Lerne X in Y Minuten

# Einzeilige Kommentare beginnen mit einer Raute (Doppelkreuz)
""" Mehrzeilige Strings werden mit 
    drei '-Zeichen geschrieben und werden
    oft als Kommentare genutzt.
"""

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## 1. Primitive Datentypen und Operatoren
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# Die Zahlen
3 #=> 3

# Mathematik funktioniert so, wie man das erwartet
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20
35 / 5 #=> 7

# Division ist ein wenig kniffliger. Ganze Zahlen werden ohne Rest dividiert
# und das Ergebnis wird automatisch abgerundet.
5 / 2 #=> 2

# Um das zu ändern, müssen wir Gleitkommazahlen einführen und benutzen
2.0     # Das ist eine Gleitkommazahl
11.0 / 4.0 #=> 2.75 Ahhh...schon besser

# Rangfolge wird mit Klammern erzwungen
(1 + 3) * 2 #=> 8

# Boolesche Ausdrücke sind primitive Datentypen
True
False

# Mit not wird negiert
not True #=> False
not False #=> True

# Gleichheit ist ==
1 == 1 #=> True
2 == 1 #=> False

# Ungleichheit ist !=
1 != 1 #=> False
2 != 1 #=> True

# Ein paar weitere Vergleiche
1 < 10 #=> True
1 > 10 #=> False
2 <= 2 #=> True
2 >= 2 #=> True

# Vergleiche können verknüpft werden!
1 < 2 < 3 #=> True
2 < 3 < 2 #=> False

# Strings werden mit " oder ' gebildet
"Das ist ein String."
'Das ist auch ein String.'

# Strings können addiert werden!
"Hello " + "world!" #=> "Hello world!"

# Ein String kann wie eine Liste von Zeichen verwendet werden
"Das ist ein String"[0] #=> 'D'

# Mit % können Strings formatiert werden, etwa so:
"%s können %s werden" % ("Strings", "interpoliert")

# Ein modernerer Weg, um Strings zu formatieren, ist die format-Methode.
# Diese Methode wird bevorzugt
"{0} können {1} werden".format("Strings", "formatiert")
# Wir können Schlüsselwörter verwenden, wenn wir nicht abzählen wollen.
"{name} will {food} essen".format(name="Bob", food="Lasagne")

# None ist ein Objekt
None #=> None

# Verwendet nicht das Symbol für Gleichheit `==`, um Objekte mit None zu vergleichen
# Benutzt stattdessen `is`
"etc" is None #=> False
None is None  #=> True

# Der 'is'-Operator testet Objektidentität. Das ist nicht
# sehr nützlich, wenn wir mit primitiven Datentypen arbeiten, aber
# sehr nützlich bei Objekten.

# None, 0, und leere Strings/Listen werden alle als False bewertet.
# Alle anderen Werte sind True
0 == False  #=> True
"" == False #=> True


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## 2. Variablen und Collections
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# Textausgabe ist sehr einfach
print "Ich bin Python. Schön, dich kennenzulernen!"


# Es gibt keinen Grund, Variablen vor der Zuweisung zu deklarieren.
some_var = 5    # kleinschreibung_mit_unterstrichen entspricht der Norm
some_var #=> 5

# Das Ansprechen einer noch nicht deklarierte Variable löst eine Exception aus.
# Unter "Kontrollstruktur" kann noch mehr über
# Ausnahmebehandlung erfahren werden.
some_other_var  # Löst einen NameError aus

# if kann als Ausdruck verwendet werden
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"

# Listen speichern Sequenzen
li = []
# Wir können mit einer bereits gefüllten Liste anfangen
other_li = [4, 5, 6]

# append fügt Daten am Ende der Liste ein
li.append(1)    #li ist jetzt [1]
li.append(2)    #li ist jetzt [1, 2]
li.append(4)    #li ist jetzt [1, 2, 4]
li.append(3)    #li ist jetzt [1, 2, 4, 3]
# Vom Ende der Liste mit pop entfernen
li.pop()        #=> 3 und li ist jetzt [1, 2, 4]
# und dann wieder hinzufügen
li.append(3)    # li ist jetzt wieder [1, 2, 4, 3].

# Greife auf Listen wie auf Arrays zu
li[0] #=> 1
# Das letzte Element ansehen
li[-1] #=> 3

# Bei Zugriffen außerhalb der Liste kommt es jedoch zu einem IndexError
li[4] # Raises an IndexError

# Wir können uns Ranges mit Slice-Syntax ansehen
li[1:3] #=> [2, 4]
# Den Anfang auslassen
li[2:] #=> [4, 3]
# Das Ende auslassen
li[:3] #=> [1, 2, 4]

# Ein bestimmtes Element mit del aus der Liste entfernen
del li[2] # li ist jetzt [1, 2, 3]

# Listen können addiert werden
li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Hinweis: li und other_li werden in Ruhe gelassen

# Listen mit extend verknüpfen
li.extend(other_li) # Jetzt ist li [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Mit in auf Existenz eines Elements prüfen
1 in li #=> True

# Die Länge der Liste mit len ermitteln
len(li) #=> 6


# Tupel sind wie Listen, nur unveränderlich.
tup = (1, 2, 3)
tup[0] #=> 1
tup[0] = 3  # Löst einen TypeError aus

# Wir können all diese Listen-Dinge auch mit Tupeln anstellen
len(tup) #=> 3
tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] #=> (1, 2)
2 in tup #=> True

# Wir können Tupel (oder Listen) in Variablen entpacken
a, b, c = (1, 2, 3)     # a ist jetzt 1, b ist jetzt 2 und c ist jetzt 3
# Tupel werden standardmäßig erstellt, wenn wir uns die Klammern sparen
d, e, f = 4, 5, 6
# Es ist kinderleicht zwei Werte zu tauschen
e, d = d, e     # d is now 5 and e is now 4


# Dictionarys (Wörterbucher) speichern Key-Value-Paare
empty_dict = {}
# Hier ein gefülltes Wörterbuch
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

# Wir können Einträge mit [] nachschlagen
filled_dict["one"] #=> 1

# So holen wir alle Keys (Schlüssel) als Liste
filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]
# Hinweis - Die Reihenfolge von Schlüsseln in der Liste ist nicht garantiert.
# Einzelne Resultate können anders angeordnet sein.

# Alle Values (Werte) als Liste
filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]
# Hinweis - Hier gelten dieselben Einschränkungen für die Reihenfolge wie bei Schlüsseln.

# Das Vorhandensein eines Schlüssels im Wörterbuch mit in prüfen
"one" in filled_dict #=> True
1 in filled_dict #=> False

# Einen nicht vorhandenenen Schlüssel zu suchen, löst einen KeyError aus
filled_dict["four"] # KeyError

# Mit der get-Methode verhindern wir das
filled_dict.get("one") #=> 1
filled_dict.get("four") #=> None
# Die get-Methode unterstützt auch ein Standardargument, falls der Wert fehlt
filled_dict.get("one", 4) #=> 1
filled_dict.get("four", 4) #=> 4

# Die setdefault-Methode ist ein sicherer Weg, ein neues Schlüssel-Wert-Paar anzulegen
filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] wird auf 5 gesetzt
filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] ist noch immer 5


# Sets speichern Mengen
empty_set = set()
# Initialisieren wir ein Set mit ein paar Werten
some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set ist jetzt set([1, 2, 3, 4])

# Seit Python 2.7 kann {} benutzt werden, um ein Set zu erstellen
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1 2 3 4}

# Mehr Elemente hinzufügen
filled_set.add(5) # filled_set is now {1, 2, 3, 4, 5}

# Schnittmengen werden mit & gebildet
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}

# Mengen werden mit | vereinigt
filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Die Differenz einer Menge mit - bilden
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}

# Auf Vorhandensein von Elementen mit in prüfen
2 in filled_set #=> True
10 in filled_set #=> False


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## 3. Kontrollstruktur
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# Erstellen wir mal eine Variable
some_var = 5

# Hier eine if-Anweisung. Die Einrückung ist in Python wichtig!
# gibt "some_var ist kleiner als 10" aus
if some_var > 10:
    print "some_var ist viel größer als 10."
elif some_var < 10:    # Dieser elif-Absatz ist optional.
    print "some_var ist kleiner als 10."
else:           # Das hier ist auch optional.
    print "some_var ist tatsächlich 10."


"""
For-Schleifen iterieren über Listen
Ausgabe:
    hund ist ein Säugetier
    katze ist ein Säugetier
    maus ist ein Säugetier
"""
for animal in ["hund", "katze", "maus"]:
    # Wir können Strings mit % formatieren
    print "%s  ist ein Säugetier" % animal

"""
`range(Zahl)` gibt eine null-basierte Liste bis zur angegebenen Zahl wieder
Ausgabe:
    0
    1
    2
    3
"""
for i in range(4):
    print i

"""
While-Schleifen laufen, bis eine Bedingung erfüllt ist.
Ausgabe:
    0
    1
    2
    3
"""
x = 0
while x < 4:
    print x
    x += 1  # Kurzform für x = x + 1

# Ausnahmebehandlung mit einem try/except-Block

# Funktioniert in Python 2.6 und höher:
try:
    # Mit raise wird ein Fehler ausgegeben
    raise IndexError("Das hier ist ein Index-Fehler")
except IndexError as e:
    pass    # Pass ist nur eine no-op. Normalerweise würden wir hier den Fehler klären.


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## 4. Funktionen
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# Mit def neue Funktionen erstellen
def add(x, y):
    print "x ist %s und y ist %s" % (x, y)
    return x + y    # Werte werden mit return zurückgegeben

# Funktionen mit Parametern aufrufen
add(5, 6) #=> Ausgabe ist "x ist 5 und y ist 6" und gibt 11 zurück

# Ein anderer Weg des Funktionsaufrufs sind Schlüsselwort-Argumente
add(y=6, x=5)   # Schlüsselwörter können in beliebiger Reihenfolge übergeben werden.

# Wir können Funktionen mit beliebiger Anzahl von # Positionsargumenten definieren
def varargs(*args):
    return args

varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)


# Wir können auch Funktionen mit beliebiger Anzahl
# Schlüsselwort-Argumenten definieren
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# Rufen wir es mal auf, um zu sehen, was passiert
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}

# Wir können beides gleichzeitig machem, wenn wir wollen
def all_the_args(*args, **kwargs):
    print args
    print kwargs
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) Ausgabe:
    (1, 2)
    {"a": 3, "b": 4}
"""

# Beim Aufruf von Funktionen können wir das Gegenteil von varargs/kwargs machen!
# Wir benutzen dann *, um Tupel auszuweiten, und ** für kwargs.
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # äquivalent zu foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # äquivalent zu foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # äquivalent zu  foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

# Python hat First-Class-Funktionen
def create_adder(x):
    def adder(y):
        return x + y
    return adder

add_10 = create_adder(10)
add_10(3) #=> 13

# Es gibt auch anonyme Funktionen
(lambda x: x > 2)(3) #=> True

# Es gibt auch Funktionen höherer Ordnung als Built-Ins
map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]

# Wir können bei map- und filter-Funktionen auch List Comprehensions einsetzen
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  #=> [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]


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## 5. Module
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# Wir können Module importieren
import math
print math.sqrt(16) #=> 4.0

# Wir können auch nur spezielle Funktionen eines Moduls importieren
from math import ceil, floor
print ceil(3.7)  #=> 4.0
print floor(3.7) #=> 3.0

# Wir können auch alle Funktionen eines Moduls importieren
# Warnung: Dies wird nicht empfohlen
from math import *

# Wir können Modulnamen abkürzen
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True

# Module sind in Python nur gewöhnliche Dateien. Wir
# können unsere eigenen schreiben und importieren. Der Name des 
# Moduls ist der Dateiname.

# Wir können herausfinden, welche Funktionen und Attribute in einem 
# Modul definiert sind.
import math
dir(math)

# Wenn Sie ein Python-Skript namens math.py im selben Ordner 
# wie Ihr aktuelles Skript haben, wird die Datei math.py 
# anstelle des integrierten Python-Moduls geladen.
# Dies geschieht, weil der lokale Ordner Vorrang
# vor den in Python integrierten Bibliotheken hat.


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## 6. Klassen
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# Wir verwenden das Schlüsselwort "class" um eine Klasse zu erzeugen.
class Human(object):

    # Ein Klassenattribut. Es wird von allen Instanzen einer Klasse geteilt
    species = "H. sapiens"

    # Ein simpler Konstruktor, wird aufgerufen, wenn diese Klasse instanziiert wird.
    # Beachten Sie, dass die doppelten vorangestellten und nachgestellten 
    # Unterstriche Objekte oder Attribute bezeichnen, die von Python verwendet werden, 
    # aber in benutzergesteuerten Namespaces leben. 
    # Methoden (oder Objekte oder Attribute) wie: __init__, __str__, __repr__ usw. 
    # werden als Sondermethoden (oder manchmal als Dundermethoden bezeichnet) bezeichnet.
    # Sie sollten solche Namen nicht selbst erfinden.
    def __init__(self, name):
        # Wir weisen das Argument name dem name-Attribut der Instanz zu
        self.name = name

    # Eine Instanzmethode. Alle Methoden erhalten "self" als erstes Argument.
    def say(self, msg):
       return "%s: %s" % (self.name, msg)

    # Eine weitere Instanzmethode
    def sing(self):
        return 'yo... yo... microphone check... one two... one two...'

    # Eine Klassenmethode wird von allen Instanzen geteilt.
    # Sie werden mit der aufrufenden Klasse als erstem Argument aufgerufen
    @classmethod
    def get_species(cls):
        return cls.species

    # Eine statische Methode wird ohne Klasse oder Instanz aufgerufen
    @staticmethod
    def grunt():
        return "*grunt*"

    # Eine Eigenschaft (Property) ist wie ein Getter.
    # Es verwandelt die Methode age() in ein schreibgeschütztes Attribut mit demselben Namen.
    # Es ist jedoch nicht nötig, triviale Getter und Setter in Python zu schreiben.
    @property
    def age(self):
        return self._age

    # Damit kann die Eigenschaft festgelegt werden
    @age.setter
    def age(self, age):
        self._age = age

    # Damit kann die Eigenschaft gelöscht werden
    @age.deleter
    def age(self):
        del self._age

# Wenn ein Python-Interpreter eine Quelldatei liest, führt er den gesamten Code aus.
# Diese __name__-Prüfung stellt sicher, dass dieser Codeblock nur ausgeführt wird, 
# wenn dieses Modul das Hauptprogramm ist.
if __name__ == '__main__':
    # Eine Instanz einer Klasse erstellen
    i = Human(name="Ian")
    i.say("hi")                     # "Ian: hi"
    j = Human("Joel")
    j.say("hello")                  # "Joel: hello"
    # i und j sind Instanzen des Typs Mensch, oder anders ausgedrückt: Sie sind Objekte des Menschen

    # Rufen wir unsere Klassenmethode auf
    i.say(i.get_species())          # "Ian: H. sapiens"

    # Ändern wir das gemeinsame Attribut
    Human.species = "H. neanderthalensis"
    i.say(i.get_species())          # => "Ian: H. neanderthalensis"
    j.say(j.get_species())          # => "Joel: H. neanderthalensis"

    # Aufruf der statischen Methode
    print(Human.grunt())            # => "*grunt*"

    # Kann keine statische Methode mit Instanz des Objekts aufrufen, 
    # da i.grunt () automatisch "self" (das Objekt i) als Argument verwendet
    print(i.grunt())                # => TypeError: grunt() takes 0 positional arguments but 1 was given

    # Die Eigenschaft für diese Instanz aktualisieren
    i.age = 42
    # die Eigenschaft auslesen
    i.say(i.age)                    # => "Ian: 42"
    j.say(j.age)                    # => "Joel: 0"
    # die Eigenschaft löschen
    del i.age
    # i.age                         # => würde einen AttributeError werfen

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## 6.1 Inheritance
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# Vererbung ermöglicht die Definition neuer untergeordneter Klassen, 
# die Methoden und Variablen von ihrer übergeordneten Klasse erben.

# Wenn Sie die oben definierte Human-Klasse als Basis- oder Elternklasse verwenden, 
# können Sie eine untergeordnete Klasse, Superhero, definieren, die die Klassenvariablen 
# wie "species", "name" und "age" sowie Methoden wie "sing" und "grunzen" aus der Klasse Human erbt. 
# Die Untergeordnete Klasse kann aber auch eigene Eigenschaften haben.

# Um von der Modularisierung per Datei zu profitieren, können Sie die Klassen 
# in ihren eigenen Dateien platzieren, z. B. human.py

# Um Funktionen aus anderen Dateien zu importieren, verwenden Sie das folgende Format 
# from "Dateiname-ohne-Erweiterung" impotr "Funktion-oder-Klasse"

from human import Human

# Geben Sie die übergeordnete(n) Klasse(n) als Parameter für die Klassendefinition an
class Superhero(Human):

    # Wenn die untergeordnete Klasse alle Definitionen des übergeordneten Elements 
    # ohne Änderungen erben soll, können Sie einfach das Schlüsselwort "pass" 
    # (und nichts anderes) verwenden. In diesem Fall wird jedoch auskommentiert, 
    # um eine eindeutige untergeordnete Klasse zuzulassen:
    # pass

    # Kindklassen können die Attribute ihrer Eltern überschreiben
    species = 'Superhuman'

    # Kinder erben automatisch den Konstruktor ihrer übergeordneten Klasse 
    # einschließlich ihrer Argumente, können aber auch zusätzliche Argumente oder 
    # Definitionen definieren und ihre Methoden zB den Klassenkonstruktor überschreiben.
    # Dieser Konstruktor erbt das Argument "name" von der Klasse "Human" und 
    # fügt die Argumente "superpowers" und "movie" hinzu:
    def __init__(self, name, movie=False,
                     superpowers=["super strength", "bulletproofing"]):

        # zusätzliche Klassenattribute hinzufügen:
        self.fictional = True
        self.movie = movie
        # Beachten Sie die veränderlichen Standardwerte, da die Standardwerte gemeinsam genutzt werden
        self.superpowers = superpowers

        # Mit der Funktion "super" können Sie auf die Methoden der übergeordneten Klasse 
        # zugreifen, die vom untergeordneten Objekt überschrieben werden, 
        # in diesem Fall die Methode __init__.
        # Dies ruft den Konstruktor der übergeordneten Klasse auf:
        super().__init__(name)

    # überschreiben der "sing" Methode
    def sing(self):
        return 'Dun, dun, DUN!'

    # eine zusätzliche Instanzmethode hinzufügen
    def boast(self):
        for power in self.superpowers:
            print("I wield the power of {pow}!".format(pow=power))

if __name__ == '__main__':
    sup = Superhero(name="Tick")

    # Instanztypprüfungen
    if isinstance(sup, Human):
        print('I am human')
    if type(sup) is Superhero:
        print('I am a superhero')

    # Die Reihenfolge der Methodenauflösung (MRO = Method Resolution Order) anzeigen, die sowohl von getattr() als auch von super() verwendet wird.
    # Dieses Attribut ist dynamisch und kann aktualisiert werden.
    print(Superhero.__mro__)    # => (<class '__main__.Superhero'>,
                                # => <class 'human.Human'>, <class 'object'>)

    # Ruft die übergeordnete Methode auf, verwendet jedoch das eigene Klassenattribut
    print(sup.get_species())    # => Superhuman

    # Ruft die überschriebene Methode auf
    print(sup.sing())           # => Dun, dun, DUN!

    # Ruft die Methode von Human auf
    sup.say('Spoon')            # => Tick: Spoon

    # Aufruf einer Methode, die nur in Superhero existiert
    sup.boast()                 # => I wield the power of super strength!
                                # => I wield the power of bulletproofing!

    # Vererbtes Klassenattribut
    sup.age = 31
    print(sup.age)              # => 31

    # Attribut, das nur in Superhero existiert
    print('Am I Oscar eligible? ' + str(sup.movie))

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## 6.2 Multiple Inheritance
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# Eine weitere Klassendefinition
# bat.py

class Bat:

    species = 'Baty'

    def __init__(self, can_fly=True):
        self.fly = can_fly

    # This class also has a say method
    def say(self, msg):
        msg = '... ... ...'
        return msg

    # And its own method as well
    def sonar(self):
        return '))) ... ((('

if __name__ == '__main__':
    b = Bat()
    print(b.say('hello'))
    print(b.fly)

# Und noch eine andere Klassendefinition, die von Superhero und Bat erbt
# superhero.py    
from superhero import Superhero
from bat import Bat

# Definieren Sie Batman als eine Kindklasse, das von Superheld und Bat erbt
class Batman(Superhero, Bat):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # In der Regel müssen Sie super aufrufen, um Attribute zu erben:
        # super (Batman, selbst) .__ init__ (* args, ** kwargs)
        # Allerdings handelt es sich hier um Mehrfachvererbung, und super() 
        # funktioniert nur mit der nächsten Basisklasse in der MRO-Liste.
        # Stattdessen rufen wir explizit __init__ für alle Vorfahren auf.
        # Die Verwendung von *args und **kwargs ermöglicht die saubere Übergabe von 
        # Argumenten, wobei jedes übergeordnete Element eine Schicht der Zwiebel "abschält".
        Superhero.__init__(self, 'anonymous', movie=True, 
                           superpowers=['Wealthy'], *args, **kwargs)
        Bat.__init__(self, *args, can_fly=False, **kwargs)
        # überschreibt den Wert für das Namensattribut
        self.name = 'Sad Affleck'

    def sing(self):
        return 'nan nan nan nan nan batman!'

if __name__ == '__main__':
    sup = Batman()

    # Die Reihenfolge der Methodenauflösung (MRO = Method Resolution Order) anzeigen, 
    # die sowohl von getattr() als auch von super() verwendet wird.
    # Dieses Attribut ist dynamisch und kann aktualisiert werden.
    print(Batman.__mro__)       # => (<class '__main__.Batman'>, 
                                # => <class 'superhero.Superhero'>, 
                                # => <class 'human.Human'>, 
                                # => <class 'bat.Bat'>, <class 'object'>)

    # Ruft die übergeordnete Methode auf, verwendet jedoch das eigene Klassenattribut                                
    print(sup.get_species())    # => Superhuman                                

    # Ruft die überschriebene Methode auf
    print(sup.sing())           # => nan nan nan nan nan batman!

    # Ruft die Methode von Human auf, weil die Reihenfolge der Vererbung wichtig ist
    sup.say('I agree')          # => Sad Affleck: I agree

    # Aufrufmethode, die nur im 2. Vorfahren existiert
    print(sup.sonar())          # => ))) ... (((

    # Vererbtes Klassenattribut
    sup.age = 100
    print(sup.age)              # => 100

    # Vererbtes Attribut vom 2. Vorfahren, dessen Standardwert überschrieben wurde.
    print('Can I fly? ' + str(sup.fly)) # => Can I fly? False


####################################################
## 7. Fortgeschrittenes
####################################################    

# Generatoren helfen Ihnen, lazy Code zu erstellen.
def double_numbers(iterable):
    for i in iterable:
        yield i + i

# Generatoren sind speichereffizient, da sie nur die Daten laden, 
# die zur Verarbeitung des nächsten Werts in der iterierbaren Komponente 
# erforderlich sind. Dadurch können sie ansonsten unzulässig große Wertebereiche ausführen.
# HINWEIS: `range` ersetzt` xrange` in Python 3.        
for i in double_numbers(range(1, 900000000)):  # `range` ist ein Generator.
    print(i)
    if i >= 30:
        break

# Genauso wie Sie ein 'list comprehension' (Listen Abstraktion) erstellen können, können Sie auch 'generator comprehension' (Generator Abstraktion) erstellen.
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
for x in values:
    print(x)  # prints -1 -2 -3 -4 -5 to console/terminal

# Sie können eine Generator Abstraktion auch direkt in eine Liste umwandeln (casten).
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
gen_to_list = list(values)
print(gen_to_list)  # => [-1, -2, -3, -4, -5]

# Decorators
# In diesem Beispiel umschliesst "beg" "say". Wenn say_please True ist, wird die zurückgegebene Nachricht geändert.
from functools import wraps

def beg(target_function):
    @wraps(target_function)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
        if say_please:
            return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
        return msg

    return wrapper

@beg
def say(say_please=False):
    msg = "Can you buy me a beer?"
    return msg, say_please


print(say())                 # Can you buy me a beer?
print(say(say_please=True))  # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(