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Python 3 (Lernen und professionell anwenden) (9. erweiterte Auflage, 2022). 1.063 Seiten + Errata ( = Fehlerberichtigungen) von: 2022 (als PDF-download!). von Michael Weigend ISBN: 978-3-7475-0544-1 Michael Weigend promovierte an der Universität Potsdam in Informatik. In seinen 30 Jahren als Lehrer hat er auch 20 Jahre lang an der Fern-Uni Hagen Seminare zur Didaktik der Informatik gegeben. In Münster (Westf.) hält er im Rahmen eines Lehrauftrags Vorlesungen zur Python-Programmierung. So auch wieder ab Okt. 2021. Das Buch behandelt die Grundlagen von Python 3 (auf der Basis von Python 3.10)! In der Welt der Computer-Bücher sticht ein Buch mit einem derartigen Umfang schon heraus und die 9. Auflage (wie bei diesem Buch) erreicht aber sicherlich kaum ein Buch dieser Kategorie. Deshalb hat es mich auch sehr gereizt, mir dieses Buch zu bestellen und ihm genau "auf den Zahn zu fühlen". Und ja, es ist - worauf ich mein besonderes Augenmerk gerichtet habe - m.M.n. sehr gut für Einsteiger*innen geeignet. Es ist klar strukturiert (siehe das hier angehängte sehr umfangreiche Inhaltsverzeichnis und den reichhaltigen Index!) Michael Weigend hat ein System entwickelt, mit dem alle wichtigen Elemente dieser Programmiersprache: vom interaktiven Modus (dem direktesten Zugang zu Python) über: Skripte, Klassen, Funktionen, Bibliotheken (dies sind Programmmodule mit Python-Funktionen, die die eigene Arbeit ungemein erleichtern können!), der speicherbaren Programmierung (etwa in PyCharm), bis hin zur Gestaltung von Benutzeroberflächen (wie mit tkinter) berücksichtigt werden. Alle Kapitel schließen mit einfachen und auch komplexeren Übungsaufgaben und haben gut beschriebene Musterlösungen. Das Buch ist auch gelungen gestaltet. So sind die sehr zahlreichen Beispiele in Kästchen (grau hinterlegt) dargestellt und lassen sich so sehr gut und schnell erfassen. Ich empfehle - gerade für die längeren Programmbeispiele (Listings) - sich (wie es im Buch auf S. 26 unten angegeben ist) die Programmbeispiele zu diesem Buch (kostenlos) herunterzuladen: http://www.mitp.de/0051 (8. Aufl.) und http://www.mitp.de/0544 (9. Aufl.) * Die Programmiersprache Python finde ich auch deshalb sehr interessant, weil die riesige, weltweite Python-Gemeinde Tausende von Bibliotheken (Python-Funktionen) entwickelt hat und immer weitere dazu kommen. So kann man es sich als Programmier*in sparen, vieles selber erfinden zu müssen!!! ** Python "schwebt" übrigens ständig über unser aller Köpfen! Die Programmiersprache wird nämlich auf nur scheckkartengroßen Rasberry Pi-Einplatinen-Computern (die nur einen extrem geringen Stromverbrauch haben!) in der ISS-Raumstation für allerlei Aufgaben eingesetzt!!! |
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Mathematische Algorithmen mit Python Aufgaben vom Sieb des Eratosthenes bis zur RSA-Verschlüsselung
Verlag – Rheinwerk
Author – Dr. Veit Steinkamp
2022
512 Seiten
Preise:
Buch – € 34,90
E-Book - € 34,90
Bundle Buch + E-Book nur € 39,90
ISBN – 978-3-8362-8574-2
Zum Autor: Dr. Veit Steinkamp: Studium der Elektrotechnik und Deutsch für das Lehramt. Praxis: an Berufs-Schulen und Fachhochschulen. Unterricht: in E-Technik, Anwendungsentwicklung und Maschinenbautechnik. Dazu hat er: Lehraufträge in 'Theoretischer Elektrotechnik' und den 'Grundlagen der Elektrotechnik' durchgeführt. Zum Buch: Dr. Steinkamp nutzt für alle Beispielaufgaben die Programmiersprache Python. Wohl aus gutem Grund: Die Programmiersprache (die jetzt auch 'schon' 30 Jahre alt ist) hat in den letzten Jahren einen rasanten Aufstieg gemacht. U.a. ist sie wegen ihrer relativ leichten Erlernbarkeit sehr beliebt. Dies drückt sich auch darin aus, dass sie eine riesige Fan-Gemeinde weltweit hat. Daraus ergibt sich für alle Anwender dieser 'Sprache', dass man fast immer eine Lösung für die eigenen Programmierprobleme findet. Sei es in Form von Code-Schnippseln oder auch der Hilfe im Dialog mit hunderten von Python-Foren weltweit. Zusätzlich eine großartige Hilfe sind die tausende von Modulen, die auf der ganzen Welt für die Ergänzung der Fähigkeiten von Python - meist für spezielle Unterthemen gedacht - erstellt werden und allen Python-Liebhabern zur Verfügung gestellt werden! So arbeitet auch Professor Steinkamp mit den Mathematik-Modulen: NumPy, SymPy und Mathplotlib in diesem Buch. Diese umfangreichen Module sorgen halt dafür, dass man nicht beim Programmieren das Rad immer wieder neu erfinden muss, sondern sehr viele Standard-Funktionen quasi frei Haus geliefert bekommt. Professor Steinkamp führt in diesem Buch zunächst in die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen der Programmiersprache Python ein. Wie Sie weiter unten in der Inhaltsangabe zu diesem Buch lesen können, werden von ihm Lösungen für: Ausgleichsrechnungen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Folgen und Reihen Fraktale Geometrie Funktionen Gleichungssysteme Statistik und viele weitere Themen mit dem entsprechenden Programmcode vorgestellt. Sehr gut finde ich auch die Rubrik Analyse zu jedem Programmbeispiel. Dort gibt Professor Steinkamp nocheinmal wertvolle Hinweise darauf, was wichtige Programmteile machen, wie sie zu verstehen sind. Außerdem sehe ich es genauso, dass die Einübung einer Programmiersprache und die Sichtbarmachung von Funktionen etc. auch das Verständnis der Mathematik sehr unterstützt. * Auf Seite 13 im Buch wird auch auf den herunterladbaren Quellcode zu allen im Buch abgebildeten Programm-Codes beim Verlag Rheinwerk hingewiesen. Das erspart so manchen Tippfehler ... Hier noch das komplette Inhaltsverzeichnis als Kaufentscheidungshilfe: Inhalt Materialien zum Buch ........................................... 13 1 Einführung ................................................... 15 1.1 Entwicklungsumgebungen ..................................... 20 1.1.1 IDLE ..................................................... 21 1.1.2 Thonny ................................................... 22 1.2 Die Installation der Module ................................ 23 1.3 Schlüsselwörter von Python ................................. 26 1.4 Maschinengenauigkeit, Rundungsfehler und Stellenauslöschung .28 1.4.1 Maschinengenauigkeit ......................................29 1.4.2 Rundungsfehler ........................................... 30 1.4.3 Stellenauslöschung ....................................... 31 1.5 Algorithmenbegriffe ........................................ 32 2 Datentypen und Datenstrukturen ............................... 35 2.1 Tupel ...................................................... 36 2.1.1 Exkurs: Elementare Datentypen von Python ................. 38 2.1.2 Würfelsimulation ......................................... 41 2.1.3 Vertauschen von Objekten ..................................41 2.2 Sets ....................................................... 43 2.2.1 Mengenlehre .............................................. 44 2.2.2 Vereinigungsmenge ........................................ 44 2.2.3 Schnittmenge ............................................. 44 2.2.4 Differenzmenge ........................................... 45 2.3 Listen ..................................................... 47 2.4 Dictionary ................................................. 52 2.5 Zusammenfassung ............................................ 57 2.6 Aufgaben ................................................... 58 Inhalt 6 3 Programmstrukturen ........................................... 59 3.1 Mathematische Operatoren ................................... 60 3.2 Die lineare Programmstruktur ............................... 61 3.3 Verzweigungsstrukturen ..................................... 64 3.3.1 Einfachauswahl ........................................... 65 3.3.2 Mehrfachauswahl .......................................... 66 3.4 Wiederholstrukturen ........................................ 68 3.4.1 Die while-Schleife ....................................... 68 3.4.2 Die for-Schleife ......................................... 71 3.5 Unterprogrammtechnik mit Funktionen ........................ 79 3.5.1 Eingebaute Funktionen .................................... 80 3.5.2 Selbst erstellte Funktionen .............................. 81 3.5.3 Funktionen ohne Rückgabewert ............................. 82 3.5.4 Funktionen mit einem Rückgabewert ........................ 83 3.5.5 Funktionen mit mehreren Rückgabewerten ................... 84 3.5.6 Rekursion: Eine Funktion ruft sich selbst auf ............ 86 3.6 Laufzeitkomplexität ........................................ 86 3.7 Aufgaben ................................................... 89 4 Python-Erweiterungsmodule NumPy, Matplotlib, SymPy und SciPy . 91 4.1 NumPy ...................................................... 92 4.1.1 Wichtige NumPy-Methoden .................................. 92 4.1.2 Wertetabellen für mathematische Funktionen erstellen ..... 95 4.1.3 Die Datenstruktur von ndarray ............................ 96 4.1.4 Rechnen mit Matrizen ..................................... 96 4.2 Matplotlib ................................................ 100 4.2.1 Einfache 2D-Funktionsplots .............................. 102 4.2.2 Die objektorientierte API ............................... 104 4.3 SymPy ..................................................... 107 4.3.1 Symbolische Operationen mit Matrizen .................... 108 4.3.2 Symbolisches Differenzieren und Integrieren ............. 109 Inhalt 7 4.4 SciPy ..................................................... 110 4.4.1 Nullstellen berechnen ................................... 112 4.4.2 Numerisches Integrieren ................................. 113 4.5 Aufgaben .................................................. 114 5 Zahlen 117 5.1 Natürliche Zahlen ......................................... 121 5.1.1 Teilbarkeit ............................................. 121 5.1.2 Der größte gemeinsame Teiler ............................ 127 5.1.3 Primzahlen .............................................. 132 5.1.4 RSA-Verschlüsselung ..................................... 144 5.2 Rationale Zahlen .......................................... 152 5.3 Irrationale Zahlen ........................................ 155 5.4 Transzendente Zahlen ...................................... 160 5.4.1 Die Kreiszahl p ......................................... 160 5.4.2 Die eulersche Zahl e .................................... 168 5.5 Aufgaben .................................................. 170 6 Gleichungssysteme 171 6.1 Lineare Gleichungssysteme ................................. 171 6.1.1 Lösbarkeit eines linearen Gleichungssystems ............. 172 6.1.2 Der Gauß-Algorithmus .................................... 176 6.1.3 Der Gauß-Jordan-Algorithmus ............................. 182 6.1.4 Lösung mit Determinanten: Die cramersche Regel .......... 186 6.1.5 Lösung mit der Inversen einer Matrix .................... 192 6.1.6 Lösung mit der NumPy-Methode solve() .................... 195 6.1.7 Lösung mit SymPy-Methoden ............................... 196 6.2 Iterative Verfahren ....................................... 201 6.2.1 Das Jacobi-Verfahren .................................... 202 6.2.2 Das Gauß-Seidel-Verfahren ............................... 207 6.2.3 Konvergenzverhalten ..................................... 211 Inhalt 8 6.3 Nichtlineare Gleichungssysteme ............................ 213 6.3.1 Lösung mit SciPy ........................................ 214 6.3.2 Lösung mit SymPy ........................................ 215 6.4 Aufgaben .................................................. 216 7 Folgen 219 7.1 Divergente Folgen ......................................... 219 7.2 Differenzfolgen ........................................... 223 7.3 Konvergente Folgen ........................................ 225 7.4 Rekursive Folgen .......................................... 229 7.5 Geometrische Folgen ....................................... 230 7.6 Der Grenzwert von Folgen .................................. 234 7.6.1 Grenzwertdarstellung im Koordinatensystem................ 235 7.6.2 Symbolische Berechnung des Grenzwertes .................. 237 7.7 Aufgaben .................................................. 238 8 Stetige Funktionen 239 8.1 2D-Funktionsplots ......................................... 240 8.1.1 Elementare Funktionstypen ............................... 240 8.1.2 Parabel ................................................. 243 8.1.3 Exponentialfunktion ..................................... 246 8.1.4 Sinusfunktion ........................................... 247 8.2 3D-Funktionsplots ......................................... 249 8.2.1 Paraboloid .............................................. 249 8.2.2 Ellipsoid ............................................... 252 8.3 Animationen ............................................... 255 8.3.1 2D-Animationen .......................................... 255 8.3.2 3D-Animationen .......................................... 259 8.4 Aufgaben .................................................. 262 Inhalt 9 9 Differenzialrechnung 263 9.1 Der Differenzenquotient ................................... 265 9.1.1 Vorwärts- und Rückwärtsdifferenzenquotient .............. 265 9.1.2 Der zentrale Differenzenquotient ........................ 267 9.2 Optimale Schrittweite ..................................... 269 9.3 Simulation des Grenzwertprozesses ......................... 271 9.4 Tangenten- und Normalengleichung .......................... 274 9.4.1 Tangentengleichung ...................................... 275 9.4.2 Normalengleichung ....................................... 277 9.5 Höhere Ableitungen ........................................ 280 9.6 Berechnung von Nullstellen mit dem Newton-Verfahren ....... 282 9.6.1 Numerische Berechnung einer Nullstelle .................. 283 9.6.2 Numerische Berechnung mehrerer Nullstellen .............. 286 9.7 Kurvendiskussion .......................................... 288 9.7.1 Statische Darstellung von Extremwerten und Wendepunkt ... 289 9.7.2 Kriterien für Extremstellen ............................. 291 9.7.3 Simulation der Tangentensteigung (Polynom 3. Grades) .... 294 9.7.4 Kurvendiskussion mit SciPy .............................. 297 9.7.5 Kurvendiskussion mit SymPy .............................. 301 9.7.6 Umgekehrte Kurvendiskussion ............................. 303 9.8 Aufgaben .................................................. 306 10 Reihen 307 10.1 Divergierende Reihen ..................................... 308 10.1.1 Die Reihe der Quadratzahlen ............................ 308 10.1.2 Harmonische Reihe ...................................... 311 10.2 Konvergente Reihen ....................................... 313 10.2.1 Die eulersche Zahl e ................................... 314 10.2.2 Vergleich von Konvergenzgeschwindigkeiten .............. 317 10.2.3 Konvergenzkriterien .................................... 319 10.3 Geometrische Reihen ...................................... 322 Inhalt 10 10.4 Potenzreihen und die Taylor-Entwicklung .................. 327 10.4.1 Potenzreihen ........................................... 327 10.4.2 Taylor-Entwicklung ..................................... 331 10.5 Aufgaben ................................................. 336 11 Integralrechnung 337 11.1 Die Stammfunktion ........................................ 337 11.2 Flächenberechnung ........................................ 341 11.3 Verfahren der numerischen Integration .................... 344 11.3.1 Rechtecksummen ......................................... 344 11.3.2 Trapezsummen ........................................... 348 11.3.3 Das Simpson-Verfahren .................................. 351 11.3.4 Vergleich der Verfahren ................................ 353 11.3.5 Der Flächeninhalt zwischen zwei Funktionsgraphen ....... 355 11.3.6 Uneigentliches Integral ................................ 358 11.4 Bogenlängen .............................................. 360 11.5 Rotationskörper .......................................... 364 11.6 Zweifachintegrale ........................................ 370 11.6.1 Zweifachintegrale mit konstanten Integrationsgrenzen ... 370 11.6.2 Zweifachintegrale mit variablen Integrationsgrenzen .... 375 11.7 Aufgaben ................................................. 377 12 Differenzialgleichungen 379 12.1 Das eulersche Polygonzug-Verfahren ....................... 380 12.2 Richtungsfelder .......................................... 385 12.3 Differenzialgleichungen 1. Ordnung ....................... 387 12.3.1 Die konstante Wachstumsrate ............................ 387 12.3.2 Die konstante Wachstumsrate mit oberer Wachstumsschranke 390 12.3.3 Die logistische Wachstumsrate .......................... 392 12.4 Nichtlineare Differenzialgleichungen 2. Ordnung .......... 394 Inhalt 11 12.5 DGL-System für ein gekoppeltes Fadenpendel ............... 399 12.6 DGL-System mit zwei Unbekannten .......................... 402 12.7 DGL-System mit drei Unbekannten .......................... 404 12.8 Optimierungen des Euler-Verfahrens ....................... 407 12.8.1 Das Heun-Verfahren ..................................... 407 12.8.2 Das vierstufige Runge-Kutta-Verfahren .................. 408 12.8.3 Vergleich der Verfahren ................................ 408 12.9 Lösung von Differenzialgleichungen mit SymPy ............. 410 12.10 Aufgaben ................................................ 414 13 Ausgleichsrechnungen 415 13.1 Lineare Ausgleichsprobleme ............................... 415 13.1.1 Lösung mit linearen Gleichungssystemen ................. 416 13.1.2 Lösung mit dem Vektoransatz ............................ 422 13.1.3 Lösung mit dem erweiterten Vektoransatz ................ 425 13.1.4 Anwendungsbeispiel: Bremsweg ........................... 428 13.1.5 Anwendungsbeispiel: Planetenbahn ....................... 431 13.2 Nichtlineare Ausgleichsprobleme .......................... 434 13.2.1 Exponentialfunktion .................................... 435 13.2.2 Potenzfunktion ......................................... 437 13.3 Aufgaben ................................................. 439 14 Algorithmen für die Berechnung statistischer Kennzahlen .... 441 14.1 Normalverteilte Zufallszahlen erzeugen ................... 442 14.1.1 Histogramm ............................................. 444 14.1.2 Normalverteilung ....................................... 445 14.2 Lageparameter ............................................ 446 14.2.1 Modus .................................................. 446 14.2.2 Median ..................................................447 14.2.3 Arithmetischer Mittelwert .............................. 452 Inhalt 12 14.2.4 Harmonischer Mittelwert ................................ 453 14.2.5 Geometrischer Mittelwert ............................... 454 14.3 Streuparameter ........................................... 456 14.3.1 Spannweite ............................................. 456 14.3.2 Standardabweichung ..................................... 458 14.4 Strukturparameter ........................................ 460 14.4.1 Schiefe ................................................ 460 14.4.2 Wölbung ................................................ 463 14.5 Aufgaben ................................................. 465 15 Fraktale 467 15.1 Turtle-Grafik ............................................ 468 15.2 Die kochsche Schneeflocke ................................ 471 15.3 Das Sierpinski-Dreieck ................................... 476 15.4 Der Pythagoras-Baum ...................................... 480 15.5 Mandelbrot- und Julia-Mengen ............................. 484 15.5.1 Mandelbrot-Menge ....................................... 484 15.5.2 Julia-Menge ............................................ 490 15.5.3 Farbige Darstellung von Julia-Mengen ................... 493 15.6 Aufgaben ................................................. 496 A Anhang ...................................................... 497 A.1 Wichtige mathematische Begriffe und Sätze ................. 497 A.1.1 Grundlegende Begriffe der Mathematik .................... 497 A.1.2 Wichtige Sätze der Mathematik ........................... 498 A.2 Matplotlib-Eigenschaften .................................. 500 A.3 Literaturverzeichnis ...................................... 502 Index ......................................................... 504 |
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Effektiv Python programmieren 90 Wege für bessere Python-Programme
Verlag – mitp Verlag
Author – Brett Slatkin
2. Auflage, 2020
504 Seiten
Preise:
E-Book – 33,99€
Buch – 39,99€
Buch & E-Book – 44,99€
ISBN – 20074750176
Author Der Autor des Buches: Brett Slatkin, starte seine Karriere bei Google und hat dort schon über 10 Jahre Erfahrungen mit Python gesammelt. Das Buch befasst sich intensiv mit der Erstellung von "sauberem" Python Code. Dieses Buch wendet sich dabei zwar vor allem an die fortgeschritteneren Anwender der jetzt schon seit Jahren sehr beliebten Interpreter-Programmiersprache Python, ist aber auch schon von Beginnern mit einzusetzen. Siehe dazu auch meine Hinweise unter: Weigend, 'Python 3' (8. Aufl.) So beginnt Slatkin das Buch im 1. Kapitel mit dem sogenannten "Python Style Guide" (auch PEP8 genannt). Sich daran von Anfang an zu halten, ist eine prima Idee, weil man so beim Programmieren immer auf der richtigen Seite ist: wenn zum Beispiel mehrere Leute an einem Projekt arbeiten und die Scripte ausgetauscht werden sollen ... Slatkin bezieht sich in allen Scripten stets auf die Python-Version 3.8. Dies erleichtert ebenfalls das Nachvollziehen des erstellten Codes. Die 10 Kapitel sind: Pythons Sicht der Dinge (mit: PEP8), Listen und Dictionaries, Funktionen, Listen-Abstraktionen und Generatoren, Klassen und Schnittstellen, Metaklassen und Attribute, Nebenläufigkeiten und parallele Ausführung, Robustheit und Performance, Testen und Debuggen, Zusammenarbeit Wer sich vorab noch ein wenig genauer über dieses Buch informieren will, kann unter der Web-Adresse: https://www.mitp.de/out/media/9783747501764_Leseprobe.pdf sich das ganze 1. Kapitel durchlesen und so vielleicht noch besser eine Kaufentscheidung treffen. Auf der WebSite: http://www.effectivepython.com kann man sogar als Ergänzung zum Buch die kompletten Codes aus diesem Buch kostenlos herunterladen! Das erspart so manchen Tippfehler. Alles in Allem ist dies ein Buchtitel, der aus der Masse heraussticht, weil er die Probleme, die in dieser sehr sehr umfangreichen Programmiersprache auftauchen können (und es bei umfassender Anwendung auch werden!) beim Namen nennt. Und zwar so, dass nicht nur eine Lösung für das Problem geliefert wird, sondern auch die Zusammenhänge der Problematiken beschrieben werden ... |
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Effektiv Python programmieren 90 Wege für bessere Python-Programme
Verlag – mitp Verlag
Author – Brett Slatkin
2. Auflage, 2020
504 Seiten
Preise:
E-Book – 33,99€
Buch – 39,99€
Buch & E-Book – 44,99€
ISBN – 20074750176
Author Der Autor des Buches: Brett Slatkin, starte seine Karriere bei Google und hat dort schon über 10 Jahre Erfahrungen mit Python gesammelt.
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LINUX. Das umfassende Handbuch
Rheinwerk-Verlag
Author – Prof. Michael Kofler
17. aktualisierte Auflage 2021
1.452 Seiten
Preis (D): 49,90 €
ISBN – 978-3-8362-8442-4
Zum Autor: Prof. Dr. Michael Kofler hat Telematik an der TU Graz studiert und ist ein sehr erfolgreicher IT-Fachbuchautor. Seine Haupt-Themengebiete sind: Linux, IT-Sicherheit, die Programmiersprachen: Python, Java und Swift und der Einplatinen-Computer: Raspberry Pi. Er ist Entwickler, berät Firmen und arbeitet auch als Lehrbeauftragter. Michael Kofler. LINUX. Das umfassende Handbuch 17., aktualisierte Auflage 2021, 1.452 Seiten: Natürlich, im Internet findet man (gerade auch auf den englisch-sprachigen Seiten sehr viele Informationen zu Linux). Aber dieses anarchisch-demokratisches Gebilde, das niemanden gehört, hat auch deshalb so seine Tücken. Jeder kennt das: Genau die Antwort, die man sucht ist auch nach stundenlangem Suchen einfach nicht zu finden - egal welche Suchbegriffe man eingibt ... Und die meisten Treffer erzielt man auf Englisch, was auch mitunter dann schwierig ist. Bei dieser Linux-Bibel von Professor Kofler ist das aber anders: Er geht sehr systematisch vor. Ein Hauptwerkzeug ist dabei das Terminal. Dies garantiert uns, dass die angegebenen Befehlssequenzen auf allen Linux-Distributionen laufen und man nicht immer wieder neu irgendwelche Programme bedienen lernen muss. Das Buch befasst sich mit: der Installation von Linux, der Anwendung von Linux und reicht bis hin zu Systemkonfiguration und Administration und Serverkonfiguration. Weitere Themen sind: Text- und Code-Editoren, Virtualisierung und natürlich die System-Sicherheit. Wer noch tiefer in die "Eingeweide" von Linux herab will, kann natürlich auf einen recht großen Fundus von Büchern zugreifen. Michael Kofler hat ja darauf auch schon reagiert und z.B. eine Linux Kommandoreferenz (die wir hier auch im Einsatz haben!) heraus gegeben, die jetzt (2022) auch schon in der 5. Auflage erschienen ist. Diese Referenz behandelt auch so 'mal eben über 500 Befehle für die Kommandozeilen-Ebene. Diese Auslagerung belegt auch deutlich, dass die Kofler-Linux-Bibel mit 1.450 Seiten ihre Kapazitätsgrenze mehr als erreicht hat und dass eine Aufnahme z.B. der Kommandozeilen-Referenz (mit auch noch 'mal 530? Seiten) deutlich zuviel des Guten wäre. Die Basis der Beschreibungen liefert auch hier die am weitesten verbreitete Linux-Distribution: Ubuntu. Der Preis (knapp 50 Euro) für die "Linux-Bibel" ist u.M.n. fair und eine wirklich gute Investition für alle Linux-Nutzer - Beginner wie Fortgeschrittene. INHALTSVERZEICHNIS der "Linux-Bibel": LINUX. Das umfassende Handbuch, Michael Kofler, 17. Aufl., 2021: 0019 Vorwort 0021 Konzeption 0023 TEIL I Installation 0025 1 Was ist Linux? 0037 2 Installationsgrundlagen 0071 3 Installationsanleitungen 0115 TEIL II Linux anwenden 0117 4 Gnome 0163 5 KDE  * Gnome und KDE sind Desktop-Varianten (wispor.de)0179 6 Desktop-Apps und Tools 0241 7 Raspberry Pi * Der Raspberry Pi ist ein Einplatinen-Computer im Scheckkartenformat,* den man für ein Taschengeld kaufen kann! Auf ihm läuft auch Linux! (wispor.de)0297 TEIL III Linux-Grundlagen 0299 8 Arbeiten im Terminal * Das Terminal unter Linux entspricht dem* Befehlseingabefenster unter Windows. (wispor.de)0313 9 bash (Shell) 0363 10 zsh (Shell) 0375 11 Dateien und Verzeichnisse 0419 12 Prozessverwaltung 0451 13 Konverter für Grafik, Text und Multimedia 0467 14 Netzwerk-Tools 0487 TEIL IV Text- und Code-Editoren 0489 15 Visual Studio Code 0503 16 Vim 0521 17 Emacs 0543 TEIL V Systemkonfiguration und Administration 0545 18 Basiskonfiguration 0627 19 Netzwerkkonfiguration 0675 20 Software- und Paketverwaltung 0731 21 Grafiksystem 0765 22 Administration des Dateisystems 0863 23 GRUB * GRUB ist ein Bootloader; quasi das Startprogramm von Linux. (wispor.de)0887 24 Das Init-System 0909 25 Kernel und Module 0947 TEIL VI Server-Konfiguration 0949 26 Server-Installation 0995 27 Secure Shell (SSH) 1013 28 Apache * Apache ist der meistgenutzte Webserver im Internet. (wispor.de)1063 29 MySQL und MariaDB * MySQL und MariaDB sind Datenbanksysteme. (wispor.de)1087 30 Postfix und Dovecot 1155 31 Nextcloud 1173 32 Samba * "Fast alle Linux-Distributionen enthalten Samba und bieten damit Zugriff* auf Dateifreigaben in gemischten Netzwerken, in denen z. B. auch Windows* eingesetzt wird." (Quelle: Wikipedia, 18.Mär.2022)1215 TEIL VII Sicherheit 1217 33 Backups 1255 34 Firewalls 1285 35 SELinux und AppArmor 1301 TEIL VIII Virtualisierung & Co. 1303 36 VirtualBox 1321 37 QEMU/KVM 1361 38 Docker * Docker Container sind eine Art light-Version von Virtuellen Maschinen.* Vorteile von Containern: sie brauchen deutlich weniger Speicher und sie* laufen deutlich schneller. (wispor.de)1407 39 Linux on Windows 1421 Index * (ca. 1.500 Stichwörter!) (wispor.de)* Das Programm WINE ist in diesem Buch nicht erwähnt, deshalb hole ich das hier kurz * nach: WINE erlaubt es unter sehr vielen Linux-Distributionen zahlreiche Windows- * Programme laufen zu lassen. So sind wir hier Fans des Grafikbetrachters: Irfanview * und des Übersetzungsprogramms: Quickdic. Beide laufen unter WINE auf Ubuntu. * Je einfacher die zu verwendenden Programme sind, desto größer ist auch die * Chance, dass sie auch unter WINE lauffähig sind ... Hier hilft nur: ausprobieren . D:\Wispor\Rezensionen\Linux_Kofler17_ari.txt
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