- HTML 55.6%
- Python 39.9%
- CSS 2.5%
- TeX 0.8%
- JavaScript 0.6%
- Other 0.6%
| Filename | Latest commit message | Latest commit date |
|---|---|---|
Drei Aufraeumarbeiten - und zwei Funde, die dabei auffielen.
1. DIE PNG-ZWEITFASSUNGEN SIND WEG. Jedes Diagramm lag doppelt vor, als SVG
und als PNG, und kein einziges src=/href= in der Website zeigte je auf ein
PNG. Der Build kopierte sie trotzdem mit: 3,3 MB im Repository plus 3,3 MB,
die bei jeder Veroeffentlichung auf den Webserver gingen. Die 15 Generatoren
schreiben jetzt nur noch SVG, die Docstrings sind mitgezogen. Vor dem
Loeschen geprueft: Jedes PNG hatte sein gleichnamiges SVG, alle 33 waren
versioniert.
FUND 1: erzeuge_kap06_gantt.py folgte als einziger Generator nicht der
Konvention - weder svg.hashsalt noch metadata={"Date": None}. Sein SVG trug
einen echten Zeitstempel und bei jedem Lauf andere clip-path-IDs, war also
nie byteidentisch reproduzierbar, obwohl CLAUDE.md genau das fuer alle
Generatoren festhaelt. Aufgefallen nur, weil nach der PNG-Umstellung 32 von
33 SVGs bitgleich blieben und eines nicht. Jetzt byteidentisch ueber zwei
Laeufe.
FUND 2: spiegle_bilder() legte leere Verzeichnisse auf dem Webserver an. Der
Dateifilter arbeitete korrekt, aber os.walk durchlief auch __pycache__/, und
os.makedirs() erzeugte es am Ziel. Die Verzeichnisliste wird jetzt vorher
gefiltert. Gegengetestet.
2. BAU-UEBERBLEIBSEL entfernt (alle ignoriert und neu erzeugbar):
svg-inkscape/, build_v04.log, .pytest_cache/, Programme/output/, vier
__pycache__/ und die Excel-Mappen. Arbeitsbaum 36 -> 33 MB, danach null
ignorierte Ueberbleibsel.
3. Excel_Bruecke.py SCHREIBT NEBEN DAS SKRIPT statt ins
Arbeitsverzeichnis. Es benutzte blanke relative Namen; wer es aus der
Repository-Wurzel startete, verstreute dort produktionsmix.xlsx und
produktionsmix_ergebnis.xlsx. Jetzt wie die vier anderen schreibenden
Programme ueber os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)). Nachgemessen:
Lauf aus der Wurzel legt dort null Dateien ab.
Ausserdem git gc: 653 lose Objekte gepackt, .git von 71 MB auf 28 MB -
reines Repacken, kein Inhalt beruehrt.
Geprueft: alle 33 im Buch referenzierten SVGs vorhanden, in Quelle und
Website; 16 Generatoren fehlerfrei; keine fehlenden Bilder im LaTeX-Lauf;
33 pytest-Tests; PDF unveraendert 760 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
|
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| bilder_04 | ||
| Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege | ||
| Notebooks_04 | ||
| Operations_Research_mit_Python_Version_04 | ||
| Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme | ||
| OR_HTML_04 | ||
| pandoc | ||
| .dockerignore | ||
| .gitignore | ||
| CLAUDE.md | ||
| Dockerfile | ||
| Operations_Research_mit_Python_Version_04.md | ||
| Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf | ||
| pandoc-defaults-basis.yaml | ||
| pandoc-defaults-buch.yaml | ||
| PLAN.md | ||
| PROGRESS.md | ||
| pyproject.toml | ||
| README.md | ||
Optimierte Entscheidungsfindung mit Python — Version 04
Quellen, Build-Werkzeuge und Ausgaben des Lehrbuchs Optimierte Entscheidungsfindung mit Python (Autor: Dieter Schlüter). Dieses Verzeichnis ist die Wurzel: Alle Skripte leiten ihre Pfade daraus ab, und alle Befehle unten werden hier ausgeführt.
Dies ist die Bau-Anleitung für das Repository. Der Wegweiser für Leserinnen und Leser des Buchs — Aufbau, Lernpfade, Voraussetzungen — steht in
Operations_Research_mit_Python_Version_04/README.md.
Was hier liegt
| Pfad | Rolle |
|---|---|
Operations_Research_mit_Python_Version_04/ |
Quelle: 36 Kapiteldateien (inkl. 5 Teil-Synthesen) + Build-Skripte |
bilder_04/ |
Quelle: Diagramme (SVG/PNG) + erzeuge_*.py-Generatoren |
Operations_Research_mit_Python_Version_04.md |
generiert: Gesamtdokument (Pandoc-Eingabe) |
Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf |
generiert: PDF, 760 Seiten |
OR_HTML_04/ |
generiert: Mehrseiten-Website — dieser Ordner wird veröffentlicht |
Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/ |
generiert: 76 lauffähige Beispielprogramme |
Notebooks_04/ |
generiert: ein Jupyter-Notebook je Kapitel |
PLAN.md / PROGRESS.md |
das Ziel des Umbaus und der erreichte Stand |
pyproject.toml |
Abhängigkeiten in Gruppen (finance, large-scale, api, …) |
Dockerfile, .dockerignore |
zweistufiges Kurs-Image (führt die Programme aus, baut nicht das Buch) |
pandoc-defaults-*.yaml, pandoc/ |
Konfiguration des PDF-Baus |
Nur die als Quelle markierten Verzeichnisse werden von Hand bearbeitet. Alles andere wird erzeugt und bei jeder inhaltlichen Änderung neu gebaut — insbesondere gehören Programmänderungen in den Kapitel-Codeblock, nicht in das Programme-Verzeichnis.
Bauen
cd Version_04
# nur prüfen: Struktur, Querverweise, Codezäune, harte Nummern
python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py --check
# Gesamtdokument, PDF und Website
python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py --pdf --html
# Beispielprogramme aus den Kapiteln extrahieren
python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/extract_programme_04.py
Die Website ist danach in OR_HTML_04/ vollständig und selbstgenügsam — alle Verweise
zeigen auf Unterverzeichnisse (assets/, bilder_04/, katex/, Notebooks_04/). Der Ordner
lässt sich unverändert auf einen Webserver kopieren.
Voraussetzungen
Python-Pakete — alles auf einen Schlag, wie im Buch abgedruckt
(requirements.txt):
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/requirements.txt
Wer eine schlanke Umgebung möchte, nimmt stattdessen pyproject.toml mit
seinen Gruppen — die Grundausstattung trägt den Großteil des Buchs:
pip install -e . # numpy, scipy, pandas, matplotlib, openpyxl, pydantic, ortools, cvxpy
pip install -e ".[finance]" # scikit-learn, yfinance
pip install -e ".[large-scale]" # highspy, Pyomo, linopy, polars
pip install -e ".[api]" # fastapi, uvicorn, httpx
pip install -e ".[figures]" # plotly, graphviz — nur zum Neuerzeugen der Diagramme
pip install -e ".[dev]" # pytest
ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale]. Das ist
Absicht: Beide bringen eine eigene HiGHS-Kopie mit und vertragen sich nicht im selben
Prozess. Wer die Grundausstattung installiert, kann in den Konflikt gar nicht geraten —
cvxpy zieht highspy nicht nach, erkennt es aber, sobald [large-scale] es
mitgebracht hat.
graphviz fehlt in der requirements.txt — es wird allein von
bilder_04/erzeuge_architektur_diagramme.py gebraucht, nicht von den Beispielprogrammen,
und steht darum nur in [figures].
Oder im Container
Wer nichts installieren will, baut das Kurs-Image:
docker build -t or-mit-python .
docker run --rm or-mit-python Installationstest.py
docker run --rm or-mit-python Rucksack.py
docker run --rm -it or-mit-python # Python-Eingabe
docker run --rm -v "$PWD/ausgabe:/buch/output" or-mit-python Excel_Bruecke.py
Zweistufiger Bau: Die erste Stufe übersetzt die Abhängigkeiten in eine virtuelle Umgebung
und braucht dafür einen Compiler, die zweite kopiert nur das Ergebnis — die Bauumgebung
landet nicht im Image. Enthalten sind die Gruppen finance, large-scale, api und dev;
figures fehlt bewusst, weil es zusätzlich Graphviz verlangt und nur dem Neuerzeugen der
Diagramme dient.
Das Image führt die Programme aus, es baut das Buch nicht. Für PDF und Website braucht es pandoc, xelatex und inkscape — zusammen über ein Gigabyte, ohne Nutzen für jemanden, der die Beispiele durchrechnen will.
Zwei Punkte, die nicht offensichtlich sind: Das Image enthält ortools und highspy,
obwohl sie sich nicht gemeinsam importieren lassen — der Konflikt wird zur Laufzeit durch
getrennte Prozesse gelöst, nicht durch Weglassen. Und libgomp1 muss im schlanken
Basis-Image nachinstalliert werden, sonst scheitert der erste Solveraufruf mit
libgomp.so.1: cannot open shared object file.
Externe Werkzeuge, je nachdem, was gebaut werden soll:
| Werkzeug | wofür | ohne es |
|---|---|---|
pandoc (≥ 3.0) |
PDF und Website | --pdf/--html scheitern; --check läuft |
xelatex + texindy |
kein PDF; Website unberührt | |
inkscape |
SVG-Grafiken im PDF | LaTeX bricht bei \includesvg ab |
dot (Graphviz) |
5 der 15 Bildgeneratoren | nur beim Neuerzeugen dieser Diagramme nötig |
OR_HTML_04/katex/ ist externes Material und wird von keinem Skript erzeugt. Fehlt es,
bleiben die Formeln auf der Website ungesetzt.
Zwei Werte, die beim Veröffentlichen zu setzen sind
COLAB_BASIS_URLinOperations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py. Sie trägt Kontoname und Repository-Name; die 25 Colab-Badges auf den Kapitelseiten hängen daran. Der PfadteilNotebooks_04/…wird relativ zur Repository-Wurzel aufgelöst und stimmt bereits. Ein Leerstring schaltet die Badges ab.- Nichts weiter. Alle übrigen Pfade sind relativ.
Warum die PDF-Konfiguration doppelt vorliegt
pandoc-defaults-basis.yaml ist eine Kopie der Benutzerdatei
~/.config/pandoc/defaults.yaml (Schriften, Geometrie, Seitenlayout) — mit relativem
Pfad auf pandoc/header-includes.tex statt des absoluten, der dort steht. Ohne diese Kopie
könnte ein frischer Klon kein PDF bauen. build_version_04.py bevorzugt sie und fällt auf
die Benutzerdatei zurück, falls sie fehlt.
pandoc-defaults-buch.yaml enthält die projektspezifischen Überschreibungen
(Inhaltsverzeichnis und Nummerierung werden im Markdown selbst erzeugt, -shell-escape für
\includesvg). Die eigentliche Buchtypografie steht in bilder_04/or_pdf_header.tex.
Verlauf
Version 04 baut das Werk vom Nachschlagewerk zum Kursbegleiter um; alle sechs Phasen sind
abgeschlossen. Was geplant war, steht in PLAN.md; was erreicht ist und woran
man das nachprüft, in PROGRESS.md — einschließlich der Funde unterwegs und
der Regeln, die sich daraus ergeben haben. Wer hier weiterarbeitet, liest beide zuerst.