Python4DataScience

Status

Überblick

Dieses Repository enthält ein Tutorium für Datenmanagement und -analyse mit Python. Die Ordner enthalten:

• data/ - Daten für ein Beispielprojekt
• docs/ - die eigentliche Dokumentation
• fastapi/ - Beispielprojekt eines Servers, der Daten bereitstellt

Installation

1. Herunterladen und Auspacken:

   $ curl -O https://codeload.github.com/cusyio/python4datascience-de/zip/main
   $ unzip main
   Archive:  main
   …
      creating: python4datascience-de-main/
   …

2. Installieren der Python-Pakete

   $ cd python4datascience-de-main
   $ python3 -m venv .venv
   $ . .venv/bin/activate
   $ python -m pip install -e ".[dev]"

3. Installieren der Jupyter Notebook Extensions:

   $ jupyter contrib nbextension install --user
   jupyter contrib nbextension install --user
   Installing jupyter_contrib_nbextensions nbextension files to jupyter data directory
   …
   Successfully installed jupyter-contrib-core-0.3.3 jupyter-contrib-nbextensions-0.5.1
   jupyter-highlight-selected-word-0.2.0 jupyter-latex-envs-1.4.6
   jupyter-nbextensions-configurator-0.4.1
   …
   $ jupyter nbextension enable latex_envs --user --py
   Enabling notebook extension latex_envs/latex_envs...
         - Validating: OK

4. HTML-Dokumentation erstellen:

   $ cd docs
   $ make html

5. PDF erstellen:

   Für die Erstellung von PDFs benötigt ihr weitere Pakete.

   Für Debian/Ubuntu erhaltet ihr diese mit:

   $ sudo apt install texlive-latex-recommended texlive-latex-extra texlive-fonts-recommended latexmk

   oder für macOS mit:

   $ brew cask install mactex
   …
   🍺  mactex was successfully installed!
   $ curl --remote-name https://www.tug.org/fonts/getnonfreefonts/install-getnonfreefonts
   $ sudo texlua install-getnonfreefonts
   …
   mktexlsr: Updating /usr/local/texlive/2020/texmf-dist/ls-R...
   mktexlsr: Done.

   Anschließend könnt ihr ein PDF generieren mit:

   $ make latexpdf
   …
   The LaTeX files are in _build/latex.
   Run 'make' in that directory to run these through (pdf)latex
   …

   Das PDF findet ihr anschließend in docs/_build/latex/jupytertutorial.pdf.

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Pull-Requests

Wenn ihr Vorschläge für Verbesserungen und Ergänzungen habt, empfehle ich euch, einen Fork unseres GitHub-Repository zu erstellen und darin eure Änderungen vorzunehmen. Gerne dürft ihr auch einen Pull Request stellen. Sofern die darin enthaltenen Änderungen klein und atomar sind, schauen wir uns eure Vorschläge gerne an.

Da eine englischsprachige Übersetzung gepflegt wird, beachtet folgende Richtlinien:

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• Commit-Nachrichten mit einem Gitmoji am Anfang
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