Python

Ich habe gelernt wie ich PyEnv nutze, und möchte die wichtigsten Dinge aufschreiben.

Ich habe gelernt, dass Python nicht kaufmännisch rundet! Was ist kaufmännisches Runden? Für die meisten Zahlen ist klar, wohin sie gerundet werden. Es gibt allerdings Spezialfälle - insbesondere: Wenn ich $0.5$ runde, wird das $0$ oder $1$? Kaufmännisches Runden löst das Problem mit der Regel “Weg von Null”, daher: Aufrunden bei positiven Nummern, abrunden bei negativen Nummern. Für Mathematiker dürfte das genügen, für alle anderen gibt es hier noch Beispiele1: ...

Wir starten mit folgendem Code-Snippet: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 >>> import datetime as dt >>> later_date = dt.datetime.now().replace(hour=18, minute=39, second=59, microsecond=0) >>> earlier_date = later_date - dt.timedelta(days=1, hours=5, minutes=7, seconds=20) >>> later_date datetime.datetime(2025, 8, 31, 18, 39, 59) >>> earlier_date # TODO: Replace date with the publish date minus 1 day datetime.datetime(2025, 8, 30, 13, 32, 39) Die offensichtliche Richtung Ich möchte die Differenz der beiden Zeiten haben, also das Delta dazwischen. Das größere minus das kleinere Datum ergibt genau das was ich erwarte: ...

Ich möchte feststellen, ob ein String eine URL ist, und mache das per regulärer Expression.

Wie ich Daten aus einem JSON Dokument aus einem Azure (Blob) Storage Account ziehe, und diese in einer Azure Funktion nutze.

Die Challenge Ich möchte eine neue Liste aus bereits existierenden Daten generieren. Dabei sollen einerseits komplexe Berechnungen auf den Daten passieren, andererseits möchte ich das Ergebnis noch filtern. Beachte: Mit komplexen Berechnungen meine ich Berechnungen, die nicht im Rahmen einer List Comprehension leicht möglich sind. Ohne List Comprehensions 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 def compute(element): ... def condition(computed) -> bool: ... old_data = ... new_data = [] for element in old_data: computed = compute(element) if condition(computed): new_data.append(computed) Das geht natürlich, aber das können wir besser. ...