Archive for the ‘Programmierung’ Category.

MariaDB installieren unter Linux

Für Apache Guacamole brauchte ich einen MySQL/MariaDB Server auf meinem Linux-Server, hier die Schritte zur Installation:

  1. sudo apt update
  2. sudo apt upgrade
  3. sudo apt install mariadb-server
  4. sudo mariadb

Standardmäßig kommt man als root sofort in die Datenbank, ohne ein Passwort einzugeben. Ich bin zwar den Hinweisen von https://kofler.info/root-login-problem-mit-mariadb/ gefolgt, um für den root-User ebenfalls ein Passwort festzulegen.

Aktuell wird aber jedes Passwort akzeptiert, wenn ich root bin, jedoch das festgelegte Passwort nicht akzeptiert, wenn ich als normaler User mysql -u root -p ausführe.

Sinnvolle mysql/mariadb-Befehle

Uwe

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Parsing Lexware Qif files with Python (and pandas)

Python has a few packages to parse Quicken files, among them:

However both packages generated errors when I used them with the file from Lexware Financial Manager 2019. Also as a programming exercise I decided to write my own parser, available under https://github.com/UweZiegenhagen/PyQIF-Parser.

As of today the code parses Quicken files and generates an Excel file with the accounts, classifications, categories and transactions it finds in the file. It supports (German) online accounts, investment accounts are not (yet) supported. I do not use my portfolio with Quicken so I probably will not implement this, feel free ask for it (with example files) or send pull requests.

Some code example is provided:

from PyQifParser import PyQifParser
 
P = PyQifParser(r'C:\Users\Uwe\Nextcloud\QIF-Parser\Quicken_h.QIF')
P.parse()
P.to_excel('r:/export.xlsx')

I plan to extend the code with repect to a) visualisation, b) sanity checks and c) statistical analyses

Uwe

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Hashes von Dateien erstellen mit Powershell

Verzeichnisse lassen sich recht einfach mit Powershell abgleichen, wenn man die Hashes aller enthaltenen Dateien vergleicht. Standardmäßig nutzt Powershell SHA256, dies lässt sich jedoch recht leicht ändern.

dir c:\ | get-filehash |  export-csv -notypeinformation -delimiter  ";" -path r:\files.csv 
 
PSDefaultParameterValues.add("Get-FileHash:Algorithm","MD5")

Die erzeugten Daten lassen sich dann leicht in Excel weiterverabeiten.

"Algorithm";"Hash";"Path"
"SHA256";"C883B5D2E16D22B09B176CA0786128F8064D47EDF26186B95845AA3678868496";"C:\msdia80.dll"

Uwe

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ZIP-Dateien erstellen mit Powershell

Hier ein kleines Beispiel, wie man mit Powershell ein Verzeichnis wegsichern kann, in diesem Fall eine Minecraft-Welt. Nützlich als Backup oder wenn man auf unterschiedlichen Rechnern spielt.

$datum = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd_HHmm"
$maschine = $env:computername
 
$quelle = "C:\Users\Uwe\AppData\Roaming\.minecraft\saves\New World"
$ziel = "C:\Users\Uwe\Nextcloud\minecraft-" + $maschine + "_" + $datum + ".zip"
 
Compress-Archive -Path $quelle -DestinationPath $ziel

Uwe

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Adressen zerlegen mit Python

Ich bin kürzlich auf die Herausforderung gestoßen, verschiedene Adresstypen aufzusplitten. Gegeben war immer die Straße und die Hausnummer, allerdings in verschiedenen länderspezifischen Variationen.

Hier eine Datei Datensatz.txt mit den Straßen:

Thanelstr. 46
Sieglinde-Briemer-Straße 716
Rennerstr. 542a
34, Rue de la Chanson
456 Market Square
Auf der Burg
Auf der Burg 234
90211 Melrost Place, Apt. 1

Hinweis: Benötigt man größere Mengen an Fake-Adressen, dann leistet die Faker-Bibliothek (https://github.com/joke2k/faker) gute Dienste. Mit dem folgenden Python-Code gelingt der Split in Straße und Hausnummer recht gut:

with open('Datensatz.txt', 'rt', encoding='utf-8') as eingabedatei:
    for zeile in eingabedatei:
 
        if zeile[-1] == '\n':
            zeile = zeile[:-1] # Entferne Zeilenumbruch, falls vorhanden
        gesplittet = zeile.split(' ') # Splitte anhand des Leerzeichens
        print(gesplittet) # gibt die Liste aus
 
        if gesplittet[-1].isdigit() and gesplittet[0].isdigit():
            namensteil = ''
            for i in gesplittet[1:]:
                namensteil = namensteil + " " + i 
            print('Name ist "', namensteil.strip() ,  '", Hausnummer ist ',  gesplittet[0], sep = '')
 
        elif gesplittet[-1][0].isdigit() and gesplittet[-1][-1].isalpha():
            namensteil = ''
            for i in gesplittet[:-1]:
                namensteil = namensteil + " " + i 
            print('Name ist "', namensteil.strip() ,  '", Hausnummer ist ',  gesplittet[-1], sep = '')
 
        elif gesplittet[-1].isdigit():
            namensteil = ''
            for i in gesplittet[:-1]:
                namensteil = namensteil + " " + i 
            print('Name ist "', namensteil.strip() ,  '", Hausnummer ist ',  gesplittet[-1], sep = '')
 
        elif gesplittet[0].isdigit():
            namensteil = ''
            for i in gesplittet[1:]:
                namensteil = namensteil + " " + i 
            print('Name ist "', namensteil.strip() ,  '", Hausnummer ist ',  gesplittet[0], sep = '')            
 
        elif gesplittet[0][0].isdigit() and gesplittet[0][-1] == ',':
            namensteil = ''
            for i in gesplittet[1:]:
                namensteil = namensteil + " " + i 
            print('Name ist "', namensteil.strip() ,  '", Hausnummer ist ',  gesplittet[0][:-1], sep = '')

Ergebnis:

['Thanelstr.', '46']
Name ist "Thanelstr.", Hausnummer ist 46
['Sieglinde-Briemer-Straße', '716']
Name ist "Sieglinde-Briemer-Straße", Hausnummer ist 716
['Rennerstr.', '542a']
Name ist "Rennerstr.", Hausnummer ist 542a
['34,', 'Rue', 'de', 'la', 'Chanson']
Name ist "Rue de la Chanson", Hausnummer ist 34
['456', 'Market', 'Square']
Name ist "Market Square", Hausnummer ist 456
['Auf', 'der', 'Burg']
['Auf', 'der', 'Burg', '234']
Name ist "Auf der Burg", Hausnummer ist 234
['90211', 'Melrost', 'Place,', 'Apt.', '1']
Name ist "Melrost Place, Apt. 1", Hausnummer ist 90211

Die Lösung ist nicht optimal, besser fährt man sicher mit libpostal und seinen Python-Bindings (https://github.com/openvenues/pypostal)

Uwe

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Mit Python PDFs herunterladen

Mit dem folgenden Python-Skript lassen sich auf einfache Weise alle PDFs von einer Webseite herunterladen.

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import requests
 
url = 'http://irgendeineurl.de'
 
r  = requests.get(url)
data = r.text
soup = BeautifulSoup(data)
 
for link in soup.find_all('a'):
    if link.get('href').endswith('.pdf'):
        urllib.request.urlretrieve(url + link.get('href'), link.get('href'))
        print(url + link.get('href'))

Uwe

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Ordner anlegen mit Python und Excel

Für das Github-Repository der Vorträge von Dante e.V. Vereinstagungen habe ich heute eine Menge Unterordner nebst entsprechenden README-Dateien anlegen dürfen. Da die manuelle Anlage zu lange gedauert hätte (und Verschwendung wertvoller Lebenszeit bedeutet hätte), habe ich ein kleines Python-Skript genutzt, das sich die Daten aus einer Excel-Datei geholt hat.

Die Excel-Datei Daten.xlsx hatte dabei den folgenden Aufbau:

Mit dem folgenden Skript habe ich pro Jahr jeweils zwei Unterordner angelegt und die README-Datei jeweils mit dem passenden Titel versorgt. Man hätte es noch schöner schreiben können, für einen Quick und Dirty Hack war es aber mehr als ausreichend.

import pandas as pd
import os
 
df = pd.read_excel('Daten.xlsx')
 
for index, row in df.iterrows():
    jahr = str(row['Year'])
 
    f1 = jahr + '-Frühling'
    f2 = jahr + '-Herbst'
    spring = row['Spring']
    autumn = row['Autumn']
 
    try:
        if not os.path.exists(f1):
            os.makedirs(f1)
    except OSError:
        print ('Fehler bei Verzeichnis ' +  directory)
 
    with open(f1+'/README.md', 'wt') as file:
        file.write('# Vorträge der Dante e.V. Frühjahrstagung '+jahr + '\n\n')
        file.write('Datum: \n')
        file.write('Veranstaltungsort: ' + spring +'\n')
 
    try:
        if not os.path.exists(f2):
            os.makedirs(f2)
    except OSError:
        print ('Fehler bei Verzeichnis ' +  directory)
 
 
    with open(f2+'/README.md','wt') as file:
        file.write('# Vorträge der Dante e.V. Herbsttagung '+jahr + '\n\n')
        file.write('Datum: \n')
        file.write('Veranstaltungsort: ' + autumn +'\n')

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Python-Übungsaufgabe: MD5-Hashes

Hier eine Übungsaufgabe, die ich mir heute basierend auf https://www.programmieraufgaben.ch/aufgabe/baeckerei-b-rot/xyikp5d5 ausgedacht habe:

Eine Firma hat sich im Streit von ihrem alten Administrator getrennt und hat jetzt ein Problem. Das Passwort für das Lohnzahlungssystem hatte nur der Admin, man kann es nicht zurücksetzen und sollte es einmal falsch eingegeben werden, werden alle Daten der letzten zehn Jahre gelöscht.

Studentin Susanne, die gerade ein Praktikum bei der Firma macht, findet im Dateisystem des Rechners eine Datei, die einen MD5-Hash vom Passwort enthält. Zusätzlich ist bekannt, dass es sich beim Passwort um (verschiedene Fälle mit steigender Komplexität)

* eine vierstellige Zahl (Hash lautet \texttt{48c8c3963853fff20bd9e8bee9bd4c07})
* eine fünfstellige Zahl (Hash selbst ausdenken) oder
* eine sechsstellige Zahl oder
* einen String aus vier (oder fünf oder sechs) Ziffern und Kleinbuchstaben (super als Hausaufgabe!)

handelt. Schreiben Sie ein Programm, das das Passwort im Klartext auf Basis des MD5-Hash ausgibt.

Für die Bestimmung des MD5-Hash nutzen Sie eine passende Bibliothek, eine Implementierung des Algorithmus ist natürlich nicht notwendig.

Uwe

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Zwei Aufgabenblätter auf einer Seite mit LaTeX

Für meine Studierenden erstelle ich diverse Übungsblätter, damit das Thema „Python“ etwas anschaulicher wird. Dazu nutze ich ein angepasstes LaTeX-Template, mit dem ich die Seite dupliziere und in verkleinerter Form auf das DIN A4-Blatt bringe.

%!TEX TS-program = Arara
% arara: pdflatex: {shell: yes}
% arara: pdflatex: {shell: yes}
% arara: clean: { extensions: [ log, aux, nav, out, snm, vrb, toc ] }
 
\documentclass[a4paper,ngerman,12pt]{exam} 
 
\usepackage{babel}
\usepackage[a4paper,top=2.5cm,bottom=3cm,left=2.5cm,right=2cm]{geometry}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage{booktabs}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{csquotes}
\usepackage{paralist}
\usepackage[math]{iwona}
\usepackage{textcomp}
\usepackage{listings}
\usepackage{xcolor}
 
\pointpoints{Punkt}{Punkte}
\bonuspointpoints{Bonuspunkt}{Bonuspunkte}
\renewcommand{\solutiontitle}{\noindent\textbf{Lösung:}\enspace}
 
\chqword{Frage}   
\chpgword{Seite} 
\chpword{Punkte}   
\chbpword{Bonus Punkte} 
\chsword{Erreicht}   
\chtword{Gesamt}
 
\pagestyle{headandfoot}
\runningheadrule
 
%%%%%%%
\definecolor{hellgelb}{rgb}{1,1,0.8}
\definecolor{lightgelb}{rgb}{1,1,0.8}
\definecolor{colKeys}{rgb}{0,0,1}
\definecolor{colIdentifier}{rgb}{0,0,0}
\definecolor{colComments}{rgb}{1,0,0}
\definecolor{colString}{rgb}{0,0.5,0}
 
\usepackage{listings}
\lstset{%
    float=hbp,%
    basicstyle=\ttfamily\footnotesize, %
    identifierstyle=\color{colIdentifier}, %
    keywordstyle=\color{colKeys}, %
    stringstyle=\color{colString}, %
    commentstyle=\color{colComments}, %
    columns=flexible, %
    tabsize=2, %
    frame=single, %
    upquote=true,%
    extendedchars=true, %
    showspaces=false, %
    showstringspaces=false, %
    numbers=left, %
    numberstyle=\tiny, %
    breaklines=true, %
    backgroundcolor=\color{hellgelb}, %
    breakautoindent=true, %
    captionpos=b%
}
 
%%%%%%%%%%%%
\lstset{literate=%
    {Ö}{{\"O}}1
    {Ä}{{\"A}}1
    {Ü}{{\"U}}1
    {ß}{{\ss}}1
    {ü}{{\"u}}1
    {ä}{{\"a}}1
    {ö}{{\"o}}1
    {~}{{\textasciitilde}}1
}
 
 
 
\usepackage{pgfpages}                                 % <— load the package
\usepackage{atbegshi}
 
\newcommand{\twoonone}{% 
  \pgfpagesuselayout{2 on 1}[a4paper,landscape,border shrink=5mm] % <— set options
  % duplicate the content at shipout time
  \AtBeginShipout{%
    \pgfpagesshipoutlogicalpage{1}\copy\AtBeginShipoutBox%
    \pgfpagesshipoutlogicalpage{2}\box\AtBeginShipoutBox%
    \pgfshipoutphysicalpage%
  }}
 
 
 
\firstpageheader{WS~2018/2019}{Skriptsprachenprogrammierung}{Dr.~Uwe Ziegenhagen}
\runningheader{WS~2018/2019}{Skriptsprachenprogrammierung}{Dr.~Uwe Ziegenhagen}
\firstpagefooter{\today}{}{\thepage\,/\,\numpages}
\runningfooter{\today}{Mitte unten}{\thepage\,/\,\numpages}
 
\setlength{\parindent}{0pt}
\setlength{\parskip}{6pt}
 
 
\twoonone % two pages on one
 
\begin{document}
 
\vspace*{0.5cm}
\begin{center}
\huge\bfseries Arbeitsblatt 02: Datentypen
\end{center}
\vspace*{0.5cm}
 
\section*{Aufgaben}
 
\begin{questions}
\question Welche Datentypen kennen Sie in Python?
 
\begin{itemize}
	\item 
	\item 
	\item 
	\item 
	\item 
\end{itemize}
 
\question Erstellen Sie verschiedene Variablen mit unterschiedlichen Datentypen! Führen Sie verschiedene Grundrechenarten mit den Datentypen durch.
 
\question Satz des Pythagoras: Berechnen Sie mittels Python die Hypotenuse eines Dreiecks, dessen Katheten 3 und 4 Zentimeter lang sind. Prüfen Sie die Datentypen der Variablen mittels \texttt{type()} Funktion! Warum gibt es Unterschiede in den Typen?
 
\question Richten Sie einen String beliebiger Länge bei der Ausgabe auf der Kommandozeile rechtsbündig aus! Hinweise: Gehen Sie von einer Zeilenbreite von 60 Zeichen aus. Benutzen Sie die \texttt{len()} Funktion, um die Länge der Zeichenkette zu bestimmen.
 
\question Nutzen Sie die \texttt{int()}, \texttt{float()} und \texttt{str()} Funktion, um verschiedene Datentypen umzuwandeln!
 
\question Hier kommt ein Listing
 
\begin{lstlisting}[language={Python}]
def create_bruch():
    zahlen = list(range(1,13))
    zaehler = random.choice(zahlen)
    zahlen.remove(zaehler)
    nenner = random.choice(zahlen)
    return 1234
\end{lstlisting}
 
\end{questions}
 
\end{document}

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Adressen parsen mit Python und libpostal/pypostal

Beim letzten Treffen der PyCologne habe ich meinen Ansatz vorgestellt, um „Straße Hausnummer“ Kombinationen aus verschiedenen Ländern zu parsen. Jemand in der Gruppe gab mir dann den Hinweis auf libpostal und seine Python-Bindings.

Unter Windows habe ich es nicht zum Laufen bekommen, die Installationsroutine setzt noch diverse Compiler voraus. Unter Linux klappt die Installation, wenn man sich genau an die Anleitung unter https://github.com/openvenues/pypostal hält.

Dann kann man mittels parse_address() die Adressdaten verarbeiten.

(base) uwe@Micro:~$ python
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 20:35:49)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from postal.parser import parse_address
>>> parse_address("Meisenweg 1")
[('meisenweg', 'road'), ('1', 'house_number')]
>>> parse_address("10 Downing Street")
[('10', 'house_number'), ('downing street', 'road')]
>>> parse_address("10, Rue de Pommes Frites")
[('10', 'house_number'), ('rue de pommes frites', 'road')]
>>> parse_address("Am Geldspeicher 1, 12345 Entenhausen")
[('am geldspeicher', 'road'), ('1', 'house_number'), ('12345', 'postcode'), ('entenhausen', 'city')]
>>>

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