nvrl/eidp-2024
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Nils Pukropp
2024-10-17 16:09:29 +02:00
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424
Tutorium/tut12/README.md
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@ -1,424 +0,0 @@
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marp: true
paginate: true
# class: invert
theme: rose-pine
footer: Tutorium 13 - 26.01.2024 - Nils Pukropp - https://s.narl.io/s/tutorium-13
header:
math: mathjax
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# Tutorium 13 - 26.01.2024
Orga - Wiederholung Types - Functions! - Decorator
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# Orga
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## Wegen fehlendem Tutorium am 19.01.
- Jeder kriegt die 6 Punkte für Anwesenheit
- Auf Blatt 13 als Extrapunkte unter *Anmerkungen*
- Sorry fürs nicht beantworten von manchen Nachrichten
- Falls ihr glaubt ihr bekommt knapp nicht genug Punkte schreibt mich einfach an, man wird schon noch irgendwo Punkte finden
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## Syntax-Fehler
- Für **Syntax-Fehler** habe ich im allgemeinen **0 Punkte** in der jeweiligen Datei vergeben
- Das euer Programm ausführbar ist sollte das mindeste sein!
- Ihr sollt euer Programm sowieso selbständig testen und ich geh mal davon aus das ist nicht passiert wenn sich die Datei nichtmal ausführen lässt
- Zeitdruck kann ich voll nachvollziehen
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## Nachträgliches ausbessern
- Ihr verbessert euren SyntaxFehler (eure Python-Datei ist ausführbar)
- Ihr schickt mir eine `.zip` oder eine `.tar.gz` mit dem verbesserten Code an [nils@narl.io](mailto:nils@narl.io)
- verbessert nichts anderes!
- Schreibt kurz in die Mail welches Blatt + Aufgabe + Kürzel
- Ich korrigiere eure Abgabe nachträglich und ihr bekommt zumindest mehr als 0 Punkte
- Bitte nur wenn ihr wirklich die Punkte braucht und habt etwas Geduld mit der Korrektur
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## Allgemeines
- biete euch Übungen passend zur Klausur
- kein genaues Datum, aber vor dem 09.02
- Klausur ist *wahrscheinlich* am 19.02.
- Short-Link zu der Übung [https://s.narl.io/s/eidp-ub](https://s.narl.io/s/eidp-ub)
- aktuell noch nicht online
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# Link: [https://s.narl.io/s/eidp-ub](https://s.narl.io/s/eidp-ub)
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# Type annotations
(Wiederholung)
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## Type annotations - Was ist das?
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## 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
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## 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
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## 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?
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### 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, es soll nur den Entwickler unterstützen
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## 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**
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## 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
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## 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**
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## 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**
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## Häufige Fehler mit verschachtelten Typen
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## 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**
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## 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]]`
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## 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`
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## 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!
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## Fragen zu Typannotationen?
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# Funktionale Programmierung
---
## Funktionale Programmierung - was ist das?
- Funktionen sind äquivalent zu Datenobjekten
- anonyme Funktionen aka Lambdas
- Closures
- Programmablauf mit Verkettung und Komposition von Funktionen
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## Funktionen sind Datenobjekte
- Jede Funktion hat den Datentyp `Callable`
- Wir können Funktionen wie alle anderen Objekte variabeln zuweisen
```python
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
add_but_variable = add
print(add_but_variable(3, 2)) # 5
```
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## Anonyme Funktionen - `lambda`
- Mit dem `lambda` Keyword lassen sich anonyme Funktionen definieren ohne `def`
- Bietet sich vor allem an für kleine Funktionen und Kompositionen von Funktionen
```python
print(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4])) # 10
```
- hat als Datentyp auch `Callable`
```python
add: Callable[[int, int], int] = lambda x, y: x + y
```
---
## Closures
- Verkettete Funktionen, bei denen die Variabeln aus vorherigen benutzt werden können
```python
def poly(x: float) -> Callable[[float, float], Callable[[float], float]]:
return lambda a, b: lambda c: a * x ** 2 + b * x + c
print(poly(3)(2, 3)(5)) # 2 * 3 ** 2 + 3 * 3 + 5 = 32
```
- kein wirklich schönes Beispiel, ein besseres ist `compose` für Kompositionen
---
## Komposition
- Verketten von Funktionen
```python
def compose[T](*funcs: Callable[[T], T]) -> Callable[[T], T]:
return fold(lambda f, g: lambda n: f(g(n)), funcs)
f: Callable[[int], int] = lambda n: n + 42
g: Callable[[int], int] = lambda n: n ** 2
h: Callable[[int], int] = lambda n: n - 3
print(compose(f, g, h)(0))
```
---
## Higher-Order Functions
- nehmen eine oder mehrere `Callable` als Argument
- geben ein `Callable` zurück
### Higher-Order-Function - `map`
- Wendet ein `Callable` auf jedes Element in einem `Iterable` an
```python
def map[T, R](func: Callable[[T], R], xs: Iterable[T]) -> Iterable[R]:
return [func(x) for x in xs]
numeric_list = list(map(lambda e: int(e), ['1', '2', '3']))
print(numeric_list) # [1, 2, 3]
```
---
### Higher-Order-Function - `filter`
- `filter` verarbeitet Datenstrukturen anhand eines Prädikats (`Callable`)
- behält nur Elemente die das Prädikat erfüllen
```python
def filter[T](predicate: Callable[[T], bool], xs: Iterable[T]) -> Iterable[T]:
return [x for x in xs if predicate(x)]
predicate: Callable[[int | None] bool] = lambda e: e is not None
none_free_list: list[int] = list(filter(predicate, [1, 2, 3, None, 5, 6]))
print(none_free_list) # [1, 2, 3, 5, 6] - kein None
```
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### Higher-Order-Function - `fold`
- Kombiniert Elemente einer Datenstruktur
```python
def fold[T](func: Callable[[T, T], T], xs: Iterable[T]) -> T:
it: Iterator[T] = iter(xs)
value: T | None = None
for x in it:
match value:
case None:
value = x
case _:
value = func(value, x)
if not value:
raise TypeError("can't fold empty list")
return value
sum: Callable[[Iterable[int]], int] = lambda xs: fold(lambda x, y: x + y, xs)
print(sum([1, 2, 3, 4])) # 10
```
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### keine Higher-Order-Function - `flatten`
- Nimmt mehrdimensionale Listen und macht eine Liste draus
```python
def flatten(xs: Iterable[Any]) -> Iterable[Any]:
new_list = []
for s in xs:
if isinstance(s, Iterable):
new_list += flatten(s)
else:
new_list.append(s)
return new_list
flattened = list(flatten([[1, 2, 3], 4, [[5, 6], 7, [8, 9]]]))
print(flattened) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```
- nimmt weder `Callable` als Argumente
- gibt kein `Callable` zurück
- ist keine Higher-Order-Function
---
# Fragen zur funktionalen Programmierung?
---
# Weitere allgemeine Fragen?