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Python-Projekte bestehen oft aus mehreren Dateien und Paketstrukturen mit zahlreichen Abhängigkeiten. Damit Projekte wartbar und übersichtlich bleiben, sind sinnvolle Strukturen und moderne Tools unerlässlich.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit aktuellen Werkzeugen wie poetry, uv und der pyproject.toml eine robuste und reproduzierbare Basis für Ihre Projekte schaffen. Sie erfahren, wie Sie Pakete aus GitHub-Repositories installieren, Projekte auf PyPI veröffentlichen und mit Konfigurations- sowie Systemabhängigkeiten umgehen. Ziel ist es, Python-Projekte professionell zu strukturieren, effizient zu organisieren und als wiederverwendbare Pakete zu bauen – sei es für die Entwicklung, das Deployment oder die Veröffentlichung.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit aktuellen Werkzeugen wie poetry, uv und der pyproject.toml eine robuste und reproduzierbare Basis für Ihre Projekte schaffen. Sie erfahren, wie Sie Pakete aus GitHub-Repositories installieren, Projekte auf PyPI veröffentlichen und mit Konfigurations- sowie Systemabhängigkeiten umgehen. Ziel ist es, Python-Projekte professionell zu strukturieren, effizient zu organisieren und als wiederverwendbare Pakete zu bauen – sei es für die Entwicklung, das Deployment oder die Veröffentlichung.
Tag 1 – Grundlagen: Struktur und Packaging
- Import-Mechanismus:
importundfrom - Wie Python Module findet:
sys.pathundsys.modules - Python-Namespaces und Modularten
- Pakete und
__init__.py: Aufbau und Funktion - Der
__pycache__-Ordner und sinnvolle.gitignore-Einstellungen - Projektlayouts: Flat-Struktur vs.
src/-Layout - Beispielprojekte für strukturierten Projektaufbau
- Virtuelle Umgebungen mit
venveinrichten und nutzen - Unterschiede zu global installierten Paketen
- Schwächen und Grenzen von
pip - Abhängigkeiten mit
requirements.txtdefinieren - Einstieg in diepyproject.tomlals zentrale Konfigurationsdatei
- Best Practices für saubere Projektstrukturen
Tag 2 – Moderne Tools und fortgeschrittenes Packaging
- poetry: Installation, Projektstart und Dependency-Management
- Lockfiles (
poetry.lock) und reproduzierbare Builds - Laufzeit- vs. Entwicklungs-Abhängigkeiten: Unterschiede und Handling
- Vergleich von Build-Systemen:
setuptools,hatchling,poetry - Befehle wie
poetry runundpoetry shelleffizient einsetzen - Paketbau und Upload zu TestPyPI/PyPI
- uv: Moderner, schneller Package-Installer – Installation und Einführung
- ruffals Alternative zu flake8, black, isort und pylint: Formatierung, Linting, Sortierung
.env-Dateien mit python-dotenv für Konfigurationswerte nutzen- Pakete direkt aus GitHub-Repositories installieren
- Umgang mit optionalen Features und Extras in poetry
- Berücksichtigung von Systemabhängigkeiten (z.?B. C-Bibliotheken)
- Abschließendes Fazit: So erstellst du saubere, reproduzierbare Python-Projekte