Was sind explorative Tests?

Sie definieren sich durch ihre ad-hoc Natur. Tester nutzen ihre Erfahrungen, Intuition und Kreativität, um Software-Anwendungen zu untersuchen und potenzielle Fehler aufzudecken. Diese Art des Testens basiert auf der Neugier und dem Erkundungswillen des Testers, der das System frei erforscht, anstatt starren Testplänen zu folgen.

Warum sind explorative Tests wichtig?

Die Bedeutung explorativer Tests liegt in ihrer Fähigkeit, unvorhersehbare Fehler und Schwachstellen in Software-Produkten zu identifizieren. Durch die Freiheit und Flexibilität, die diese Testmethode bietet, entdecken Tester oft Probleme, die bei strukturierten Tests unentdeckt geblieben wären. Sie tragen wesentlich dazu bei, die Qualität der Software zu verbessern und das Risiko von Software-Fehlern zu reduzieren.

Wie geht man explorative Tests am besten an?

Erfolgreiche explorative Tests erfordern eine sorgfältige Vorbereitung und eine klare Strategie. Hier sind einige bewährte Praktiken:

Klare Testziele definieren:

Vor Beginn der Tests sollte man klare Ziele festlegen, um den Fokus und die Richtung der Testaktivitäten zu bestimmen.

Erfahrene Tester nutzen:

Explorative Tests profitieren enorm von der Erfahrung und dem Fachwissen der Tester. Man sollte sicher stellen, dass erfahrene Tester am Prozess beteiligt sind.

Kreativität fördern:

Man sollte eine Umgebung schaffen, die Kreativität und freies Denken fördert. Dies ermöglicht es den Testern, über den Tellerrand hinauszudenken und innovative Testansätze zu entwickeln.

Dokumentieren der Ergebnisse:

Auch wenn explorative Tests weniger strukturiert sind, ist es entscheidend, die Testergebnisse und -beobachtungen sorgfältig zu dokumentieren. Dies erleichtert die Nachvollziehbarkeit und hilft bei der Kommunikation von Problemen an das Entwicklungsteam.

Beispiele für explorative Tests:

Benutzeroberfläche und Usability:

Ein Tester könnte eine Anwendung frei erforschen, um die Benutzerfreundlichkeit und das Design der Benutzeroberfläche zu bewerten.

Kompatibilität:

Tester prüfen, wie die Software auf verschiedenen Geräten, Betriebssystemen und Browsern funktioniert, um Kompatibilitätsprobleme zu identifizieren.

Leistung:

Durch das gezielte Auslasten des Systems suchen Tester nach Leistungsengpässen und Stabilitätsproblemen.

Sicherheit:

Tester versuchen, Schwachstellen und Sicherheitslücken zu finden, indem sie ungewöhnliche Eingaben tätigen und versuchen, das System auf unkonventionelle Weise zu manipulieren.

Welche Software kann man nutzen?

Es gibt Software, die den Entwickler bzw. Tester bei explorativen Tests unterstützen können. Diese Tools helfen in der Regel dabei, den Testprozess zu organisieren, Notizen zu machen, Fehler zu dokumentieren und oft auch, Test-Sessions aufzuzeichnen. Hier sind einige Beispiele:

1. TestRail: Eine webbasierte Test-Management-Plattform, die Teams dabei unterstützt, ihre Softwaretests zu organisieren, zu planen und durchzuführen. TestRail bietet spezielle Funktionalitäten für explorative Tests, einschließlich der Möglichkeit, Sitzungen zu planen, Notizen zu machen und Fehler direkt zu dokumentieren.
2. qTest: Eine umfassende Test-Management-Plattform, die verschiedene Testmethoden unterstützt, einschließlich explorativer Tests. qTest ermöglicht die Erfassung von Testnotizen, Screenshots und Videos während der Testdurchführung.
3. Session Tester: Ein Open-Source-Tool speziell für explorative Tests. Es unterstützt Tester bei der Durchführung von Test-Sessions, bei der Aufnahme von Screenshots und bei der Erstellung von Berichten.
4. Rapid Reporter: Ein leichtgewichtiges, portables Tool für explorative Test-Sessions. Es ermöglicht Testern, Notizen, Screenshots und andere relevante Informationen während der Testdurchführung zu erfassen.
5. JIRA mit Xray: JIRA ist eine weit verbreitete Software für das Issue- und Projektmanagement. Mit dem Xray-Plugin können Teams ihre Testfälle verwalten, Testausführungen planen und Testergebnisse dokumentieren, einschließlich explorativer Tests.

Diese Tools helfen dabei, den explorativen Testprozess zu strukturieren und zu dokumentieren, während sie gleichzeitig die Flexibilität und Kreativität unterstützen, die für erfolgreiche explorative Tests erforderlich sind. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass das Hauptinstrument bei explorativen Tests der menschliche Tester selbst ist, seine Kreativität, sein kritisches Denken und seine Fähigkeit, sich außerhalb vorgegebener Strukturen zu bewegen. Software-Tools können diesen Prozess unterstützen, aber sie ersetzen nicht die Notwendigkeit eines erfahrenen und kreativen Testers.

Fazit

Explorative Tests stellen einen unverzichtbaren Bestandteil des Software-Testprozesses dar, indem sie die Grenzen herkömmlicher Testmethoden erweitern und Raum für Innovation und kreatives Problemlösen bieten. Durch die Implementierung effektiver Strategien und Praktiken entfaltet diese Testmethode ihr volles Potenzial und trägt maßgeblich zur Verbesserung der Software-Qualität bei. Mit einem klaren Verständnis dafür und einer gut durchdachten Herangehensweise lassen sich Software-Produkte auf ein neues Qualitätsniveau heben.

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Was ist Debugging?

Debugging bezeichnet den Prozess, Fehler (sogenannte „Bugs“) in einem Softwareprogramm zu finden und zu beheben. Dies kann Designfehler, Logikfehler oder Laufzeitfehler einschließen. Ziel ist es, eine reibungslose, effiziente und korrekte Ausführung des Programms sicherzustellen.

Geschichte des Debuggings

Der Begriff „Debugging“ leitet sich von der frühen Computergeschichte ab, als Grace Hopper, eine Computerpionierin, einen echten Insekten (einen Motte) im Relay eines Computers entdeckte und diesen entfernte. Dieses Ereignis dokumentierte sie als „ersten echten Bug“ und gab so dem Prozess seinen Namen. Das Foto von dieser Motte möchte ich niemandem vorenthalten.

Wie nähert man sich dem Debugging?

1. Verstehen des Problems: Bevor man einen Fehler beheben kann, muss man das Problem genau verstehen. Deshalb gilt, die Symptome des Bugs zu identifizieren und zu wissen, wann und wie er auftritt.
2. Reproduktion des Fehlers: Ein Fehler, den man zuverlässig reproduzieren kann, lässt sich leichter lokalisieren und beheben.
3. Einsatz von Debugging-Tools: Moderne Programmiersprachen bieten spezielle Werkzeuge, um den Code zur Laufzeit zu untersuchen, z.B. Debugger, die es erlauben, den Code Schritt für Schritt auszuführen und den Zustand der Variablen zu beobachten.
4. Isolieren des Problems: Manchmal hilft es, den Code in kleinere Abschnitte zu unterteilen oder testweise Codeabschnitte zu deaktivieren. Somit kann man die Fehlerquelle eingrenzen.
5. Lösung implementieren und testen: Nachdem der Fehler gefunden ist, muss man eine Lösung implementieren und ausführlich testen, um sicherzustellen, dass das Problem behoben ist und keine neuen Fehler eingeführt wurden.

Praktische Beispiele für Debugging

• Fehler in einer Schleife: Ein Programm zählt nicht korrekt. Daher untersucht man mit einem Debugger den Schleifen-Code, setzt Haltepunkte und beobachtet, wie sich die Zählvariable verändert.
• Datenbankabfragen: Eine Datenbankabfrage liefert nicht die erwarteten Ergebnisse. Daher kann man durch das Überprüfen der Abfrage und den Einsatz von Logging-Techniken sehen, welche Daten die Datenbank tatsächlich zurückgibt und wo das Problem liegt.
• Webanwendungen: Ein Button auf einer Webseite funktioniert nicht. Somit lassen sich mit den Entwicklertools des Browsers JavaScript-Fehler aufdecken und beheben.

Welche Debugging Tools gibt es?

Es gibt viele Debugging-Tools, die sich in ihrer Funktionalität, Anwendungsbereich und unterstützten Programmiersprachen unterscheiden. Hier ist eine Liste einiger gängiger und weit verbreiteter Debugging-Tools:

1. GDB (GNU Debugger): Ein mächtiger Debugger für viele Programmiersprachen, insbesondere C und C++.
2. LLDB: Der Debugger von LLVM, der primär für C, C++ und Objective-C verwendet wird.
3. pdb: Ein Debugger für Python.
4. Visual Studio Debugger: Integriert in die Visual Studio IDE und unterstützt mehrere Sprachen, insbesondere C#, C++ und VB.NET.
5. Xcode Debugger: Ein Debugger für iOS- und MacOS-Anwendungen, hauptsächlich in Swift und Objective-C geschrieben. (Siehe auch meinen Beitrag über Xcode)
6. Eclipse Java Development Tools (JDT): Für Java-Anwendungen.
7. NetBeans Debugger: Ein Debugger für Java und andere Sprachen, der in der NetBeans IDE integriert ist.
8. Firebug & Firefox Developer Tools: Werkzeuge zum Debuggen von Webseiten, insbesondere HTML, CSS und JavaScript, in Firefox.
9. Chrome Developer Tools: Integrierte Debugging- und Profilierungswerkzeuge für Webentwickler in Google Chrome.
10. Safari Web Inspector: Debugging-Tool für Webentwickler in Safari.
11. Opera Dragonfly: Debugging-Tool für Webentwickler in Opera.
12. WinDbg: Ein Windows-Debugger für native Anwendungen und Systemprobleme.
13. Fiddler: Ein Web-Debugging-Proxy, mit dem der Datenverkehr zwischen Computer und Internet überwacht werden kann.
14. Wireshark: Ein Netzwerkanalyse-Tool, mit dem Datenverkehr „geschnüffelt“ und analysiert werden kann. Siehe meinen Beitrag über Wireshark.
15. Valgrind: Ein Instrumentierungsframework für das Dynamic Analysis von Linux-Programmen. Besonders nützlich zum Aufspüren von Speicherlecks.
16. IntelliJ IDEA Debugger: Für Java und andere JVM-Sprachen. Teil der IntelliJ IDEA IDE.
17. DTrace: Ein Werkzeug für die Tracing und Fehlerbehebung von Anwendungen und Systemen, verfügbar auf einigen Unix-basierten Systemen.
18. strace & ltrace: Tools für das Tracing von Systemaufrufen und Library-Aufrufen in Linux.
19. jdb: Ein Command-Line Java-Debugger.
20. Node.js Inspector: Für das Debuggen von Node.js-Anwendungen.

Weniger ist mehr

Ich habe in diesem Beitrag nur einige der vielen verfügbaren Debugging-Tools genannt. Je nach Bedarf, Plattform und Programmiersprache gibt es spezialisierte Debugger und Hilfsmittel. Es empfiehlt sich, dass richtige Tool für den jeweiligen Anwendungsfall auszuwählen und sich mit seinen Funktionen vertraut zu machen.

Fazit

Debugging spielt eine unverzichtbare Rolle in der Softwareentwicklung. Mit einem systematischen Ansatz und den richtigen Tools lässt sich der Prozess effizient gestalten. Es lohnt sich, ständig die eigenen Debugging-Fähigkeiten zu schärfen, um Programme von höchster Qualität zu erstellen.

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Die Entstehung von macOS

Die Geschichte von macOS beginnt mit „Mac OS X“, das 2001 auf den Markt kam. Apple entwickelte es auf Basis des NeXTStep-Betriebssystems, nachdem das Unternehmen NeXT 1997 übernommen hatte. Mit jeder neuen Version brachte Apple wesentliche Verbesserungen und Features hinzu, einschließlich Spotlight-Suche, Time Machine und dem Mac App Store. 2012 änderte Apple die Bezeichnung leicht von „Mac OS X“ zu „OS X“. Schließlich, erhielt das System 2016 seinen aktuellen Namen: macOS, um die Namensgebung an iOS, watchOS und tvOS anzupassen.

macOS nutzen

Die Benutzeroberfläche von macOS zeichnet sich durch Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit aus:

• Dock: Am unteren Bildschirmrand befindet sich das Dock, eine Sammlung von App-Symbolen für den Schnellzugriff.
• Finder: Der Finder verwaltet Dateien und Ordner. Er lässt sich über das lachende Mac-Icon im Dock aufrufen.
• Spotlight: Mit diesem mächtigen Suchwerkzeug findet man Dateien, Apps und Informationen rasch. Es lässt sich durch Drücken von „Cmd + Leertaste“ aktivieren.
• Systemeinstellungen: Hier passt man alle Einstellungen des Macs an, vom Hintergrundbild bis hin zu Netzwerkeinstellungen.

Der Terminal

Der Terminal stellt ein wesentliches Werkzeug in macOS dar und bietet direkten Zugriff auf das UNIX-basierte Betriebssystem, das dem macOS zugrunde liegt. Durch die Eingabe von Befehlszeilenbefehlen können Benutzer fortgeschrittene Aufgaben ausführen, Dateien manipulieren, Systemeinstellungen ändern und eine Vielzahl von Entwicklungs- und Wartungsaufgaben erledigen. Für Entwickler und IT-Profis ist der Terminal oft unverzichtbar, da er eine mächtige Schnittstelle für die tiefgreifende Interaktion mit dem System bietet. Aber auch für allgemeine Benutzer kann der Terminal nützlich sein, um bestimmte Aufgaben zu automatisieren oder tiefer in das System einzutauchen. Trotz seiner Macht empfiehlt es sich, mit Vorsicht zu agieren, da unsachgemäße Befehle das System beeinträchtigen können.

macOS aufsetzen

Ein neuer Mac bietet einen einfachen Einrichtungsprozess:

1. Einschalten: Nach dem Drücken des Power-Buttons begrüßt der Setup-Assistent den Nutzer.
2. Sprache und Region auswählen: Hier bestimmt man die Systemsprache und die regionale Formatierung.
3. Apple-ID anmelden: Für ein optimales Erlebnis mit iCloud, App Store und anderen Diensten meldet man sich mit der Apple-ID an.
4. Datenübertragung: Besitzt man einen alten Mac oder PC, kann man seine Daten einfach übertragen.
5. Weitere Einstellungen: Dazu gehören Funktionen wie „Find My Mac“ oder „Siri“ und die Einrichtung eines Benutzerkontos.

Fazit

macOS hat sich seit seiner Einführung kontinuierlich weiterentwickelt und bietet eine optimale Kombination aus Leistung, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit. Mit seiner intuitiven Benutzeroberfläche und der engen Integration mit anderen Apple-Produkten und -Diensten stellt es eine hervorragende Wahl für Privatpersonen und Profis dar. Ob man nun einen neuen Mac einrichtet oder bereits ein erfahrener Nutzer ist, macOS bietet stets ein erstklassiges Computererlebnis.

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Die Entstehungsgeschichte

Sie hat ihre Wurzeln in den frühen Tagen der Informatik. Als Computer noch Raum-füllende Maschinen waren, interagierte man mit ihnen über Lochkarten. Doch mit der Entwicklung von Time-Sharing-Systemen in den 1960er Jahren entstand der Bedarf nach effizienteren Interaktionsmethoden. Das UNIX-Betriebssystem, dass 1969 Ken Thompson und Dennis Ritchie bei den Bell Labs entwickelten, bot eine Lösung: die Geburt der Shell als Befehlszeileninterpreter.

Was ist es?

Sie dient als Schnittstelle zwischen dem Nutzer und dem Betriebssystem. Sie ermöglicht es, Befehle einzugeben, die direkt vom Betriebssystem ausgeführt werden. Diese Befehle können Programme starten, Dateien manipulieren oder Systemressourcen überwachen.

Arten und ihre Unterschiede

Mit der Zeit entstanden verschiedene Shell-Implementierungen mit unterschiedlichen Fähigkeiten:

• Bourne Shell (sh): Die ursprüngliche UNIX Shell.
• C Shell (csh): Bietet C-ähnliche Syntax.
• Bourne Again Shell (bash): Eine verbesserte Version der Bourne Shell, am häufigsten verwendet in Linux-Systemen.
• Korn Shell (ksh): Kombiniert Features von anderen Shells.
• Fish (friendly interactive shell): Bekannt für ihre Benutzerfreundlichkeit und Farbunterstützung.

Unterschied Shell und CLI

Die Begriffe „Shell“ und „CLI“ (Command Line Interface) werden oft synonym verwendet, aber sie haben unterschiedliche Bedeutungen und Rollen. Hier ist eine klare Unterscheidung zwischen den beiden:

1. CLI (Command Line Interface):
   • Definition: Ein CLI ist eine Schnittstelle, die es dem Benutzer ermöglicht, mit einem Computerprogramm oder einem Betriebssystem durch Eingabe von Befehlen in Textform und das Erhalten von textbasierten Antworten zu interagieren.
   • Rolle: Es dient als Mittel zur Interaktion zwischen Mensch und Maschine und ist eine von mehreren Schnittstellenarten. Andere Schnittstellen sind beispielsweise grafische Benutzeroberflächen (GUI) oder touchbasierte Benutzeroberflächen.
   • Beispiel: Ein Terminal-Programm, das eine Eingabeaufforderung bietet, um Befehle einzugeben, ist ein CLI.
2. Shell:
   • Definition: Sie ist eine spezielle Art von CLI, die speziell für die Interaktion mit einem Betriebssystem entwickelt wurde. Sie bietet nicht nur die Möglichkeit, Befehle einzugeben, sondern beinhaltet oft auch eine Skriptsprache, mit der Benutzer komplexe Aktionen und Programme erstellen können.
   • Rolle: Sie interpretiert die Befehle des Benutzers und leitet sie an das Betriebssystem weiter, um sie auszuführen. Sie bietet auch erweiterte Funktionen wie die Verwendung von Variablen, Schleifen und anderen programmatischen Strukturen.
   • Beispiel: Bash (Bourne Again Shell) auf Linux-Systemen oder die Command Prompt (cmd.exe) auf Windows sind Beispiele für Shells.

Einrichtung und Verwendung

1. Installation: Die meisten Betriebssysteme haben es bereits vorinstalliert. Für spezielle Shells wie Fish müssen Nutzer sie möglicherweise separat installieren.
2. Konfiguration: Shells ermöglichen individuelle Anpassungen. Nutzer können z.B. ihre .bashrc oder .zshrc Dateien bearbeiten, um Aliase zu setzen oder den Prompt zu ändern.
3. Befehlsausführung: Durch Eingabe eines Befehls und Drücken der Enter-Taste erfolgt die Ausführung. Beispiel: ls -l Dieser Befehl listet Dateien und Verzeichnisse im aktuellen Verzeichnis auf.

Tipps und Hinweise zur Nutzung

• Es ist immer auf die Korrektheit der Befehle zu achten. Insbesondere bei sensiblen Aufgaben wie Dateilöschungen.
• Die Verwendung von Manpages (z.B. durch den Befehl man ls) hilft, Befehle und ihre Optionen besser zu verstehen.
• Nutzer können Skripte schreiben, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren.

Fazit

Die Shell prägte die Computerwelt maßgeblich und bleibt ein zentrales Werkzeug für Entwickler, Systemadministratoren und fortgeschrittene Nutzer. Mit Kenntnis der Grundlagen und durch regelmäßige Praxis lässt sich die volle Leistungsfähigkeit entfalten und, je nach Anwendungsfall, die Arbeit über eine UI fast komplett vermeiden.

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Was ist Excel VBA und wie ist es entstanden?

VBA ist eine Implementierung von Microsofts ereignisgesteuerter Programmiersprache Visual Basic (Ist zwar alt aber darüber sollte ich vielleicht auch mal einen Beitrag schreiben – Zumal es auch eines der Sprachen war, die ich in meiner Jugend gelernt habe). Seit seiner Einführung in den 1990er Jahren hat VBA es den Nutzern ermöglicht, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Benutzeroberflächen zu erstellen und Daten effizienter zu verwalten. Microsoft führte VBA ein, um den Benutzern mehr Flexibilität und Funktionalität in ihren Anwendungen zu bieten. Mit VBA konnten Benutzer Makros aufzeichnen und bearbeiten, um wiederkehrende Aufgaben in Excel zu automatisieren. Diese Möglichkeit, Prozesse zu vereinfachen und zu beschleunigen, hat VBA zu einem wesentlichen Bestandteil in vielen Branchen gemacht.

Wie setzt man VBA am besten um?

Um Excel VBA effektiv zu nutzen, sollten Nutzer mit den Grundlagen der Programmierung vertraut sein. Die Schaffung von Makros beginnt oft mit der Aufzeichnungsfunktion, um einen Prozess festzuhalten. Danach können fortgeschrittene Anwender den VBA-Code direkt bearbeiten, um ihn zu verfeinern. Während VBA viele Möglichkeiten bietet, ist es wichtig, klaren und sauberen Code zu schreiben und regelmäßige Backups von Arbeitsmappen zu erstellen, um Datenverlust zu vermeiden.

Python: Die nächste Phase in Excel

Microsoft kündigte kürzlich an, dass es die beliebte Programmiersprache Python zu Excel bringen möchte. Damit können Excel-Benutzer Daten mit Python-Plots und -Bibliotheken manipulieren und analysieren. Einer der großen Vorteile dieser Integration besteht darin, dass Benutzer fortgeschrittene Datenanalysen in der vertrauten Excel-Umgebung durchführen können, indem sie Python direkt aus dem Excel-Menüband aufrufen.

Darüber hinaus wird keine zusätzliche Softwareinstallation erforderlich sein. Python wird als eingebauter Konnektor und Teil von Power Query in Excel verfügbar sein. Microsoft fügt auch eine neue PY-Funktion hinzu, die es ermöglicht, Python-Daten innerhalb eines Excel-Arbeitsblattes darzustellen. Dank einer Partnerschaft mit Anaconda, einem Enterprise Python Repository, werden beliebte Python-Bibliotheken wie pandas, statsmodels und Matplotlib in Excel verfügbar sein.

Die Relevanz der Python-Integration

Python ist seit Jahren eine dominierende Kraft in der Datenanalyse und im Machine learning (maschinellen Lernen). Die Einführung von Python in Excel wird daher die Datenanalyse und -visualisierung in Excel revolutionieren. Zum Beispiel können Nutzer Python nutzen, um komplexe Datenanalysen durchzuführen und dann Diagrammbibliotheken wie Matplotlib und Seaborn verwenden, um fortschrittliche Visualisierungen wie Heatmaps oder Schwarmdiagramme zu erstellen.

Fazit

Mit der Einführung von Python in Excel öffnen sich neue Türen für Datenanalysten und Enthusiasten. Während VBA weiterhin ein mächtiges Werkzeug für die Automatisierung in Excel bleibt, bringt die Integration von Python eine neue Dimension der Datenverarbeitung und -visualisierung in die Plattform.

Vorteile der Python-Integration in Excel

• Vielseitigkeit: Python ist bekannt für seine Vielseitigkeit und Anwendbarkeit in verschiedenen Bereichen, von der Webentwicklung bis zum maschinellen Lernen. Die Integration in Excel ermöglicht es den Benutzern, auf ein breites Spektrum von Python-Bibliotheken zuzugreifen und diese in ihre Datenanalyse einzubeziehen.
• Erweiterte Datenanalyse: Mit Python können Benutzer komplexe Datenmanipulationen und Transformationen durchführen, die über die traditionellen Funktionen von Excel hinausgehen.
• Modernisierung von Excel: Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, hilft die Einbindung von Python dabei, Excel auf dem neuesten Stand zu halten und für zukünftige Anforderungen relevant zu bleiben.

Zu beachtende Aspekte

Während die Integration von Python in Excel viele Vorteile bietet, gibt es auch einige Aspekte, die zu beachten sind:

1. Lernkurve: Für diejenigen, die nicht mit Python vertraut sind, könnte es eine Einstellungsphase geben. Es wird jedoch eine Fülle von Ressourcen und Schulungen geben, die den Übergang erleichtern.
2. Performance: Da Python-Berechnungen in der Microsoft Cloud ausgeführt werden und die Ergebnisse in ein Excel-Arbeitsblatt zurückgegeben werden, könnten einige Bedenken hinsichtlich der Geschwindigkeit und Effizienz bestehen, besonders bei großen Datenmengen.
3. Lizenzierung: Während Python in Excel während der öffentlichen Vorschau in einem Microsoft 365-Abonnement enthalten sein wird, hat Microsoft angekündigt, dass nach dem Ende der Vorschau einige Funktionen eine bezahlte Lizenz erfordern könnten.

Zukunftsperspektiven

Es ist spannend zu beobachten, wie sich die Integration von Python in Excel in den kommenden Jahren entwickeln wird zumal Microsoft die Pforten für Community Driven Development (Auch im Open Source Bereich) in den letzten Jahren immer mehr geöffnet hat. Die Unterstützung und das Feedback der Community werden sicherlich eine entscheidende Rolle bei der Formung und Verbesserung dieser Funktion spielen.

Insgesamt markiert die Einführung von Python in Excel einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der Datenanalyse und -verarbeitung. Es zeigt, dass Microsoft bestrebt ist, sich an die sich ständig ändernden Technologieanforderungen anzupassen und seinen Benutzern die besten Werkzeuge und Funktionen zur Verfügung zu stellen. An dieser Stelle – Ein „Gefällt mir“ @Microsoft 😉

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Kurze Zeitreise

Project Jupyter entstand 2014 als Ausgliederung, aus dem von Fernando Pérez initiierten Projekts IPython. Wobei IPython nach wie vor existiert. Lediglich eher bekannt als Python Shell und Kernel für Jupyter, während das Notebook und andere sprachunabhängige Teile nun unter dem Namen Jupyter weiterentwickelt werden. Jupyter ist sprachenunabhängig und unterstützt die Ausführung vieler verschiedener Sprachen wie Julia, R, Haskell, Ruby und Python.

Im Jahr 2015 gaben GitHub und das Project Jupyter bekannt, dass das Dateiformat des Jupyter Notebooks auf der GitHub-Plattform unterstützt wird.

Ich selbst kam zwar bereits im Jahr 2015 als Producer mit Jupyter in Berührung, doch dies ist eine andere Geschichte. Wirklich gearbeitet, habe ich mit Jupyter Notebook in Bezug auf die künstliche Intelligenz bzw. dem maschinellen Lernen und dem NVIDIA Jetson bzw. dem Xavier und TX1 in Selbstregie. An dieser Stelle mein herzliches Dankeschön an Fernando Pérez und seinem unermüdlichen Einsatz für die Wissenschaft und der Open Source Szene und natürlich an NVIDIA, für die zur Verfügungstellung der DevKits (Development Kits). Wobei ich an dieser Stelle nicht garantieren kann, ob es in Ordnung ist, diese beiden im Zusammenhang zu erwähnen. Falls nicht, möchte ich mich bereits jetzt dafür entschuldigen.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (früher IPython Notebooks) ist eine web-basierte interaktive Umgebung, mit der Jupyter-Notebook-Dokumente erstellt werden können. Ein Jupyter-Notebook-Dokument ist ein JSON-Dokument mit einem versionierten Schema, dass aus einer Liste von Eingabe- und Ausgabezellen besteht, die jeweils Code, Text und Plots enthalten können. Die Dateinamensendung ist „.ipynb“. Ein Jupyter Notebook kann aus der Browseroberfläche heraus in verschiedene Formate konvertiert werden (HTML, PDF, LaTeX und Folien für Präsentationen). Es bietet im Browser eine Schleife aus Eingabe, Ausführung/Ausgabe und baut dabei auf weit verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie IPython, ZeroMQ, Tornado, Python, jQuery, Bootstrap und MathJax.

Jupyter Notebook kann verschiedene Kernels aufrufen, um die Programmierung bzw. interaktive Ausführung von Anweisungen in verschiedenen Sprachen zu unterstützen.

Jupyter Kernel

Der Kernel ist ein Programm, dass verschiedene Arten von Anfragen bearbeitet. Da Kernels über ZeroMQ kommunizieren, können sie auf der gleichen Maschine oder auf anderen Maschinen im Netzwerk in Betrieb genommen werden. Kernels erkennen nicht, mit welchem Dokument sie verbunden sind, und können von vielen Clients gleichzeitig aufgerufen werden. In der Regel ist ein Kernel für eine Programmiersprache ausgelegt. Der Kernel für Python wird mit ausgeliefert. Die Menge an Kernels mit der Unterstützung verschiedenster Programmiersprachen nimmt stetig zu.

JupyterHub

JupyterHub bringt die Leistungsfähigkeit von Notebooks zu Benutzergruppen und ist als Multi-User-Server zu sehen. Es gibt den Nutzern Zugang zu Rechenumgebungen und Ressourcen, ohne sie mit Installations- und Wartungsaufgaben zu belasten. Benutzer – einschließlich Studenten, Forscher und Datenwissenschaftler – können ihre Arbeit in ihren eigenen Arbeitsbereichen auf gemeinsam genutzten Ressourcen erledigen, die von Systemadministratoren effizient verwaltet werden können.

JupyterHub läuft in der Cloud oder auf der eigenen Hardware und ermöglicht es, jedem Benutzer auf der Welt eine vorkonfigurierte Data-Science-Umgebung zur Verfügung zu stellen. Es ist anpassbar und skalierbar und eignet sich für kleine und große Teams, akademische Kurse und groß angelegte Infrastrukturen.

JupyterLab

JupyterLab ist die webbasierte interaktive Entwicklungsumgebung für Notebooks, Code und Daten und damit das Nachfolgeprodukt für die GUI (Benutzeroberfläche). Mit der flexiblen Oberfläche können Benutzer Arbeitsabläufe in den Bereichen Datenwissenschaft, wissenschaftliche Berechnungen, Computerjournalismus und maschinelles Lernen konfigurieren und gestalten.

Fazit

Ein objektives Fazit fällt mir an dieser Stelle schwer, da ich die Lösungen nur für mich und allein verwendet habe. Interessant wäre es gewesen, dies in einem Team zu machen. Ich kann mir vorstellen, dass es bei der Versionierung durchaus einige Herausforderungen geben kann. Auch beim Mergen (Zusammenführen) von Code, kann sich dieses Unterfangen wahrscheinlich etwas komplizierter gestalten. Daher enthalte ich mich in diesem Fall bis auf Weiteres. Ich bin davon überzeugt, dass ich auch in Zukunft Berührungspunkte damit habe und diesen Artikel dementsprechend erweitere oder zumindest auf neue Artikel verweise.

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