Softwareentwicklung (Windows, Linux)
Skript- und Beschreibungssprachen
Design Patterns mit Python - Live-Online-Training
Sie erhalten einen tiefen Einblick in die klassischen Design Patterns.
Dieser Einblick umfasst die Begrifflichkeit für die eindeutige Kommunikation mit Ihren Kollegen und das bessere Verständnis Ihrer Softwarearchitektur.
Ausgehend von der Begrifflichkeit erlernen Sie in dem Training die Anwendung der wichtigsten Design Patterns.
Diese schließt vor allem die besondere Charakteristik der objektorientierten Programmiersprache Python ein.
Abgerundet wird das Training durch eine Vorstellung der bekanntesten Architektur-Patterns, die typischerweise helfen, die Architektur des Gesamtsystems mithilfe von Design Patterns zu implementieren.
Softwareentwickler und Softwarearchitekten
Kenntnisse, wie sie im Training "Python: Objektorientierte Skriptsprache" vermittelt werden.
Design Patterns (DP)
- Definition: Was sind Design Patterns?
- Ursprünge der Design Patterns
- Vorteile und Nutzen der Anwendung von Design Patterns (Was zeichnet sie aus?)
- Was sind Anti-Patterns?
- Unterschiede zwischen Patterns und Design Patterns
- Komponenten und Architektur von Patterns
- Qualitätsmerkmale von Patterns
- GoF - Gang of Four Design Patterns
- Entwickeln von Patterns
Die wichtigsten Design Patterns: Zweck, Funktion, Anwendbarkeit, Beispiele
- Factory Method - Fabrikmethode: Delegation der Erzeugung von Objekten an Unterklassen
- Singleton: Garantiert, dass eine Klasse nur ein Exemplar besitzt
- Adapter: Übersetzung einer Schnittstelle in eine andere Schnittstelle
- Bridge - Brücke: Entkopplung des Interfaces von der Implementierung
- Decorator: Dynamische Erweiterung von Zuständigkeit eines Objektes (Wrapper)
- Composite - Kompositum: Zusammenfügen von Objekten zu Baumstrukturen
- Proxy - Stellvertreter: Kapselung von dem Zugriff auf ein Objekt
- Observer - Beobachter: Definition von 1-zu-n-Abhängigkeiten zwischen Objekten
- Visitor - Besucher: Definition neuer Operationen ohne Änderung der Objektstruktur
- Template Method - Schablonenmethode: Kapselung einer Operation, die auf einer Objektstruktur ausgeführt wird, als Objekt
- Strategy - Strategie: Definition einer Familie von Algorithmen und Kapselung in Objekten
Anwendung der Design Patterns
- Python-spezifische Idiome
- Idiome: Besonderheiten, abstrakte Methode, abstrakte Klassen, Fabrikmethode, Singleton, Adapter, Stellvertreter, Schablonenmethode, Strategie
- Dekoratoren: Geschichte, Vorteile, Implementierung, Besonderheiten, Beispiele
- Generatoren: Details, Iterator-Protokoll, Konsument, Beispiel
Architektur-Patterns
- Layers - Layered Achitecture Patterns
- Pipes and Filters
- Broker: Einführung eines Vermittlers (Brokers) zwischen Client und Server
- Model View Controller (MVC)
- Publish Subscriber
- Reactor - Lösung für eventgetriebene Anwendungen: Gleichzeitige Annahme von Clientanfragen und Verteilung an Serviceanbieter (Server)
Übung im Python Design Patterns Workshop
- Ein hoher Übungsanteil vermittelt praxisnahe Kenntnisse für die Python Design Patterns
| Dauer | |
|---|---|
| 3 Tage | |
| Anmeldecode: L-PYTH-DP * Preis je Teilnehmer, in Euro zzgl. USt. |
> Download Blanko-Anmeldeformular
> Trainingsbeschreibung als PDF
Präsenz-Training - Deutsch
Design Patterns mit Python - Live-Online-Training
Inhalt
Design Patterns (DP)
- Definition: Was sind Design Patterns?
- Ursprünge der Design Patterns
- Vorteile und Nutzen der Anwendung von Design Patterns (Was zeichnet sie aus?)
- Was sind Anti-Patterns?
- Unterschiede zwischen Patterns und Design Patterns
- Komponenten und Architektur von Patterns
- Qualitätsmerkmale von Patterns
- GoF - Gang of Four Design Patterns
- Entwickeln von Patterns
Die wichtigsten Design Patterns: Zweck, Funktion, Anwendbarkeit, Beispiele
- Factory Method - Fabrikmethode: Delegation der Erzeugung von Objekten an Unterklassen
- Singleton: Garantiert, dass eine Klasse nur ein Exemplar besitzt
- Adapter: Übersetzung einer Schnittstelle in eine andere Schnittstelle
- Bridge - Brücke: Entkopplung des Interfaces von der Implementierung
- Decorator: Dynamische Erweiterung von Zuständigkeit eines Objektes (Wrapper)
- Composite - Kompositum: Zusammenfügen von Objekten zu Baumstrukturen
- Proxy - Stellvertreter: Kapselung von dem Zugriff auf ein Objekt
- Observer - Beobachter: Definition von 1-zu-n-Abhängigkeiten zwischen Objekten
- Visitor - Besucher: Definition neuer Operationen ohne Änderung der Objektstruktur
- Template Method - Schablonenmethode: Kapselung einer Operation, die auf einer Objektstruktur ausgeführt wird, als Objekt
- Strategy - Strategie: Definition einer Familie von Algorithmen und Kapselung in Objekten
Anwendung der Design Patterns
- Python-spezifische Idiome
- Idiome: Besonderheiten, abstrakte Methode, abstrakte Klassen, Fabrikmethode, Singleton, Adapter, Stellvertreter, Schablonenmethode, Strategie
- Dekoratoren: Geschichte, Vorteile, Implementierung, Besonderheiten, Beispiele
- Generatoren: Details, Iterator-Protokoll, Konsument, Beispiel
Architektur-Patterns
- Layers - Layered Achitecture Patterns
- Pipes and Filters
- Broker: Einführung eines Vermittlers (Brokers) zwischen Client und Server
- Model View Controller (MVC)
- Publish Subscriber
- Reactor - Lösung für eventgetriebene Anwendungen: Gleichzeitige Annahme von Clientanfragen und Verteilung an Serviceanbieter (Server)
Übung im Python Design Patterns Workshop
- Ein hoher Übungsanteil vermittelt praxisnahe Kenntnisse für die Python Design Patterns