added tut11 notes

Tutorium/tut12/README.md

@@ -0,0 +1,228 @@
+---
+marp: true
+paginate: true
+# class: invert
+theme: rose-pine
+footer: Tutorium 12 - 19.01.2024 - Nils Pukropp - https://s.narl.io/s/tutorium-12
+header:
+math: mathjax
+---
+
+# Tutorium 12 - 19.01.2024
+
+Musterlösung 11 - Wiederholung Types - Functions!
+
+---
+
+# Type annotations
+(Wiederholung)
+
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+
+## Type annotations - Was ist das?
+
+---
+
+## Type annotations - Was ist das?
+
+* Jedes **Objekt** lässt sich mindestens einem **Typ** zuordnen
+    * Objekte im mathematischen Sinne wie z.B. Variablen, Funktionen, ...
+* Dieser **schränkt** den Wertebereich ein
+    * z.B. ist eine Variable `x` von Typ `int` eine Ganzzahl
+    * ähnlich zur mathematischen Schreibweise $x \in \mathbb{Z}$
+* In der Informatik nennt man das **Typisierung**
+    * Es gibt verschiedene Arten der Typisierung
+
+---
+
+## Type annotations - Typisierung
+
+- **dynamische Typisierung** überprüft die gegebenen Typen zur **Laufzeit**
+    - also erst wenn das Programm *läuft*
+- **statische Typisierung** überprüft die gegebenen Typen zur **Übersetzungszeit**
+    - also während wir den Quellcode übersetzen
+
+### Was ist nun Python?
+
+---
+
+## Type annotations - Typisierung
+
+- **dynamische Typisierung** überprüft die gegebenen Typen zur **Laufzeit**
+    - also erst wenn das Programm *läuft*
+- **statische Typisierung** überprüft die gegebenen Typen zur **Übersetzungszeit**
+    - also während wir den Quellcode übersetzen
+
+### Was ist nun Python?
+
+- **dynamisch typisiert**
+    - wir müssen unsere `.py` Datei ausführen bevor wir wissen ob alles korrekt ist
+- **Pylance** ist ein eigenes Programm
+    - es soll beim Schreiben bereits **Typverletzungen** erkennen
+    - **unvollständige** Typüberprüfung, soll nur den Programmierer unterstützen
+
+---
+
+## Variabeln Typannotieren
+
+* `variable_name: <Type> = ...`
+* Beispiele:
+    ```python
+    x: int = 3
+    y: int = 5
+    string: str = "Hello World!"
+
+    # aber auch eigene Objekte (OOP)
+    point: Point = Point(3, 1)
+    ```
+* diese Annotation ist für uns **optional**
+
+---
+
+## Funktionen Typannotieren
+
+* `def func_name(param1: <Type>, param2: <Type>, ...) -> <Type>`
+* Beispiele:
+    ```python
+    def add(x: int, y: int) -> int:
+        return x + y
+
+    def div(x: float, y: float) -> Optional[float]:
+        if y == 0.0:
+            return None
+        return x / y
+    ```
+* diese Annotation ist **verpflichtend** und muss so vollständig wie möglich sein
+
+---
+
+## Klassen Typannotieren
+
+* 
+    ```
+    class ClassName:
+        attribute_name1: <Type>
+        attribute_name2: <Type>
+        ...
+    ```
+* Beispiel:
+    ```python
+    @dataclass
+    class Point:
+        x: int
+        y: int
+    ```
+* diese Annotation ist **verpflichtend** und muss so vollständig wie möglich sein
+
+---
+
+## Methoden Typannotieren
+
+* `def method_name(self, param1: <Type>, ...) -> <Type>`
+* Beispiel:
+    ```python
+    class Point:
+        x: int
+        y: int
+
+    def distance_from(self, other: 'Point') -> float:
+        return math.sqrt((other.x - self.x) ** 2 + (other.y - self.y) ** 2)
+    ```
+* `self` muss **nicht** Typannotiert werden, kann aber
+* `other` hingegen schon, wegen Python muss in der Klasse mit `'` annotiert werden
+* diese Annotation ist **verpflichtend**
+
+---
+
+## Datentypen von Datentypen
+
+* Manche Datentypen bauen sich aus anderen Datentypen auf
+* z.B. `list` ist eine Liste von Elementen mit einem Typ
+* hierfür verwenden wir `[]` um den Datentyp in `list` zu annotieren
+    ```python
+    def sum(xs: list[int]) -> int:
+        total: int = 0
+        for x in xs:
+            total += x
+        return total
+    ```
+* hierbei ist es wichtig so genau wie möglich zu annotieren!
+* diese Annotation ist **verpflichtend**
+
+---
+
+## Häufige Fehler mit verschachtelten Typen
+
+---
+
+## Fehlerquelle - `tuple[...]`
+
+* Tuple haben eine feste größe
+* Tuple sind endlich
+* Tuple können Elemente mit unterschiedlichen Typen haben
+* Die Datentypen der Elemente werden mit einem `,` in `[]` getrennt
+* Beispiel:
+    ```python
+    tup: tuple[int, int, float, str] = (1, 2, 3.0, "hello world")
+    ```
+* Diese Annotation ist **verpflichtend**
+
+---
+
+## Fehlerquelle - `dict[...]`
+
+* Dictionary haben genau zwei zu definierende Typen
+    * **Key**
+    * **Value**
+* Beispiel:
+    ```python
+    number_dictionary: dict[int, str] = {
+        0: "zero",
+        1: "one",
+        2: "two",
+    }
+    ```
+* Diese Annotation ist **verpflichtend**
+* Diese kann weiter geschachtelt werden durch z.B. `list` als `Value`: 
+    * `dict[int, list[str]]`
+
+---
+
+## Fehlerquelle - Typvariabeln (generische Typen)
+
+* manchmal wollen wir nicht genau wissen welchen Datentypen wir haben
+* dieser wird dann implizit von Python erkannt
+* wir stellen damit sicher dass eine Typvariable **beliebig** aber **fest** ist
+* Beispiel:
+    ```python
+    def add[T](x: T, y: T) -> T:
+        return x + y
+    ```
+* `T` kann nur ein Datentyp sein, also muss `type(x) == type(y)` gelten
+* **außer** wir schrenken `T` mit `|` ein: `T: (int | str)` damit müssen x und y nicht den gleichen Datentypen haben
+* `T` lässt sich weiter einschränken durch `T: (int, str)`, hierbei ist `T` entweder ein `int` oder (exklusiv) `str`
+
+---
+
+## Fehlerquelle - Was ist TypeVar?
+
+* `TypeVar` ist aus früheren Python-Versionen
+* Typvariablen wurden vor der Python 3.12 so definiert:
+    ```python
+    T = TypeVar('T')
+    ``` 
+* sieht dumm aus, ist es auch, benutzt es nicht!
+
+---
+
+## Fragen zu Typannotationen?
+
+---
+
+# Funktionale Programmierung
+
+---
+
+## Funktionale Programmierung - was ist das?
+
+- 

Tutorium/tut12/notes.md

@@ -10,11 +10,12 @@
         - 
     - Advanced
         - Collections
-        - args, kwargs
+        - ~~args, kwargs~~
 - Functional programming
+    - `lambda`
     - map
     - filter
     - reduce
+    - flatten
     - function composition
-    - monads - Result/Optional
-- Pattern-Matching
+    - Maybe-Type

Tutorium/tut12/src/functional.py

@@ -1,6 +1,4 @@
-from typing import Callable, Iterable, Iterator
-
-type Optional[T] = T | None
+from typing import Any, Callable, Iterable, Iterator
     
 
 def map[T, R](func: Callable[[T], R], xs: Iterable[T]) -> Iterable[R]:
@@ -13,17 +11,25 @@ def filter[T](func: Callable[[T], bool], xs: Iterable[T]) -> Iterable[T]:
 
 def reduce[T](func: Callable[[T, T], T], xs: Iterable[T]) -> T:
     it: Iterator[T] = iter(xs)
-    value: T
-    try:
-        x: T = next(it)
-    except StopIteration:
-        raise TypeError("can't reduce empty list")
-    else:
+    value: T | None = None
+    for x in it:
+        match value:
+            case None:
                 value = x
-    for y in it:
-        value = func(value, y)
+            case _:
+                value = func(value, x)
+    if not value:
+        raise TypeError("can't reduce empty list")
     return value
 
+def flatten(xs: Iterable[Any]) -> Iterable[Any]:
+    new_list = []
+    for s in xs:
+        if isinstance(s, Iterable):
+            new_list.append(flatten(s))
+        else:
+            new_list.append([s])
+    return new_list
 
 def compose[T](*funcs: Callable[[T], T]) -> Callable[[T], T]:
     return reduce(lambda f, g: lambda n: f(g(n)), funcs)
@@ -46,3 +52,4 @@ print(list(
                [1, 2, 3, 4, "hello_world"]))))
 
 print(list(filter(lambda e: isinstance(e, int), [1, 2, 3, "hello"])))
+print(list(flatten([[1, 2, 3], 4, [[5, 6], 7, [8, 9]]])))