Python in der Lehre
© Python Software Foundation
Am Institut wird vorzugsweise die Programmiersprache Python zur computertechnischen Unterstützung der wissenschaftlichen Arbeit verwendet (siehe Softwareprojekte). Die Programmiersprache Python ist leicht zu erlernen, plattformunabhängig, quelloffen und frei. Damit fallen auch keine horrenden Lizenzkosten an, wie sie von Herstellern anderer wissenschaftlicher Computerprogramme verlangt werden. Python wird darüber hinaus von einer regen Gemeinschaft aktiv entwickelt.
In Python lassen sich interaktive Dokumente ("IPython-Notebooks") erstellen, die eine besonders effiziente Arbeit ermöglichen. Als freie Plattform dafür steht Jupyter Notebook zur Verfügung. Die Erstellung und Bearbeitung eines interaktiven Dokuments erfolgt dabei über einen gewöhnlichen Browser, die Ausführung übernimmt der auf dem System installierte Python-Kernel. Der wesentliche Vorteil des Notebook-Formats ist die Kombination von ausführbarem Quelltext, Ergebnissen des Programms (z.B. Text, Grafiken) und beschreibendem Fließtext (inkl. Hervorhebungen und LaTeX-Formeln).
Screenshot eines Jupyter Notebooks
Auf dieser Seite sollen nachfolgend eingie Hinweise gegeben werden, die Studierenden, die bisher nur Erfahrung bspw. in Matlab haben, den Um- bzw. Einstieg in Python erleichtern.
Inhaltsverzeichnis
Tutorials für die Nutzung von Python in der Lehre am Institut für Regelungs- und Steuerungstheorie
Das Institut bietet mehrere Tutorials an, mit deren Hilfe Studierende gezielt für die Lösung regelungstechnischer Aufgabenstellungen mit Hilfe von Python geschult werden. Es wird empfohlen, die Tutorials in der angegebenen Reihenfolge abzuarbeiten. Stand: 06.01.2022
Der Quellcode für diese Tutorials steht auf GitHub zur Verfügung. Beiträge zur Weiterentwicklung, Hinweise und Tipps sind immer gerne gesehen!
Weitere Hilfestellungen zum Umgang mit Python
Weitere Hilfestellungen finden Sie hier...
Download und Installation
- Empfohlen wird hier die Distribution WinPython. In dieser Sammlung sind bereits alle nötigen Pakete, eine Entwicklungsumgebung sowie eine IPython-Notebook-Umgebung enthalten. Zum Download...
- Für regelungstechnische Belange ist das Paket Python Control Systems Library empfehlenswert. Die Installation kann unter Windows bequem über das WinPython Command Panel erfolgen. Zum Download... Damit alle Werkzeuge dieser Bibliothek zuverlässig funktionieren, ist es erforderlich, zwei Pakete nachzuinstallieren. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
- Laden Sie sich die Pakete NumPy+MKL sowie SlyCot 0.3 passend zu Ihrer Python Version und Architektur herunter
- Öffnen Sie eine Windows Konsole, von der aus der Python Interpreter aufgerufen werden kann (z.B. WinPython Command Prompt.exe aus dem WinPython Installationsverzeichnis)
- Geben Sie nacheinander die Befehle
- pip-install [Pfad+Dateiname numpy+mkl]
- pip-install [Pfad+Dateiname slycot]
- Als IDE kann beispielsweise Spyder (enthalten in WinPython) oder PyCharm verwendet werden. Letztere IDE ist sehr mächtig und für größere Projekte vorzuziehen.
- Über den Paket-Manager der jeweiligen Distribution sind der Python-Interpreter und alle wichtigen Zusatz-Bibliotheken verfügbar:
- numpy, scipy, sympy, matplotlib, python-pip
- Das Paket python-control muss manuell installiert werden: zum Download...
- Weitere Pakete lassen sich mit 'pip install <paketname>' installieren, z.B.
- pip install pytrajectory
Als IDE kann beispielsweise Spyder oder PyCharm verwendet werden. Letztere IDE ist sehr mächtig und für größere Projekte vorzuziehen.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten:
- Nutzung des vorinstallierten Python (nicht empfehlenswert)
- Installation über einen Paketmanager, z.B. HomeBrew oder MacPorts, Zusatzpakete installieren wie unter Linux.
- Alternativ kann bspw. die Distribution Anaconda verwendet werden, die auch die Pakete numpy, scipy, sympy, matplotlib, python-pip umfasst.
Als IDE kann bspw. Spyder, PyCharm oder Eclipse mit PyDev-Plugin installiert werden.