Archiv der Kategorie: Python

Aider — Sieht so die Zukunft des Codings aus?

Bei der Arbeit für unser KI-Buch bin ich kürzlich über Aider gestolpert. Dabei handelt es sich um ein Konsolenwerkzeug zum Coding. Im Gegensatz zu anderen Tools (ChatGPT, GitHub Copilot etc.), die Sie beim Coding nur unterstützen, ist Aider viel selbstständiger: Sie sagen, was Ihr Programm machen soll. Aider erzeugt die notwendigen Dateien, implementiert die Funktion und macht gleich einen git-Commit. Sie testen den Code, optimieren vielleicht ein paar Details, dann geben Sie Aider weitere Aufträge. Den Großteil der Coding-Aufgaben übernimmt Aider. Sie sind im Prinzip nur noch für das Ausprobieren und Debugging zuständig.

Wie Sie gleich sehen werden, funktioniert das durchaus (noch) nicht perfekt. Aber das Konzept ist überzeugend, und es ist verblüffend, wie viel schon klappt. Aider kann auch auf ein bestehendes Projekt angewendet werden, das ist aber nicht Thema dieses Blog-Beitrags. Generell geht es mir hier nur darum, das Konzept vorzustellen. Viel mehr Details können Sie in der guten Dokumentation nachlesen. Es gibt auch diverse YouTube-Videos. Besonders überzeugend fand ich Claude 3.5 and Aider: Use AI Assistants to Build AI Apps.

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Hilfe, pip funktioniert nicht mehr!

pip ist das Paketverwaltungs-Tool von Python. Wenn Sie in einem Script ein Zusatzmodul benötigen, führen Sie einfach pip install xxx bzw. unter macOS und bei manchen Linux-Distributionen pip3 install xxx aus. pip lädt das erforderliche Modul sowie eventuelle Abhängigkeiten herunter und installiert die Pakete lokal (d.h., sie brauchen meine root-Rechte).

Meistens funktioniert pip gut — aber nicht immer. Die häufigste Fehlerquelle unter Windows ist die Parallelinstallation mehrerer Python-Versionen. Dann ist nicht immer klar, auf welche Python-Version sich pip bezieht. Nach meiner Erfahrung scheint pip zumeist die falsche Version zu nehmen. Daher mein Tipp: Vermeiden Sie unter Windows unbedingt die Mehrfachinstallation von Python!

Aber auch unter Linux kann es Probleme geben. Die Ursache hier besteht darin, dass viele Distributionen selbst eine riesige Sammlung von Paketen mit Python-Erweiterungen anbieten. Die Parallelinstallation eines Moduls, einmal mit apt oder dnf und ein zweites Mal mit pip, kann dann zu Konflikten führen — insbesondere dann, wenn nicht exakt dieselben Versionen zum Einsatz kommen. Die Python-Entwickler haben deswegen im ‎Python Enhancement Proposals (PEP) 668 festgeschrieben, dass in solchen Fällen Pakete aus Linux-Repositories vorzuziehen sind. PEP 668 gilt grundsätzlich seit Python 3.11. Tatsächlich implementiert ist es momentan nur in aktuellen Linux-Distributionen:

  • Ubuntu ab Version 23.04
  • Debian ab Version 12
  • Raspberry Pi OS ab dem Bookworm-Release (Okt. 2023)
  • Arch Linux

Noch nicht implementiert ist PEP 668 dagegen unter RHEL und Fedora (auch nicht in Version 39 Beta).

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Raspberry Pi OS »Bookworm«

Seit gestern ist die neue Version von Raspberry Pi OS auf der Basis von Debian 12 (»Bookworm«) verfügbar. Diese Version ist Voraussetzung für den Raspberry Pi 5, läuft aber natürlich auch auf älteren Raspberry Pis. Ich habe meine Tests auf einem Pi 5 sowie einem Pi 400 durchgeführt.

Auf den ersten Blick sieht der Desktop auf der Basis von LXDE nahezu unverändert aus. Aber dieser Eindruck täuscht erheblich: Raspberry Pi OS verwendet jetzt Wayland, PipeWire und den NetworkManager.

Auf den Modellen Pi 4, Pi 400 und Pi 5 läuft der Pixel Desktop unter Wayland

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Raspberry Pi Pico: MicroPython-Programmierung

In meiner Kurzvorstellung des Raspbery Pi Pico habe ich Ihnen gezeigt, wie Sie auf dem Micro-Controller MicroPython installieren und über eine Konsolen-App (z.B. minicom) interaktiv nutzen können. Das ist ein wichtiger erster Schritt, um den Pico auszuprobieren. Letztlich wollen Sie aber Programme entwickeln, die dauerhaft am Pico laufen. Dazu reicht die interaktive Anwendung des Python-Interpreters nicht aus.

Dieser Beitrag zeigt, wie Sie mit Thonny ein »richtiges« MicroPython-Programme entwickeln und dieses auf dem Pico so speichern, dass es beim nächsten Start des Micro-Controllers automatisch ausgeführt wird.

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Raspberry Pi Pico

Die Raspberry Pi Foundation hat Ihr neuesten Projekt vorgestellt: Trotz Namensähnlichkeiten handelt es sich beim »Raspberry Pi Pico« nicht um ein Mitglied der Mini-Computer-Serie (Raspberry Pi 1/2/3/4/400 A/B/Zero/Compute Model). Der Pico ist kein vollwertiger Computer samt Betriebssystem, sondern »nur« ein Micro-Controller.

Raspberry Pi Pico (Vorderseite)

Sie können auf dem Gerät selbst entwickelten Code ausführen und dabei über diverse GPIOs eine Menge Hardware-Schnittstellen ansteuern. Es gibt aber kein Grafiksystem samt Monitor-Ausgabe, keine Anschlüssel für Tastatur, Maus oder externe Datenträger, keinen Eingang für ein Kameramodul, keine Netzwerkfunktionen, kein WLAN, kein Bluetooth. Dafür punktet der Pico beim Preis (4 EUR) und beim Stromverbrauch (nur ca. 0,4 W, im Ruhemodus gar nur 0,006 W).

Der Pico ist also keine neue Variante zu den herkömmlichen Raspberry-Pis. Das Gerät spricht einen ganz anderen Markt an, der vor allem von Arduino dominiert wird, in dem sich aber diverse andere Hersteller tummeln. Im Vergleich zu anderen Microcontrollern will der Pico mit relativ viel Rechenleistung für wenig Geld punkten.

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Modulverwaltung in Thonny

Thonny ist eine praktische kleine Python-Entwicklungsumgebung, die ideal für Python-Einsteiger geeignet ist. Allerdings verwendet das Programm eine eigene Python-Installation, die von einer eventuell vorhandenen systemweiten Python-Installation vollkommen losgelöst ist. Das gilt auch für die installierten Module. Wenn Thonny also die Fehlermeldung module not found liefert, dann müssen Sie das Modul innerhalb von Thonny installieren.

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NULL-Test mit PyMySQL

Die SQL-Syntax unterscheidet syntaktisch bei Vergleichen mit realen Werten und NULL:

SELECT * FROM tabelle WHERE spalte=0
SELECT * FROM tabelle WHERE spalte IS NULL

Wenn Sie in einem Python-Script mit PyMySQL auf eine MySQL- oder MariaDB-Datenbank zugreifen und dabei Datensätzen selektieren möchten, deren Inhalt je nach Parameter auch NULL sein darf, führt das zu Problemen:

import pymysql.cursors
conn = pymysql.connect(...)
with conn.cursor() as cur:
    sql = 'SELECT * FROM tabelle WHERE spalte = %s'
    cur.execute(sql, (0))      # OK
    cur.execute(sql, (None))   # liefert einen SQL-Syntaxfehler
    ...

Lösung

Die naheliegende Lösung besteht darin, das SQL-Statement eben in Abhängigkeit vom betreffenden Parameter zu variieren, also:

if value == None:
    sql = 'SELECT * FROM tabelle WHERE spalte IS %s'
else:    
    sql = 'SELECT * FROM tabelle WHERE spalte = %s'

In einem Projekt musste ich zuletzt aber eine Menge derartiger SELECT-Abfragen zusammenstellen, bei denen es jeweils viele Parameter gab, die alle NULL sein konnten. Der obige Ansatz wird dann unübersichtlich. Ich habe mir deswegen eine kleine Funktion programmiert, an die ich ein Dictionary mit Spaltennamen und Werten übergeben kann. Die Funktion erzeugt daraus eine Zeichenkette mit dem WHERE-Teil des SQL-Statements.

dict = { 'spalte1': 123, 'spalte2': 'abc', 'spalte3': None }
sql = 'SELECT FROM tabelle ' + buildWhere(conn, dict)

# erzeugt eine Zeichenkette der Form
# WHERE col1 = 'val1' AND col2 = 'val2' etc.
# mit   col1 IS NULL für Werte, die None sind
def buildWhere(conn, dict):
    result = "WHERE "
    for colname, value in dict.items():
        if value == None:
            result += colname + ' IS NULL AND '
        else:
            result += colname + ' = ' + conn.escape(value) + ' AND '

    return result[:-4]  # letztes 'AND ' eliminieren

Die Methode escape stellt sicher, dass das auch dann funktioniert, wenn die Werte im Dictionary Anführungszeichen oder andere problematische Zeichen enthalten.

Ergänzung 21.12.2018

Wenn die zu vergleichenden Daten (betrifft nur Zeichenketten) das Zeichen % enthalten, glaubt PyMySQL bei der Verarbeitung des SQL-Kommandos, an dieser Stelle seien Parameter einzusetzen. Abhilfe: Ersetzen Sie das Prozentzeichen durch zwei derartige Zeichen, also:

def buildWhere(conn, dict):
    ...
    result = result.replace('%', '%%')
    return result[:-4]  # letztes 'AND ' eliminieren

Quellen: https://stackoverflow.com/questions/3037581, http://mysql-python.sourceforge.net/MySQLdb.html#functions-and-attributes