Erkläre zuerst Zweck und Lesbarkeit, dann steigere Komplexität: Filter, verschachtelte Schleifen, bedingte Ausdrücke. Ein historischer Fun‑Fact: PEP 202 machte Listenabstraktionen vor über zwei Jahrzehnten alltagstauglich. Baue täglich drei Einzeiler, vergleiche mit for‑Schleifen, und reflektiere, wann Verständlichkeit wichtiger als Kürze ist.
Übe Schlüssel‑Wert‑Zugriffe, Zählen von Ereignissen und Zusammenführen mit .update. Vergleiche dict.get, setdefault und Collections‑Counter, um Standards elegant abzubilden. Mini‑Aufgabe: Wortfrequenz aus einer kurzen Notiz bestimmen, anschließend Stoppwörter filtern und die drei häufigsten Begriffe präsentieren – alles in wenigen, klaren Zeilen.
Starte mit reinen Funktionen, die nur Eingaben in Ausgaben verwandeln. Ergänze sprechende Namen, optionale Typannotationen und Docstrings. Schreibe ein Doctest‑Beispiel, das du später automatisch prüfst. So entsteht schrittweise Vertrauen in Korrektheit, während Komplexität dosiert und nachvollziehbar zunimmt.
Erweitere FizzBuzz um variable Teilbarkeitsregeln, konfigurierbare Mappings oder internationale Ausgaben. Nutze Parametrisierung und property‑basierte Tests in Gedanken oder notiert, wenn Ausführen nicht möglich ist. Miss Laufzeit mit einfachen Zeitstempeln, reflektiere Lesbarkeit, und dokumentiere Entscheidungen, damit spätere du‑Selbst Varianten vergleichen kann.
Formuliere Mikroaufgaben wie Dateinamen filtern, Häufigkeiten aggregieren oder Sequenzen kombinieren. Versuche eine klare Lösung in einer Zeile, dann eine gut lesbare Mehrzeilenversion. Vergleiche beide kritisch. Lerne, wann Expressivität gewinnt, und wann Struktur und sprechende Schritte langfristig Wartung und Zusammenarbeit erleichtern.
Nimm kurze Textschnipsel aus Nachrichten oder Notizen und übe Matches, Gruppen und benannte Gruppen. Baue Schritt für Schritt, notiere Beispiele und Gegenbeispiele. Erkläre dir laut, was jedes Symbol bewirkt. Dieser bewusste Prozess festigt Muster und verhindert, dass kryptische Ausdrücke zum fragilen Rätsel werden.





