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| talit:tutorial_oop3 [2026-04-27 12:50] – hof | talit:tutorial_oop3 [2026-06-01 15:25] (aktuell) – hof | ||
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| # Objekt-orientierte Programmierung | # Objekt-orientierte Programmierung | ||
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| + | <nodisp 2> | ||
| + | ++++ Notizen für 2027| | ||
| + | * Feedback sca / Beobachtung: | ||
| + | * Instanz vs. Klasse | ||
| + | * Methode? | ||
| + | * Warum das ganze? | ||
| + | * Abhilfe: weniger ist mehr | ||
| + | * Nur zwei Klassen: `WordPair`, `VocabularyUnit` | ||
| + | * Stats in WordPair integrieren | ||
| + | * Kerninhalte: | ||
| + | * LearningStrategy, | ||
| + | ++++ | ||
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| Code mit vielen Eigenschaften kann schnell unübersichtlich werden - sogar selbst geschriebener Code altert schlecht und ist nach wenigen Wochen unlesbar. Was macht der folgende Code? | Code mit vielen Eigenschaften kann schnell unübersichtlich werden - sogar selbst geschriebener Code altert schlecht und ist nach wenigen Wochen unlesbar. Was macht der folgende Code? | ||
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| Objekte werden manchmal auch als _Instanzen_ (einer Klasse) bezeichnet; im obigen Code-Beispiel ist das in der Variable `tree` gespeicherte Objekt eine Instanz der Klasse `WordPair`. | Objekte werden manchmal auch als _Instanzen_ (einer Klasse) bezeichnet; im obigen Code-Beispiel ist das in der Variable `tree` gespeicherte Objekt eine Instanz der Klasse `WordPair`. | ||
| #### Coding Conventions | #### Coding Conventions | ||
| - | * Klassennamen in `CamelCase` | + | * Klassennamen in `CamelCase` |
| - | * Methoden und Attribute in `lower_case_with_underscores()` | + | * Methoden und Attribute in `lower_case_with_underscores()` |
| * Dokumentation mit `""" | * Dokumentation mit `""" | ||
| * Der doc-string für die ganze Klasse beschreibt deren Funktion. Typischerweise ist der erste Satz die Vervollständigung des Satzanfangs "Ein < | * Der doc-string für die ganze Klasse beschreibt deren Funktion. Typischerweise ist der erste Satz die Vervollständigung des Satzanfangs "Ein < | ||
| * Der doc-string für Methoden beschreibt die Tätigkeit der Methode. Typischerweise beginnt der Satz mit einem Verb und ist die Vervollständigung des Satzanfangs "Die < | * Der doc-string für Methoden beschreibt die Tätigkeit der Methode. Typischerweise beginnt der Satz mit einem Verb und ist die Vervollständigung des Satzanfangs "Die < | ||
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| ### Aufgabe A | ### Aufgabe A | ||
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| Wir möchten zusätzlich eine Klasse `VocabularyUnit` haben, die eine Liste von `WordPair`s speichert. Wie sieht die `__init__` Methode dieser Klasse aus? | Wir möchten zusätzlich eine Klasse `VocabularyUnit` haben, die eine Liste von `WordPair`s speichert. Wie sieht die `__init__` Methode dieser Klasse aus? | ||
| - | Als drittes benötigen wir eine Klasse `ConsoleLearner` mit einer Methode `learn(unit)`, | + | Als drittes benötigen wir eine Klasse `ConsoleLearner` mit einer Methode `learn(unit)`, |
| * um das Terminal zu leeren kannst du `print(" | * um das Terminal zu leeren kannst du `print(" | ||
| * um nur die aktuelle Zeile im Terminal zu löschen, verwendest du `print(" | * um nur die aktuelle Zeile im Terminal zu löschen, verwendest du `print(" | ||
| Zeile 181: | Zeile 194: | ||
| for animal in [Animal(" | for animal in [Animal(" | ||
| print(animal)</ | print(animal)</ | ||
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| Zeile 188: | Zeile 200: | ||
| Wir möchten aufzeichnen, | Wir möchten aufzeichnen, | ||
| - | Die Klasse `Stats` soll eine Methode `record(correct)` erhalten: Jedes Mal, wenn ein Wortpaar getestet wird, findet der Learner heraus, ob das Wort richtig oder falsch ist. Dieses Verdikt wird mit `record()` an die Statistik weitergeleitet und dort aufgezeichnet. | + | Die Klasse `Stats` soll eine Methode `record(outcome)` erhalten: Jedes Mal, wenn ein Wortpaar getestet wird, findet der Learner heraus, ob das Wort richtig oder falsch ist. Dieses Verdikt |
| Zudem sollte `Stats` auch noch eine sinnvolle `__str__` Methode haben. | Zudem sollte `Stats` auch noch eine sinnvolle `__str__` Methode haben. | ||
| Zeile 202: | Zeile 214: | ||
| * Der neueste Versuch soll mehr Gewicht haben als lange zurückliegende Versuche. | * Der neueste Versuch soll mehr Gewicht haben als lange zurückliegende Versuche. | ||
| - | Es bietet sich an, mit einem _Decay_ (_de_: Zerfall) zu arbeiten: jedes Mal, wenn ein neuer Wert dazukommt, wird der alte Score mit einem Faktor <1 multipliziert. Mit einem Faktor von 0.5 setzt sich der Score zur Hälfte aus dem neuesten Test, zur anderen Hälfte aus dem bisherigen Score zusammen: | + | Es bietet sich an, mit einem _Decay_ (_de_: Zerfall) zu arbeiten: jedes Mal, wenn ein neuer Wert dazukommt, wird der alte Score mit einem Faktor |
| $$\begin{aligned} score_{new} &= 0.5 \cdot (test_0 + score_{old}) \\ | $$\begin{aligned} score_{new} &= 0.5 \cdot (test_0 + score_{old}) \\ | ||
| &= 0.5 \cdot (test_0 + 0.5 \cdot (test_1 + 0.5 \cdot (test_2 + \ldots))) \\ | &= 0.5 \cdot (test_0 + 0.5 \cdot (test_1 + 0.5 \cdot (test_2 + \ldots))) \\ | ||
| &= \frac{test_0}{2} + \frac{test_1}{4} + \frac{test_2}{8} + \frac{test_3}{16} + \ldots \end{aligned}$$ | &= \frac{test_0}{2} + \frac{test_1}{4} + \frac{test_2}{8} + \frac{test_3}{16} + \ldots \end{aligned}$$ | ||
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| + | ##### Wilson' | ||
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| + | Unser _Score_ ist mit dem Zerfall genau genommen keine Erfolgsquote mehr. Was wir eigentlich möchten: Berechnen, wie gross die Wahrscheinlichkeit ist, dass wir ein Wortpaar falsch beantworten. Genau können wir sie nicht wissen, aber wir können die Untergrenze des wahrscheinlichen Intervalls aufgrund der bisherigen Antworten abschätzen. [[wpde> | ||
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hof