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6.10 Abschlussübung: Git-Projekt von Anfang bis Ende

Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft

In dieser Übung wenden Sie alle gelernten Git-Konzepte an, indem Sie ein kleines Python-Projekt von Grund auf mit Git verwalten.

Aufgabenstellung

Erstellen Sie ein Bibliotheks-Statistik-Tool, das CSV-Dateien mit Ausleihstatistiken einliest und analysiert. Versionieren Sie das gesamte Projekt mit Git und dokumentieren Sie Ihre Schritte mit mindestens 5 sinnvollen Commits.

Anforderungen

Das fertige Projekt soll:

  1. CSV-Dateien mit Bibliotheksdaten einlesen

  2. Grundlegende Statistiken berechnen (z.B. Gesamtanzahl, Durchschnitt)

  3. Fehlerbehandlung für ungültige Dateien enthalten

  4. Eine README-Datei haben

  5. Eine sinnvolle .gitignore haben

  6. Optional: Auf GitHub/GitLab veröffentlicht werden

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Schritt 1: Projektstruktur aufsetzen

Erstellen Sie die Basis-Projektstruktur:

# Projektordner erstellen
mkdir bibliotheks-statistik
cd bibliotheks-statistik

# Git initialisieren
git init

# Status prüfen
git status

✅ Checkpoint: Sie haben ein leeres Git-Repository erstellt.

Schritt 2: README erstellen (1. Commit)

Erstellen Sie eine README.md:

# Bibliotheks-Statistik-Tool

Ein einfaches Python-Tool zur Analyse von Bibliotheks-Ausleihstatistiken.

## Funktionen

- CSV-Dateien einlesen
- Grundlegende Statistiken berechnen
- Fehlerbehandlung

## Verwendung

\```bash
python statistik.py daten.csv
\```

## Autor\*in

[Ihr Name]

Committen Sie die README:

git add README.md
git commit -m "Initial commit: README erstellt"

✅ Checkpoint: Ihr erster Commit ist erstellt!

Schritt 3: .gitignore erstellen (2. Commit)

Erstellen Sie eine .gitignore:

# Python
__pycache__/
*.py[cod]
*.pyc

# Virtual Environment
.venv/
venv/

# IDEs
.vscode/
.idea/

# OS
.DS_Store

# Testdaten (große Dateien)
testdaten_gross.csv

Committen Sie:

git add .gitignore
git commit -m "Gitignore für Python-Projekt hinzugefügt"

Schritt 4: Grundgerüst erstellen (3. Commit)

Erstellen Sie statistik.py:

#!/usr/bin/env python3
"""
Bibliotheks-Statistik-Tool
Liest CSV-Dateien mit Ausleihstatistiken ein und berechnet Kennzahlen.
"""

import csv
import sys


def lies_csv(dateiname):
    """Liest eine CSV-Datei ein und gibt die Zeilen zurück."""
    pass  # TODO: Implementierung


def berechne_statistik(daten):
    """Berechnet Statistiken aus den eingelesenen Daten."""
    pass  # TODO: Implementierung


def main():
    """Hauptprogramm."""
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Verwendung: python statistik.py <dateiname.csv>")
        sys.exit(1)

    dateiname = sys.argv[1]
    print(f"Lese Datei: {dateiname}")
    # TODO: Daten einlesen und analysieren


if __name__ == "__main__":
    main()

Committen Sie:

git add statistik.py
git commit -m "Grundgerüst mit Funktionsdefinitionen erstellt"

Schritt 5: CSV-Einlesefunktion implementieren (4. Commit)

Erweitern Sie die lies_csv-Funktion:

def lies_csv(dateiname):
    """Liest eine CSV-Datei ein und gibt die Zeilen zurück."""
    try:
        with open(dateiname, 'r', encoding='utf-8') as datei:
            reader = csv.DictReader(datei)
            daten = list(reader)
            return daten
    except FileNotFoundError:
        print(f"Fehler: Datei '{dateiname}' nicht gefunden.")
        sys.exit(1)
    except Exception as e:
        print(f"Fehler beim Einlesen: {e}")
        sys.exit(1)

Committen Sie:

git add statistik.py
git commit -m "CSV-Einlesefunktion mit Fehlerbehandlung implementiert"

Schritt 6: Testdaten erstellen

Erstellen Sie eine Beispiel-CSV-Datei beispiel.csv:

Datum,Ausleihen,Rueckgaben
2025-10-01,45,38
2025-10-02,52,41
2025-10-03,48,50
2025-10-04,61,55
2025-10-05,39,42

Achtung: Diese Datei nicht committen – verwenden Sie .gitignore!

Fügen Sie zur .gitignore hinzu:

# Testdaten
beispiel.csv

Committen Sie nur die .gitignore:

git add .gitignore
git commit -m "Testdaten in gitignore aufgenommen"

✅ Checkpoint: Sie haben gelernt, Dateien zu ignorieren!

Schritt 7: Statistik-Funktion implementieren (5. Commit)

Erweitern Sie die berechne_statistik-Funktion:

def berechne_statistik(daten):
    """Berechnet Statistiken aus den eingelesenen Daten."""
    if not daten:
        print("Keine Daten vorhanden.")
        return

    gesamt_ausleihen = sum(int(row['Ausleihen']) for row in daten)
    gesamt_rueckgaben = sum(int(row['Rueckgaben']) for row in daten)
    durchschnitt_ausleihen = gesamt_ausleihen / len(daten)

    print("\n=== Statistik ===")
    print(f"Anzahl Datensätze: {len(daten)}")
    print(f"Gesamt-Ausleihen: {gesamt_ausleihen}")
    print(f"Gesamt-Rückgaben: {gesamt_rueckgaben}")
    print(f"Durchschnitt Ausleihen/Tag: {durchschnitt_ausleihen:.2f}")

Und aktualisieren Sie main():

def main():
    """Hauptprogramm."""
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Verwendung: python statistik.py <dateiname.csv>")
        sys.exit(1)

    dateiname = sys.argv[1]
    print(f"Lese Datei: {dateiname}")

    daten = lies_csv(dateiname)
    berechne_statistik(daten)

Committen Sie:

git add statistik.py
git commit -m "Statistik-Berechnung implementiert"

Schritt 8: Testen

Testen Sie Ihr Programm:

python statistik.py beispiel.csv

Erwartete Ausgabe:

Lese Datei: beispiel.csv

=== Statistik ===
Anzahl Datensätze: 5
Gesamt-Ausleihen: 245
Gesamt-Rückgaben: 226
Durchschnitt Ausleihen/Tag: 49.00

Schritt 9: README aktualisieren (6. Commit)

Erweitern Sie die README mit einem Beispiel:

# Bibliotheks-Statistik-Tool

Ein einfaches Python-Tool zur Analyse von Bibliotheks-Ausleihstatistiken.

## Funktionen

- CSV-Dateien mit Ausleihstatistiken einlesen
- Berechnung von Gesamt-Ausleihen und -Rückgaben
- Durchschnittliche Ausleihen pro Tag
- Fehlerbehandlung für fehlende oder ungültige Dateien

## Verwendung

\```bash
python statistik.py beispiel.csv
\```

## CSV-Format

Die CSV-Datei sollte folgendes Format haben:

\```csv
Datum,Ausleihen,Rueckgaben
2025-10-01,45,38
2025-10-02,52,41
\```

## Autor\*in

[Ihr Name] - Selbstlernkurs Python, HU Berlin

Committen Sie:

git add README.md
git commit -m "README mit Verwendungsbeispiel aktualisiert"

Schritt 10: Historie überprüfen

Schauen Sie sich Ihre Arbeit an:

# Alle Commits anzeigen
git log --oneline

# Mit Graph
git log --oneline --graph --all

# Detaillierte Ansicht
git log

✅ Checkpoint: Sie haben mindestens 6 sinnvolle Commits erstellt!

Optionale Erweiterungen

Option A: Feature-Branch für Erweiterung

Erstellen Sie einen Branch für eine neue Funktion:

# Branch erstellen
git checkout -b feature-visualisierung

# Neue Funktion hinzufügen (z.B. Balkendiagramm mit ASCII-Art)
# ... Code schreiben ...

# Committen
git add statistik.py
git commit -m "ASCII-Visualisierung hinzugefügt"

# Zurück zu main und mergen
git checkout main
git merge feature-visualisierung

# Branch löschen
git branch -d feature-visualisierung

Option B: Auf GitHub veröffentlichen

  1. Erstellen Sie ein Repository auf GitHub

  2. Verbinden Sie Ihr lokales Repository:

git remote add origin https://github.com/ihr-username/bibliotheks-statistik.git
git branch -M main
git push -u origin main

  1. Überprüfen Sie auf GitHub, dass alle Commits sichtbar sind

Option C: Zusammenarbeit simulieren

Erstellen Sie eine zweite Änderung:

# Simulieren Sie einen anderen Computer
cd ..
git clone bibliotheks-statistik bibliotheks-statistik-klon
cd bibliotheks-statistik-klon

# Änderung machen
echo "# Todo: Tests schreiben" >> README.md
git add README.md
git commit -m "Todo-Liste zur README hinzugefügt"

# Zurück zum Original
cd ../bibliotheks-statistik

# Updates holen
git pull ../bibliotheks-statistik-klon main

Bewertungskriterien

Überprüfen Sie selbst, ob Sie alle Anforderungen erfüllt haben:

Bonuspunkte

Reflexion

Beantworten Sie für sich selbst:

  1. Commit-Frequenz: Haben Sie oft genug committed? Waren die Commits zu groß oder zu klein?

  2. Commit-Messages: Sind Ihre Messages aussagekräftig? Könnten Sie in 3 Monaten nachvollziehen, was Sie getan haben?

  3. Git-Workflow: Welche Git-Befehle haben Sie am häufigsten verwendet?

  4. Herausforderungen: Was war schwierig? Was würden Sie beim nächsten Mal anders machen?

  5. Nutzen: Wie hat Git Ihnen bei der Entwicklung geholfen?

Musterlösung (Commit-Historie)

Ihre Commit-Historie sollte in etwa so aussehen:

* e7f8g9h (HEAD -> main) README mit Verwendungsbeispiel aktualisiert
* d6e7f8g Statistik-Berechnung implementiert
* c5d6e7f Testdaten in gitignore aufgenommen
* b4c5d6e CSV-Einlesefunktion mit Fehlerbehandlung implementiert
* a3b4c5d Grundgerüst mit Funktionsdefinitionen erstellt
* 92a3b4c Gitignore für Python-Projekt hinzugefügt
* 81829a3 Initial commit: README erstellt

Zusammenfassung

In dieser Übung haben Sie:

✅ Ein Repository von Grund auf erstellt ✅ Mehrere sinnvolle Commits mit guten Messages erstellt ✅ .gitignore für Python-Projekte konfiguriert ✅ Eine README für Ihr Projekt geschrieben ✅ Den gesamten Git-Workflow durchlaufen ✅ Optional: Branches verwendet oder auf GitHub veröffentlicht

Kleine Aufgabe (für den Kurs)

Diese Übung kann als Kleine Aufgabe für den Selbstlernkurs Python eingereicht werden. Dokumentieren Sie:

  1. Ihre Commit-Historie (git log --oneline)

  2. Screenshots des funktionierenden Programms

  3. Den Link zu Ihrem GitHub-Repository (falls veröffentlicht)

  4. Eine kurze Reflexion (3-5 Sätze): Was haben Sie gelernt? Was war herausfordernd?

Abgabeformat: PDF mit Dokumentation oder Link zum GitHub-Repository

Viel Erfolg und viel Spaß mit Git! 🎉

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Projekt: Taschenrechner II