Posts tagged ‘Python’

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}

Uwe

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Vortragsfolien zum Thema „TDD mit Python“

Hier die Folien einer Präsentation, die ich auf den Python-Stammtischen in Düsseldorf und Köln gehalten habe.

PyDDF-TDD-UweZiegenhagen.pdf

Uwe

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Aufgaben zum Bruchrechnen erstellen mit LaTeX und Python

Hier ein kurzes Beispiel, wie man mit Python eine TeX-Datei mit vielen Brüchen erzeugen kann. Nützlich, wenn Kinder Brüche kürzen oder erweitern sollen. In der nächsten Zeit werde ich sicher noch entsprechende Anpassungen für das Rechnen mit Brüchen hinzufügen.

EDIT: Erweitert um das Löschen der Hilfsdateien.

import os
import random
 
 
head = """
\\documentclass[14pt, twocolumn]{scrartcl}
\\usepackage[utf8]{inputenc}
\\usepackage[T1]{fontenc}
\\pagestyle{empty}
 
\\begin{document}
 
\\begin{itemize}"""
 
foot = """
\\end{itemize}
\\end{document}
"""
 
def create_bruch():
    zahlen = list(range(1,13))
    zaehler = random.choice(zahlen)
    zahlen.remove(zaehler)
    nenner = random.choice(zahlen)
    return '\\item \\( \\frac{'+ str(zaehler) + '}{' + str(nenner) + '} \\)\\vspace{1em}'
 
 
with open("Brueche.tex", "w") as document:
    document.write(head);
    for i in range(32):
        document.write(create_bruch());
    document.write(foot);
    document.close();
 
os.system("pdflatex Brueche.tex")
os.unlink("Brueche.log")
os.unlink("Brueche.aux")
os.unlink("Brueche.tex")

Brueche

Uwe

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Slides for my TUG 2019 presentations in Palo Alto

This year I was able to visit the TUG 2019 meeting in Palo Alto, California. I gave two talks, one on LaTeX & Python, the other one on the creation of exams using the exam class. Find below the slides, all sources are included in the PDF and accessible at least via Adobe Reader.

Uwe

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Kredit-Tilgungspläne mit Python und numpy/pandas erstellen

Als der Kauf unserer Wohnung anstand, wollte ich die entsprechende Angebote der Banken nachrechnen und habe mir ein Python-Skript geschrieben, das die entsprechenden Berechnungen vornimmt. Berücksichtigt werden dabei auch Sondertilgungen im Dezember eines Jahres sowie eine Wartezeit von n Jahren ohne Sondertilgung.

Bei Fragen dazu fragt mich ruhig per E-Mail an @gmail.com

Hier jetzt das Skript:

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import pandas as pd
import numpy as np
 
 
def berechne_jaehrliche_Annuitaet(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent):
    """ Berechnet die _jährliche_ Annuität.
        Jährliche_Rate = (nominalzins + tilgungssatz) * Kreditsumme
        Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Annuit%C3%A4tendarlehen
    """ 
 
    zinssatz = nominalzins_prozent / 100
    tilgung = tilgungssatz_prozent / 100
    return round(kreditsumme * (zinssatz + tilgung), 2)
 
 
def berechne_monatliche_Annuitaet(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent):
    """ Berechnet die _monatliche_ Annuität.
        Jährliche_Rate = (nominalzins + tilgungssatz) * Kreditsumme
        Monatliche_Rate = Jährliche_Rate / 12
    """ 
 
    zinssatz = nominalzins_prozent / 100
    tilgung = tilgungssatz_prozent / 100
    return round(kreditsumme * (zinssatz + tilgung) / 12, 2)
 
def tilgungsplan_df(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent, sondert, wartezeit, monate):
    """ 
        Gibt DataFrame der monatlichen Tilgungen zurück
 
        "monate" für wieviele Monate wird der Tilgungsplan erstellt
        "sondert" Betrag der jährlichen Sondertilgung
        "wartezeit" Anzahl der Jahre ohne Sondertilgung
    """
 
    df = pd.DataFrame()
    restschuld = kreditsumme # Am Anfang entspricht die Restschuld der Kreditsumme
    zinssatz = nominalzins_prozent / 100
    tilgung = tilgungssatz_prozent / 100
 
    annuitaet = berechne_monatliche_Annuitaet(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent)
    zinsen = 0
 
    for j in range(1,monate+1):
        # Split der Annuität in ihre Komponenten Zinslast und Tilgung
        zinsen = restschuld * zinssatz / 12 
        # Wenn Restschuld kleiner Annuität, dann wird die komplette 
        # Restschuld getilgt
        tilgung = restschuld if restschuld < annuitaet else annuitaet - zinsen    
 
        anfangsschuld = restschuld
        jahr = ((j-1) // 12) + 1 # in welchem Monat befinden wir uns
 
        # Sondertilgungen im Dezember eines Jahres, wenn wir 
        # nicht in der Wartezeit sind
        if j % 12 == 0 and anfangsschuld > 0 and jahr > wartezeit:
            sondertilgung = sondert
        else:
            sondertilgung = 0
 
        # Restschuld_neu = Restschuld_alt minus Tilgung minus Sondertilgung
        restschuld = restschuld - tilgung - sondertilgung
 
        # Dataframe befüllen
        df = df.append({'Monat': j, 'Jahr': jahr,'Anfangsschuld': anfangsschuld, 
        'Zinsen':zinsen, 'Tilgung': tilgung, 'Sondertilgung': sondertilgung,
        'Restschuld': restschuld}, ignore_index=True)    
 
    # Indikatorspalte, "1" wenn der Kredit noch nicht abbezahlt ist, sonst "0"
    df['Indikator'] = np.where(df['Anfangsschuld']>0, 1, 0)
    # Umsortieren der Spalten
    df = df[['Monat', 'Jahr', 'Anfangsschuld', 'Zinsen', 'Tilgung', 'Sondertilgung', 'Restschuld', 'Indikator']]
 
    # Runden auf 2 Nachkommastellen
    for i in ['Anfangsschuld', 'Zinsen', 'Tilgung', 'Restschuld']:
        df[i] = df[i].apply(lambda x: round(x, 2))    
 
    # Monat als Index nutzen
    df.set_index('Monat', inplace=True)
    return df
 
print(berechne_jaehrliche_Annuitaet(200000, 2.0, 3.0), 'jährliche Annuität')
print(berechne_monatliche_Annuitaet(200000, 2.0, 3.0), 'monatliche Annuität')
 
tilgungsplan = tilgungsplan_df(200000, 2.0, 3.0, 5000, 0, 200)
#Wie lange läuft der Kredit
print('Gesamtlaufzeit:', round(tilgungsplan['Indikator'].sum(),1), 'Monate')
 
tilgungsplan.to_excel('tilgungsplan_gesamt.xlsx')

Uwe

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Excel-Dateien schreiben mit Openpyxl: (Bedingte) Formatierung

This entry is part 6 of 6 in the series Openpyxl

Mit Openpyxl lassen sich auch Zellformatierungen und bedingte Formatierungen setzen. Das folgende Beispiel formatiert die ersten beiden Spalten grün, wenn der Zellwert „1“ beträgt und rot für alle anderen Inhalte. Die dritte Spalte wird mit blauem Hintergrund formatiert, hier jedoch ohne Bedingung.

import pandas as pd
import numpy as np
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.cell import get_column_letter
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.worksheet.table import Table, TableStyleInfo
 
from openpyxl.styles import Color, PatternFill, Font, Border
from openpyxl.formatting.rule import ColorScaleRule, CellIsRule, FormulaRule, Rule
 
 
dataframe = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
rows = dataframe_to_rows(dataframe, index=False, header=True)
 
wb = Workbook()
ws = wb.active
 
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
    for c_idx, value in enumerate(row, 1):
        ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
 
# Set column widths based on title width or fixed number
widths = {}
for column in ws.columns:
    if column[0].value is None: # no column header => Fixed with
        widths[column[0].column] = 10.5
    else: # if column header is present => min width resp. maximum
        widths[column[0].column] = max(len(str(column[0].value)) * 1.45, 10.5)
 
ws.column_dimensions[get_column_letter(column[0].column)].width = widths[column[0].column]
 
# Insert formatted table from A1 to max column/max row
tab = Table(displayName="MeineTabelle", ref='A1:' + get_column_letter(ws.max_column) + str(ws.max_row))
style = TableStyleInfo(name="TableStyleLight9", showFirstColumn=False,
                       showLastColumn=False, showRowStripes=True, showColumnStripes=True)
tab.tableStyleInfo = style
ws.add_table(tab)
 
# conditional formatting
redFill = PatternFill(start_color='EE1111',end_color='EE1111',fill_type='solid')
greenFill = PatternFill(start_color='EE1111',end_color='11EE11',fill_type='solid')
ws.conditional_formatting.add('A2:B'+str(ws.max_row),CellIsRule(operator='equal', formula=[1], stopIfTrue=True, fill=greenFill))
ws.conditional_formatting.add('A2:B'+str(ws.max_row),CellIsRule(operator='notEqual', formula=[1], stopIfTrue=True, fill=redFill))
 
lightbluefill = PatternFill(start_color='CCCCFF',end_color='CCCCFF',fill_type='solid')
 
for rowNum in range(2, ws.max_row + 1):
    ws.cell(row=rowNum, column=3).fill = lightbluefill
 
wb.save('07.xlsx')
wb.close()

Uwe

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Excel-Dateien schreiben mit Openpyxl: Kalkulationstabelle erstellen

This entry is part 5 of 6 in the series Openpyxl

Mit Openpyxl lassen sich auch einfach Excel-Daten in Kalkulationstabellen umwandeln, die eine ansprechende Formatierung, Unterstützung bei Formeln und Filter mitbringen. Im folgenden Beispiel nutzen wir noch die Hilfsfunktion get_column_letter(ws.max_column) aus dem utils.cell Modul, um den Excel-Spaltenname für die entsprechenden Spalten zu bestimmen.

import pandas as pd
import numpy as np
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.cell import get_column_letter
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.worksheet.table import Table, TableStyleInfo
 
 
dataframe = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
rows = dataframe_to_rows(dataframe, index=False, header=True)
 
wb = Workbook()
ws = wb.active
 
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
    for c_idx, value in enumerate(row, 1):
        ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
 
# Set column widths based on title width or fixed number
widths = {}
for column in ws.columns:
    if column[0].value is None: # no column header => Fixed with
        widths[column[0].column] = 10.5
    else: # if column header is present => min width resp. maximum
        widths[column[0].column] = max(len(str(column[0].value)) * 1.45, 10.5)
 
ws.column_dimensions[get_column_letter(column[0].column)].width = widths[column[0].column]
 
# Insert formatted table from A1 to max column/max row
tab = Table(displayName="MeineTabelle", ref='A1:' + get_column_letter(ws.max_column) + str(ws.max_row))
style = TableStyleInfo(name="TableStyleLight9", showFirstColumn=False,
                       showLastColumn=False, showRowStripes=True, showColumnStripes=True)
tab.tableStyleInfo = style
ws.add_table(tab)
 
wb.save('05.xlsx')
wb.close()

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Excel-Dateien schreiben mit Openpyxl: Spaltenbreiten errechnen

This entry is part 4 of 6 in the series Openpyxl

Wir im letzten Teil erwähnt, lassen sich die Spaltenbreiten beim Export nach Excel auch errechnen. Dazu dient der Schnipsel von stackoverflow im folgenden Code. Ich habe den Code noch so abgewandelt, dass — wenn eine Spaltenüberschrift vorhanden ist — das Maximum aus dem Produkt der errechneten Breite und einem händisch festgelegten Faktor und einer fixen Zahl genutzt wird.

import pandas as pd
import numpy as np
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
 
dataframe = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
rows = dataframe_to_rows(dataframe, index=False, header=True)
 
wb = Workbook()
ws = wb.active
 
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
    for c_idx, value in enumerate(row, 1):
        ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
 
# Set column widths based on title width or fixed number
widths = {}
for column in ws.columns:
    if column[0].value is None: # no column header => Fixed with
        widths[column[0].column] = 10.5
    else: # if column header is present => min width resp. maximum
        widths[column[0].column] = max(len(str(column[0].value)) * 1.45, 10.5)
 
ws.column_dimensions[get_column_letter(column[0].column)].width = widths[column[0].column]
 
wb.save('04.xlsx')
wb.close()

Uwe

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Excel-Dateien schreiben mit Openpyxl: Spaltenbreiten manuell setzen

This entry is part 3 of 6 in the series Openpyxl

Mit openpyxl lassen sich auch die Spaltenbreiten für einzelne Spalten explizit festlegen. Dazu liefert das worksheet Objekt die Eigenschaft column_dimensions mit, die man einfach setzen kann. Dieses manuelle Setzen kann man auch weglassen, wenn man die Spaltenbreite errechnen lässt, dazu mehr im nächsten Teil.

import pandas as pd
import numpy as np
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
 
dataframe = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
rows = dataframe_to_rows(dataframe, index=False, header=True)
 
wb = Workbook()
ws = wb.active
 
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
    for c_idx, value in enumerate(row, 1):
        ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
 
ws.column_dimensions['A'].width = 5
ws.column_dimensions['B'].width = 10
ws.column_dimensions['C'].width = 15
 
wb.save('03.xlsx')
wb.close()

Uwe

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