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--- lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20 [2021/02/26 08:07]
Simon Knaus
+++ lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20 [2021/05/17 10:47]
Simon Knaus
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 ===== Simulationen =====
 ==== L1-6: Erarbeitung Skript ====
-Bearbeite das Skript {{lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20:simulation.pdf||Simulationen}}. Lade die gelösten Aufgaben in den Sharepoint-Abgabe-Ordner hoch. Benenne dabei die Dateien als ''simulation_afg_x_name_vorname.py'' wobei x die Aufgabennummer ist.
+Bearbeite das Skript {{https://bldsg.sharepoint.com/:b:/r/sites/cl03-ksbg-el/classes/1dNP_2017/Theorie/Informatik/04_Simulation/Simulation.pdf?csf=1&web=1||Simulationen}}. Wenn du damit fertig bist, wähle ein Arbeitsblatt deiner Wahl: {{https://bldsg.sharepoint.com/:b:/r/sites/cl03-ksbg-el/classes/1dNP_2017/Theorie/Informatik/04_Simulation?csf=1&web=1||Arbeitsblätter}}
 <hidden Lösungen>
 <code python zufallszahl.py>
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 </code>
+<code python 20_zufallszahlen.py>
+from random import randint
+for i in range(20):
+  zufallszahl = randint(1,100)
+  print(zufallszahl)
+# oder
+zufallszahlen = []
+for i in range(20):
+  zufallszahl = randint(1,100)
+  zufallszahlen.append(zufallszahl)
+print(zufallszahlen)
+</code>
 </hidden>
-===== Big Data: Slicing und Dicing data with Python =====
 ===== Datenanalyse und Datenschutz =====
+====L7-L8: Meine Daten ====
+Wähle eine App / Firma / Tool deiner Wahl. Versuche herauszufinden, wie du deine Daten herunterladen kannst. Häufig sind Stichworte wie "data request" bei Google hilfreich.
+  - Wähle deine App und finde einen Weg, deine Daten herunterzuladen ("data request" als Stichwort bei der Suche ist hilfreich)
+  - Wenn du die Daten erhalten hast: Wie sehen diese aus? In welchem Format kommen die Daten daher? Kannst du sie lesen?
+  - Welche Fragen könntest du mit diesen Daten bzgl. deines Nutzungsverhalten beantworten?
+==== L9-L12: Datenanalyse ====
+=== Ziel ===
+Am Beispiel von Youtube-Daten (Watch-History) können die eigenen Verhaltensmuster mit Excel analysiert werden.
+=== Aufträge ===
+  - [[https://web.microsoftstream.com/video/ba753801-9ab8-41e4-9c9e-d14fe3ddf4db|Einführungsvideo]] schauen
+  - Daten bei Youtube [[https://takeout.google.com/|herunterladen]] und mit diesem Programm [[lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20_4blw:extractor|Python-Programm]] ({{lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20:youtube-date-extractor.py|englisches Datumsformat}}/ {{lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20:youtube-date-extractor-europe_sommer.py|deutsches Datumsformat}}) Formatierung in ein CSV konvertieren. Falls keine eigene Daten heruntergeladen werden können, bitte diese {{lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20:jan14-history.html|Datei}} verwenden.
+  - CSV in Excel öffnen
+    - [[https://web.microsoftstream.com/video/114ca60b-fa45-4b99-bb9e-a62b032fd5c6|Einführungsvideo Excel]] schauen
+    - Folgende Excel-Funktionen nachlesen resp. ausprobieren:
+      - [[https://support.microsoft.com/de-de/office/wochentag-funktion-60e44483-2ed1-439f-8bd0-e404c190949a|Wochentag]]
+      - [[https://support.microsoft.com/de-de/office/stunde-funktion-a3afa879-86cb-4339-b1b5-2dd2d7310ac7|Stunde]]
+      - [[https://support.microsoft.com/de-de/office/mittelwert-funktion-047bac88-d466-426c-a32b-8f33eb960cf6|Mittelwert]]
+    - Spalten erstellen mit den den notwendigen Informationen, z.B. Stunde am Tag, Wochentag, etc. (siehe oben) und diese dann als Excel-Datei speichern.
+  - Folgende Fragen mit Filter oder Pivot beantworten:
+    * Zu welcher Tageszeit schaue ich am meisten Videos?
+    * An welchem Wochentag schaue ich am meisten Videos?
+    * Wie viele Videos schaue ich durchschnittlich pro Tag?
+    * ...
+====  Datenanalyse Instagram ====
+Analog zur Analyse von Youtube-Daten können auch Instagram-Daten analysiert werden. Zu diesem Zweck müssen die Daten bei Instagram heruntergeladen werden: [[https://www.instagram.com/download/request/|Download-Tool]] (HTML wählen).
+  - Lädt diese Daten herunter, entpackt sie und untersucht die heruntergeladenen Daten. Die HTML-Dateien sind miteinander verlinkt und können so navigiert werden.
+  - Kopiert den Code unten in TigerJython und passt den Pfad zum entpackten Ordner oben an. Das Programm funktioniert ähnlich wie die Analyse der Youtube-Watchlist. Es untersucht alle Dateien, und speichert die Zeit wie auch die Art der Handlung auf Instagram. Die Datei ``resultat.csv`` kann dann gleich analysiert werden wie die Youtube-Watchlist.
+<code python insta.py>
+import re        # Regular Expressions
+import datetime  # Datum/Zeit
+import os        # Files suchen
+# Erklärungen zu diesem Code sind Analog dem Youtube-Extraktor.
+rootdir = "C:/pfad/zum/entpackten/instagram/ordner/"
+# Resultat, das am Schluss geschrieben werden soll
+csv = ""   # Comma separated values
+# Wie viele Kontrollausgaben?
+debug = 10
+# Alle HTML-Dateien im Verzeicznis anzeigen
+for root, dirs, files in os.walk(rootdir):
+    for file in files:
+        if file.endswith(".html"):
+            filepath = os.path.join(root, file)
+            # Datei oeffnen
+            f = open(filepath, "r")
+            html = f.read()  # Alles einlesen
+            f.close()        # Datei schliessen
+            # Datum der Form 30.12.2021, 22:13 einlesen
+            # Alle nötigen Angaben werden in Klammern "ge-captured"
+            daten = re.findall("(\d{1,2}).(\d{1,2}).(\d{1,4}), (\d{1,2}):(\d{1,2})", html)
+            if(debug>0):
+                print(file,": ",len(daten))
+                debug-=1
+            # Alle Einträge durchgehen, d enthält jeweils den nächsten Eintrag
+            for d in daten:
+                # Einträge in Zahlen umwandeln
+                # Monat plus die anderen Einträge (ohne AM/PM) in Zahlen umgewandelt
+                #   Die Zeichenkette "42" ist nicht das gleiche wie die Zahl 42.
+                e = [int(x) for x in d]
+                if debug>0:
+                    # Ausgabe zur Kontrolle, sollte folgendes Format Produzieren
+                    print(e) # [1, 6, 2021, 21, 23, 12]
+                    debug -= 1  # Um 1 vermindern
+                # Datum daraus generieren (macht die Datumsmanipulation einfacher).
+                # Jahr, Monat, Tag, Stunde, Minute, Sekunde
+                datum = datetime.datetime(e[2], e[1], e[0], e[3], e[4],0)
+                if debug>0:
+                    # Ausgabe zur Kontrolle, produziert folgendes Format
+                    print(datum)   # 2021-01-06 21:23:12
+                    debug -= 1  # Um 1 vermindern
+                # Wochentag (Mo=0, Di=1, ..., So=6)
+                # Sämtliche Methoden für datetime-Objekte sind hier beschrieben: https://docs.python.org/3/library/datetime.html#datetime-objects
+                wday = datum.weekday()
+                # Formatierte Ausgabe des Datums, siehe https://www.w3schools.com/python/python_datetime.asp
+                # \n heisst neue Zeile.
+                csv += datum.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S;"+os.path.splitext(file)[0]+"\n")  #Das Format soll so angepasst werden, damit die Tabellenkalkulation dann damit umgehen kann.
+            # Ausgabe in Datei schreiben
+        f = open("resultat.csv", "w")
+        f.write(csv)
+        f.close()
+</code>
+<code insta_englisch.py>
+import re        # Regular Expressions
+import datetime  # Datum/Zeit
+import os        # Files suchen
+# Erklärungen zu diesem Code sind Analog dem Youtube-Extraktor.
+rootdir = "C:/pfad/zum/entpackten/instagram/ordner/"
+mnum = {"Jan":1, "Feb":2, "Mar":3, "Apr":4, "May":5, "Jun":6, "Jul":7, "Aug":8, "Sep":9, "Oct":10,"Nov":11, "Dec":12};
+# Resultat, das am Schluss geschrieben werden soll
+csv = ""   # Comma separated values
+# Wie viele Kontrollausgaben?
+debug = 10
+# Alle HTML-Dateien im Verzeicznis anzeigen
+for root, dirs, files in os.walk(rootdir):
+    for file in files:
+        if file.endswith(".html"):
+            filepath = os.path.join(root, file)
+            # Datei oeffnen
+            f = open(filepath, "r")
+            html = f.read()  # Alles einlesen
+            f.close()        # Datei schliessen
+            # Datum der Form 30.12.2021, 22:13 einlesen
+            # Alle nötigen Angaben werden in Klammern "ge-captured"
+            daten = re.findall("([A-Z][a-z][a-z]) (\d{1,2}), (\d{4}), (\d{1,2}):(\d{1,2}) ([AP]M)", html)
+            if(debug>0):
+                print(file,": ",len(daten))
+                debug-=1
+            # Alle Einträge durchgehen, d enthält jeweils den nächsten Eintrag
+            for d in daten:
+                # Einträge in Zahlen umwandeln
+                # Monat plus die anderen Einträge (ohne AM/PM) in Zahlen umgewandelt
+                #   Die Zeichenkette "42" ist nicht das gleiche wie die Zahl 42.
+                e = [mnum[d[0]]] + [int(x) for x in d[1:-1]]
+                if d[5]=="PM":  # Nachmittag? Plus 12 Stunden (Ausser Mitternacht = 0)
+                   e[3]=(e[3]+12) % 24
+                if debug>0:
+                    # Ausgabe zur Kontrolle, sollte folgendes Format Produzieren
+                    print(e) # [1, 6, 2021, 21, 23, 12]
+                    debug -= 1  # Um 1 vermindern
+                # Datum daraus generieren (macht die Datumsmanipulation einfacher).
+                # Jahr, Monat, Tag, Stunde, Minute, Sekunde
+                datum = datetime.datetime(e[2], e[1], e[0], e[3], e[4],0)
+                if debug>0:
+                    # Ausgabe zur Kontrolle, produziert folgendes Format
+                    print(datum)   # 2021-01-06 21:23:12
+                    debug -= 1  # Um 1 vermindern
+                # Wochentag (Mo=0, Di=1, ..., So=6)
+                # Sämtliche Methoden für datetime-Objekte sind hier beschrieben: https://docs.python.org/3/library/datetime.html#datetime-objects
+                wday = datum.weekday()
+                # Formatierte Ausgabe des Datums, siehe https://www.w3schools.com/python/python_datetime.asp
+                # \n heisst neue Zeile.
+                csv += datum.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S;"+os.path.splitext(file)[0]+"\n")  #Das Format soll so angepasst werden, damit die Tabellenkalkulation dann damit umgehen kann.
+            # Ausgabe in Datei schreiben
+        f = open("resultat.csv", "w")
+        f.write(csv)
+        f.close()
+</code>
+==== 2. Note: Bewertete Analyse: Abgabe 24. Mai 20121 ====
+Dokumentation der eigenen Analyse in einem PDF-Dokument, welches
+  - Eine Einleitung enthält, welche
+    * Beschreibt (Screenshot; Shortcut: ''PrtScr'' oder ''Alt+PrtScr'') woher die Daten kommen und wie diese aussehen
+    * Beschreibt, welche Daten erhoben werden.
+  - Eine Frage formuliert, welche auf Grund von Excel-Analysen der eigenen Daten beantwortet kann.
+  - Mindestens eine Analyse der eigenen Daten welche die Frage aus dem vorigen Punkt beantwortet. Z.B. Wann mache ich xxx am häufigsten?
+  - Einen Abschnitt, welcher Zusammenfasst, was du in diesem Teil der Informatik gelernt hast, bzgl.
+    * Excel
+    * Python
+    * BigData und sozialen Netzen im Allgemeinen.
+Bewertungskriterien:
+   * Nachvollziehbarkeit der Ausführungen und Analysen
+   * Dokumentation der Analysen (Erklärungen, Screenshots, etc.)
+   * Ausführlichkeit der Analysen
+   * Darstellung des Berichts
+=== Tipps Word ===
+  * ''PrtScr'' erstellt ein Bildschirmfoto  des ganzen Bildschirms in der Zwischenbalge (''CTRL''+''V'' zum Einfügen)
+  * ''Alt''+''PrtScrn'' erstellt ein Bildschirmfoto  des aktiven Fensters in der Zwischenbalge (''CTRL''+''V'' zum Einfügen)
+  * ''Win''+''PrtScrn'' erstellt ein Bildschirmfoto und speichert es im Bilder-Ordner von Windows
+  * ''Win''+''Shift''+''S'' öffnet einen Dialog um ein Bildschirmfoto aufzunehmen und einen Bereich auszuwählen und speichert es dann in der Zwischenbalge (''CTRL''+''V'' zum Einfügen)
+===== Generelles Python =====
+=== Module ====
+Module können in diesen zwei Arten verwendet werden:
+<code python>
+from random import *
+random()
+</code>
+oder
+<code python>
+import random
+random.random()
+</code>
+Beide Varianten rufen am Schluss die Funktion ''random()'' auf.
+=== Wenn TigerJython abstürzt, hängt, sich nicht schliessen lässt... ===
+Auf den Schulcomputern ist der Task-Manager für Sie leider gesperrt. Hier ist der Work-Around:
+Öffnen Sie die Powershell Konsole (Win+Q; PowerShell) und geben dann das folgende ein:
+<code powershell endtigerjython.ps1>
+stop-process -name javaw
+</code>
+Um TigerJython zu beenden, führen Sie obige Datei mit PowerShell aus: **Rechtsklick -> Ausführen mit PowerShell**
+Sie können aber auch einfach obige Zeile in PowerShell eingeben und ausführen (Enter).
 ===== Ressourcen =====
   * [[http://www.tigerjython.ch/download/tigerjython.pdf|Lehrbuch Tigerjython]]
   * [[https://tobiaskohn.ch/files/PythonCheatSheet.pdf|CheatSheet Tigerjython]]
+  * [[https://www.w3schools.com/python/module_random.asp|Übersicht Random Modul]]