Learning Journey Python Programming from Novice to Pythonista

Diese Learning Journey führt vom Python-Anfänger zum Pythonista in mehreren Phasen. Phase 1: Foundations (3 Wochen) — Syntax, Datentypen, Control Flow, Functions, Modules, File I/O, Exception Handling, virtuelle Environments mit venv/conda, Package Management mit pip/uv (uv ist modern, rust-basiert, dramatisch schneller). Phase 2: OOP (2 Wochen) — Classes, Inheritance, Polymorphism, Magic Methods, Properties, Abstract Base Classes, Dataclasses mit @dataclass, Pydantic für validation-driven Models. Phase 3: Modern Python (1 Woche) — Type Hints (Generic Types, Optional, Union, TypedDict, Literal, Final), Mypy/Pyright für Static Type Checking, Match Statement, f-Strings, Walrus Operator, Decorators und Generators. Phase 4: Web Development (3 Wochen) — Flask vs. FastAPI (FastAPI als modern für REST APIs mit Auto-Generation von OpenAPI-Specs, Async-Support), Django für Full-Stack, SQLAlchemy für ORM, Pydantic für Validation, Authentication mit JWT/OAuth. Phase 5: Data Science (3 Wochen) — NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn, Scikit-learn für Classic ML. Phase 6: Testing & Quality (1 Woche) — pytest mit Fixtures/Parametrize, Mocking, Coverage mit coverage.py, Linting mit ruff (modern rust-based, ersetzt black/flake8/pylint/isort). Phase 7: Async und Performance (2 Wochen) — async/await, asyncio, Threading vs. Multiprocessing, Profiling mit cProfile/line_profiler/Scalene. Phase 8: Modern Tools und Best Practices (1 Woche) — Poetry/Hatch für Modern Dependency Management, pre-commit für Git-Hooks, GitHub Actions für CI/CD, Docker für Containerization, MyPy strict mode für Type-Safety.