Docstrings abrufen

Du und eine Gruppe von Freunden arbeitet an einer großartigen neuen Python-IDE (Integrated Development Environment – wie PyCharm, Spyder, Eclipse, Visual Studio usw.). Das Team möchte eine Funktion einbauen, die beim Tippen eines Funktionsnamens einen Tooltip mit dem Docstring der Funktion anzeigt. So musst du nicht extra woanders die Dokumentation der gewünschten Funktion nachschlagen. Deine Aufgabe ist es, die Funktion build_tooltip() zu vervollständigen, die den Docstring einer beliebigen Funktion abruft.

Du wirst die Funktion count_letter() aus der letzten Übung wiederverwenden, um zu zeigen, dass wir ihren Docstring korrekt auslesen können.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Funktionen in Python schreiben

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Get the "count_letter" docstring by using an attribute of the function
docstring = ____.____

border = '#' * 28
print('{}\n{}\n{}'.format(border, docstring, border))

Code bearbeiten und ausführen

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Funktionen in Python schreiben

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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Das Ziel dieses Kurses ist, dich zu einer Python-Expertin bzw. einem Python-Experten zu machen. Deshalb startest du im ersten Kapitel mit Best Practices für das Schreiben von Funktionen. Du lernst, was Docstrings sind, warum sie wichtig sind und woran du erkennst, wann du einen Codeblock in eine Funktion auslagern solltest. Außerdem erfährst du im Detail, wie Python Argumente an Funktionen übergibt, und erkundest typische Stolperfallen, die Kopfschmerzen beim Debuggen von Funktionsaufrufen verursachen können.

Exercise 1: Docstrings Exercise 2: Einen Docstring verfassen Exercise 3: Docstrings abrufen

Aktuelle Übung

Exercise 4: Docstrings sind die Lösung!Exercise 5: „DRY“ und „Do One Thing“Exercise 6: Eine Funktion extrahieren Exercise 7: Eine Funktion aufteilen Exercise 8: Pass by Assignment Exercise 9: Mutable oder immutable?Exercise 10: Best Practice für Standardargumente

Wenn du das Schlüsselwort „with“ in Python gesehen hast und dich gefragt hast, was es damit auf sich hat, ist dieses Kapitel genau richtig für dich! Context Manager sind eine bequeme Möglichkeit, Verbindungen in Python bereitzustellen und sicherzustellen, dass sie aufgeräumt werden, sobald du sie nicht mehr brauchst. Dieses Kapitel zeigt dir, wie du Context Manager verwendest und wie du deine eigenen schreiben kannst.

Exercise 1: Context Manager verwenden Exercise 2: Katzen zählen Exercise 3: Katzen schnell erkennen Exercise 4: Context Manager schreiben Exercise 5: Der Context Manager timer()Exercise 6: Ein schreibgeschützter open()-Kontextmanager Exercise 7: Fortgeschrittene Themen Exercise 8: Anwendungsfälle für Context Manager Exercise 9: NASDAQ-Analyse Exercise 10: Das Arbeitsverzeichnis ändern

Decorators sind ein äußerst mächtiges Konzept in Python. Sie erlauben dir, das Verhalten einer Funktion zu ändern, ohne den Code der Funktion selbst anzupassen. Dieses Kapitel legt die Grundlagen, um Decorators gründlich zu verstehen (Funktionen als Objekte, Scope und Closures), und gibt dir eine gute Einführung darin, wie Decorators verwendet und definiert werden. Dieser Deep Dive in Pythons Interna bereitet dich darauf vor, eine echte Pythonista-Koryphäe zu werden.

Exercise 1: Funktionen sind Objekte Exercise 2: Eine Daten-App für die Kommandozeile Exercise 3: Den Code Anderer Korrekturlesen Exercise 4: Funktionen für ein Mathe-Spiel zurückgeben Exercise 5: Scope (Gültigkeitsbereich)Exercise 6: Den Scope (Gültigkeitsbereich) verstehen Exercise 7: Variablen außerhalb des lokalen Gültigkeitsbereichs ändern Exercise 8: Closures Exercise 9: Variablen in der Closure Exercise 10: Closures bewahren deine Werte auf Exercise 11: Decorators Exercise 12: Verwendung der Decorator-Syntax Exercise 13: Einen Decorator definieren

Jetzt, da du weißt, wie Decorators unter der Haube funktionieren, bearbeitest du in diesem Kapitel viele Praxisbeispiele, wann und wie du in deinem eigenen Code Decorators verwendest. Außerdem lernst du fortgeschrittene Konzepte wie das Bewahren der Metadaten dekorierter Funktionen und das Schreiben von Decorators, die Argumente annehmen.

Exercise 1: Praxisbeispiele Exercise 2: Gib den Rückgabetyp aus Exercise 3: Aufrufe zählen Exercise 4: Decorators und Metadaten Exercise 5: Docstrings beim Dekorieren von Funktionen beibehalten Exercise 6: Decorator-Overhead messen Exercise 7: Decorators, die Argumente entgegennehmen Exercise 8: Run_n_times()Exercise 9: HTML-Generator Exercise 10: Timeout(): ein Praxisbeispiel Exercise 11: Funktionen mit Tags versehen Exercise 12: Den Rückgabetyp prüfen Exercise 13: Super gemacht!