheken für bioinformatische Anwendungen
- Geopandas – Erweiterung von Pandas für geographische Daten
- NumPy – Grundlage für numerisches und wissenschaftliches Rechnen
- Matplotlib – Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen
- Pandas – Datenstrukturen und Werkzeuge für Datenanalyse
- RDKit – Chemoinformatik und Analyse chemischer Strukturen
- Requests – Einfache HTTP-Anfragen und Webzugriffe
- Scikit-learn – Maschinelles Lernen und Datenanalyse
- SciPy – Wissenschaftliche und technische Berechnungen
- Statsmodels – Statistische Modellierung und Tests
- SymEngine – Symbolische Mathematik
Diese Umgebung eignet sich besonders für datengetriebene Projekte, wissenschaftliche Anwendungen und komplexere Programme.
Python 2 – Clientseitige Ausführung mit Skulpt
Für schnelle Experimente direkt im Browser steht eine clientseitige Python-Umgebung auf Basis von Skulpt zur Verfügung.
Programme werden dabei direkt im Browser ausgeführt, ohne dass ein Server benötigt wird.
Verfügbare Bibliotheken
Diese Umgebung enthält:
- die von Skulpt bereitgestellten Standardbibliotheken
- pygame – für einfache Spieleentwicklung und grafische Anwendungen
- frameCraft – Unterstützung für interaktive Lern- und Projektumgebungen
Die browserbasierte Python-Umgebung eignet sich besonders für:
- erste Programmiererfahrungen
- interaktive Übungen im Unterricht
- kleine Spiele und grafische Experimente
Stöbern Sie in den folgenden Artikeln, um vielfältige Beispiele und Projekte zu entdecken, die die Möglichkeiten von Python in beiden Umgebungen demonstrieren.
Additive Farbmischung (RGB) [Inhalt]
Interaktive RGB-Slider in Pygame: additive Farbmischung visualisieren und Farbwerte sowie Hex-Code darstellen.
Analyse von Unternehmenskennzahlen aus CSV [Inhalt]
CSV-Daten mit pandas analysieren, Durchschnittswerte berechnen, profitabelsten Monat bestimmen und Kennzahlen mit matplotlib visualisieren.
Auf dem Weg zum ersten Schultag [Inhalt]
Erste Schritte mit Linus: Einführung in sequentielle Verarbeitung und die strukturierte Abfolge einfacher Programmierbefehle.
Bestellsystem mit Benutzer-DB umsetzen [Vorlage]
Entwicklung eines mit Verwaltung von Artikeln, Kunden und Bestellungen. Umfasst Datenbankoperationen, Preisberechnungen, Rechnungserstellungen,Analyse und Visualisierung
Börsenkurse auslesen und verarbeiten [Vorlage]
Lerne Aktien-Daten mit API und Java zu analysieren.
Breakout / Arkanoid – Objektverwaltung und Kollision [Inhalt]
Breakout-Spiel in Pygame mit Blockverwaltung, Kollisionslogik zwischen Ball und Blöcken sowie Bedingungen für Game Over und Levelende.
Caesar-Verschlüsselung (A–Z) in Python [Inhalt]
Caesar-Verschlüsselung für Großbuchstaben mit ord/chr, Modulo 26 und Zeichenverarbeitung in Python umsetzen.
Data Analytics für Wirtschaft – Unternehmenskennzahlen mit Python [Vorlage]
Analyse und Visualisierung von Unternehmenskennzahlen mit Python.
Data Science Toolbox – Klimadaten & Stadtanalyse [Vorlage]
Analyse und Visualisierung von Klimadaten mit Python-Bibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib.
Der Auto-Bot [Inhalt]
Algorithmische Wegfindung durch Entscheidungsstrukturen und Schleifen: Robi findet autonom den Reset-Schalter.
Der Kaffee Slalom [Inhalt]
If-Abfragen mit Zufallswerten in Python. Linus navigiert Cafeteria, prüft Kaffeemengen und entscheidet unter 500ml-Grenze.
Dynamische Systeme mit ODEs simulieren (Euler → RK4 → Ökosystem → Stabilität) [Vorlage]
Numerische Simulation von ODEs mit Euler/RK4 und Analyse von Stabilität.
Einfacher Passwort-Hash & Mini-Login [Inhalt]
Einfache Hashfunktion und Login-System in Python: Zeichenverarbeitung, Hashbildung und Vergleich von Hashwerten statt Klartext.
Frogger komplett: Von Szene bis Polish [Vorlage]
Lerne frameCraft mit Frogger: Bewegung, Kollisionen, HUD und GFX.
Frogger: Autos datengetrieben erzeugen [Inhalt]
Datengetriebener Aufbau von Gegnern mit lane_data, Namensschema und verschachtelten Schleifen zur Bewegung mehrerer Autos.
Frogger: Rastersteuerung und Bildschirmgrenzen [Inhalt]
Rastersteuerung mit Tastaturaktionen, Regelstruktur und Begrenzung der Spielfigur auf den Bildschirmbereich.
Funktionen mit return (Der Kalorien-Check) [Inhalt]
Einführung in Funktionen mit return, Zerlegen von Texten mit split() und Umwandlung in Zahlen mittels float() anhand einer Formel.
Funktionsplotter – Sandbox und schrittweiser Aufbau [Vorlage]
Interaktiver Funktionsplotter mit Zoom, Pan und Achsenzeichnung.
Funktionsplotter Sandbox [Inhalt]
Interaktiver Funktionsplotter (Sandbox) mit Darstellung eines Funktionsgraphen sowie Pan- und Zoomsteuerung über Maus und Tastatur.
Geheimschriften programmieren [Vorlage]
Caesar-Verschlüsselung, Substitutionschiffre, Vigenère und einfache Hashfunktionen in Python.
Histogramme bei Würfeln [Inhalt]
Interaktive Sandbox zur Visualisierung von Würfelwürfen und relativen Häufigkeiten mit einem Histogramm.
Klimadaten aus CSV visualisieren [Inhalt]
CSV-Klimadaten mit pandas laden, analysieren und als Zeitreihe mit matplotlib visualisieren.
Liebesbrief mit Schleife rückwärts zustellen [Inhalt]
Nutze Schleifen, um Leo durchs Labyrinth zu führen.
Listen sortieren (Die Ball-Challenge) [Inhalt]
Listen kopieren, nach name sortieren und Objekte korrekt wieder ablegen.
Monte-Carlo Simulation: Von Sensorrauschen bis Portfoliorisiko [Vorlage]
Simuliert Messrauschen, Monte-Carlo-Methoden und Risikoanalyse mit Python.
Numerische Integration & Differentiation in Anwendungen (5 Module) [Vorlage]
Numerische Integration und Differentiation mit Python.
Sag die richtige Antwort mit if else [Inhalt]
Else statt doppeltes if: Eine bestehende Lösung wird zu einer klaren if-else-Entscheidung umgebaut und damit strukturiertes Fallunterscheiden geübt.
Stoß: Energieverlust & kinetische Energie [Inhalt]
Simulation zweier Kugeln: Restitutionskoeffizient implementieren und kinetische Energie vor und nach einem Stoß berechnen.
Tetris mit Matrizen und Rotationen [Inhalt]
Tetris: Matrizen, Bewegung, Rotation, Kollisionslogik, Zeilen, Punkte, Geschwindigkeit.
UML für Fortgeschrittene – abstrakte Strukturen und komplexe Beziehungen [Vorlage]
Lerne Vererbung mit Java: Modelle, Methoden, Bus mit Fahrgästen, abstrakte Klassen.
Vektor-Zerlegung – Experimentier-Sandbox [Inhalt]
Sandbox zum Experimentieren mit Vektorzerlegung in 2D mit grafischer Darstellung und Maus- und Tastaturinteraktion.
Von Börse bis Bibel: KI, die mitdenkt [Vorlage]
Erkennung von Anomalien, Börsenprognosen & KI-Texte generieren
Wellenpaket & Überlagerung [Inhalt]
Visualisierung diskreter Wellen: bewegtes Wellenpaket und Überlagerung zweier Wellen mit Knoten und Antiknoten.
Würfel-Histogramm: Von Simulation zu Interaktion [Vorlage]
Kurs zu Zufall, Zählen und pygame-Histogrammen
Mathematik sichtbar machen [Reihe]
Interaktive Kurse zu Funktionen, Geometrie, Trigonometrie, Vektoren und Statistik mit visuellen Experimenten.
Einführung ins Programmieren mit rpgDungeon() [Reihe]
Lerne Programmieren mit Linus Lag und Gamification: Variablen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen und mehr!
Grundlagen Python [Reihe]
Lerne Python-Variablen, Datentypen, Operatoren, Schleifen, Funktionen, Listen und OOP.