509ce021da
Der erste Anlauf schloss Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ mit einer
Gegenausnahme aus, weil NEUER_TITEL.md darin lag und der Bau ohne diese Datei
abbricht:
Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/*
!Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/NEUER_TITEL.md
Das funktionierte, war aber die schlechtere Loesung: Eine Bauquelle blieb in
einem Verzeichnis liegen, das aus dem Repository verschwinden soll. Jetzt
steht sie als Operations_Research_mit_Python_Version_04/NEUER_TITEL.md bei den
uebrigen Quellen, und .gitignore braucht nur noch eine Zeile.
Eine Stelle im Build musste mit: pruefe_dateien() meldet jede .md im
Quellverzeichnis, die weder in DATEIEN steht noch mit README beginnt, als
"nicht eingebundene Datei". Die bis dahin leere Menge KEINE_KAPITELDATEIEN
fuehrt jetzt NEUER_TITEL.md - eine Quelle, aber keine Kapiteldatei.
Der Nachweis, dass der Umzug nichts veraendert hat, brauchte einen Umweg: Die
Pruefsumme von titelseite.svg aenderte sich - aber nur, weil das Fussband das
Tagesdatum traegt und inzwischen der 9. September war. Mit dem Datum des
Vortags erzeugt, ist die Datei byte-identisch zum committeten Stand
(1b076697...). Dass der Text unveraendert ist, zeigt schon der
Strukturvergleich: 721 Glyphenverweise und 81 Pfaddefinitionen in beiden
Fassungen.
Gegengeprueft mit einem simulierten Klon (git checkout-index in ein leeres
Verzeichnis): Das Kritik-Verzeichnis fehlt dort vollstaendig, NEUER_TITEL.md
liegt im Quellverzeichnis, und --check liefert dieselben Zahlen wie lokal.
Was das NICHT leistet: Die fuenf Dateien verschwinden aus kuenftigen Klons,
nicht aus der Historie. Wer einen alten Commit auscheckt, bekommt sie
weiterhin.
Veroeffentlicht: 5 Dateien uebertragen, PDF unveraendert 781 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
277 lines
13 KiB
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# Optimierte Entscheidungsfindung mit Python
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*Von der mathematischen Modellierung zu praktischen intelligenten Lösungen für Betrieb,
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Technik und Finanzmärkte*
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Ein Lehrbuch über Operations Research mit Python: **23 Kapitel in 5 Teilen, 6 Anhänge,
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141 Aufgaben mit vollständigen Lösungen, 76 lauffähige Beispielprogramme, 25 Jupyter-Notebooks,
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33 Diagramme — 759 PDF-Seiten.** Von der linearen Programmierung über Constraint Programming
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und Metaheuristiken bis zu Portfoliooptimierung, CVaR und dem Weg vom Prototyp in den Betrieb.
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**Online lesen: <https://jamulix.de/OR/>** · Repository: <https://kitux.de/forgejo/dschlueter/operations_research>
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Autor: **Dieter Schlüter** · Lizenz: MIT (Code) und CC BY-SA 4.0 (Text)
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> **Der Grundsatz des Buchs:** Jede abgedruckte Ausgabe stammt aus einem echten Lauf des
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> danebenstehenden Programms, jede Zahl im Text ist gerechnet und nicht geschätzt. Allein
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> beim Nachbauen von zehn Diagrammen kamen so sieben Fehler ans Licht, die beim Hinsehen
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> niemand bemerkt hatte.
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## Das Buch lesen
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| Format | Wo |
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| **Website** — eine Seite je Kapitel, mit Volltextsuche, Stichwortverzeichnis und vier interaktiven Plotly-Figuren | **<https://jamulix.de/OR/>** — oder lokal `OR_HTML_04/index.html` |
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| **PDF**, 759 Seiten | <https://jamulix.de/OR/Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf> — oder lokal [`…_Version_04.pdf`](Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf) |
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| **Ein einziges HTML-Dokument** | <https://jamulix.de/OR/gesamtdokument.html> |
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| **Notebooks**, eines je Kapitel, einzeln oder als ZIP | <https://jamulix.de/OR/notebooks.html> — oder lokal `Notebooks_04/` |
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Die Website ist selbstgenügsam — alle Verweise zeigen auf Unterverzeichnisse (`assets/`,
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`bilder_04/`, `katex/`, `Notebooks_04/`). Der Ordner lässt sich unverändert auf einen
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Webserver kopieren, ohne Konfiguration.
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**Wegweiser durch den Inhalt** — Aufbau, Lernpfade, Voraussetzungen:
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[`Operations_Research_mit_Python_Version_04/README.md`](Operations_Research_mit_Python_Version_04/README.md).
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Vier rollenbezogene Einstiege (Entscheider, Ingenieure, Investoren, Studierende) stehen im
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Vorwort des Buchs.
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## Die Beispiele ausführen — drei Wege
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### 1. Im Container, ohne etwas zu installieren
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Der empfohlene Weg zum Ausprobieren. Das Kurs-Image bringt alle Solver in geprüften
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Versionen mit.
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```bash
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docker build -t or-mit-python .
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# JupyterLab mit allen 25 Kapitel-Notebooks -> http://127.0.0.1:8888
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docker run --rm -p 127.0.0.1:8888:8888 or-mit-python
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# oder ein einzelnes Programm
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docker run --rm or-mit-python Installationstest.py
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docker run --rm or-mit-python Rucksack.py
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# Ergebnisdateien behalten (Excel-Mappen, Diagramme)
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docker run --rm -v "$PWD/ausgabe:/buch/output" or-mit-python Excel_Bruecke.py
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```
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JupyterLab läuft im Image **ohne Zugangstoken** — für den eigenen Rechner richtig, und
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deshalb steht oben `127.0.0.1:8888:8888` statt `8888:8888`: So ist der Dienst nur lokal
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erreichbar. Stellen Sie den Container nicht ins offene Netz.
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Das Image führt die Programme aus, **es baut das Buch nicht**: pandoc, xelatex und inkscape
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wären zusammen über ein Gigabyte ohne Nutzen für jemanden, der rechnen will.
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### 2. Schlanke lokale Installation
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Über [`pyproject.toml`](pyproject.toml) und seine Gruppen — die Grundausstattung trägt den
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Großteil des Buchs:
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```bash
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
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pip install -e . # numpy, scipy, pandas, matplotlib, openpyxl, pydantic, ortools, cvxpy
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pip install -e ".[finance]" # scikit-learn, yfinance — Teil IV
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pip install -e ".[large-scale]" # highspy, Pyomo, linopy, polars
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pip install -e ".[api]" # fastapi, uvicorn, httpx — Kapitel Testen
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pip install -e ".[notebook]" # jupyterlab
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pip install -e ".[figures]" # plotly, graphviz — nur zum Neuerzeugen der Diagramme
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pip install -e ".[dev]" # pytest
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```
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**`ortools` steht in der Grundausstattung, `highspy` erst in `[large-scale]`.** Das ist
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Absicht: Beide bringen eine eigene HiGHS-Kopie mit und vertragen sich nicht im selben
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Prozess. Wer nur die Grundausstattung installiert, kann in den Konflikt gar nicht geraten.
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Die drei Programme, die beide brauchen, isolieren sie zur Laufzeit in getrennten Prozessen —
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`ProcessPoolExecutor` mit `spawn` und `max_tasks_per_child=1`, erklärt im Kapitel „Das
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Python-Ökosystem für OR".
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### 3. Alles auf einen Schlag
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So wie im Buch abgedruckt, über
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[`requirements.txt`](Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/requirements.txt):
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```bash
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pip install -r Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/requirements.txt
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```
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> **Prüfen Sie die Installation, bevor Sie anfangen:**
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> `python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/Installationstest.py`
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> meldet für jedes Paket Version und Status und löst je Solver-Familie ein Mini-Modell.
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**Vier der 76 Programme brauchen Internet** (Kursdaten über `yfinance`):
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`CVaR_Portfolio.py`, `Finanzdaten_Ledoit_Wolf.py`, `Markowitz_CVXPY.py`,
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`QuantitativeTradingEngine.py`. Alle übrigen laufen offline.
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## Was hier liegt
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| Pfad | Rolle |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04/` | **Quelle**: 37 Kapiteldateien (inkl. 5 Teil-Synthesen), Build-Skripte und `NEUER_TITEL.md` — der Titeltext, aus dem PDF-Titelseite und Startseite entstehen |
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| `bilder_04/` | **Quelle**: 33 Diagramme (SVG) + 16 `erzeuge_*.py`-Generatoren |
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| `web_04/` | **Quelle**: `site.css`, `site.js`, `icons.svg`, `plotly.min.js`, `katex/` — die statischen Bestandteile der Website |
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| `pyproject.toml`, `Dockerfile`, `.dockerignore` | **Quelle**: Abhängigkeitsgruppen und Kurs-Image |
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| `pandoc-defaults-*.yaml`, `pandoc/` | **Quelle**: Konfiguration des PDF-Baus |
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| `PLAN.md` / `PROGRESS.md` | **Quelle**: Ziel des Umbaus und erreichter Stand |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04.md` | generiert: Gesamtdokument (Pandoc-Eingabe) |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf` | generiert: PDF, 759 Seiten |
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| `OR_HTML_04/` | generiert: **Mehrseiten-Website** — dieser Ordner wird veröffentlicht |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/` | generiert: 76 Beispielprogramme |
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| `Notebooks_04/` | generiert: ein Jupyter-Notebook je Kapitel |
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**Nur die als *Quelle* markierten Verzeichnisse werden von Hand bearbeitet.** Alles andere
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wird erzeugt und bei jeder inhaltlichen Änderung neu gebaut. Insbesondere gehören
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**Programmänderungen in den Kapitel-Codeblock**, nicht in das Programme-Verzeichnis — sonst
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gehen sie beim nächsten Bau verloren.
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## Das Buch selbst bauen
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Alle Befehle werden **in diesem Verzeichnis** ausgeführt; die Skripte leiten ihre Pfade aus
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der eigenen Position ab.
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```bash
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# nur prüfen: Struktur, Querverweise, Codezäune, harte Nummern, Lesekette
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py --check
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# Gesamtdokument, PDF und Website
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py --pdf --html
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# Beispielprogramme aus den Kapiteln extrahieren
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/extract_programme_04.py
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# Glossar (Anhang E) aus seiner Eintragsliste erzeugen
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/erzeuge_glossar_04.py
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# ein Diagramm neu erzeugen (braucht die Gruppe [figures], teils 'dot')
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python3 bilder_04/erzeuge_kondition.py
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```
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`--check` prüft mehr als die Struktur: fehlende Codezäune, tote Dateilinks, eine gebrochene
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Lesekette, Lösungsabschnitte mit falscher Aufgabenzahl — und **jede von Hand geschriebene
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Nummer**, die der Build selbst vergeben müsste. Diese Regel ist die in diesem Projekt am
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häufigsten verletzte; zehn Fälle wurden nachträglich gefunden, und jeder hat eine eigene
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Prüfung hinterlassen.
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### Externe Werkzeuge
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| Werkzeug | Wofür | Ohne es |
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| `pandoc` (≥ 3.0) | PDF und Website | `--pdf`/`--html` scheitern; `--check` läuft |
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| `xelatex` + `texindy` | PDF | kein PDF; Website unberührt |
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| `inkscape` | SVG-Grafiken im PDF | LaTeX bricht bei `\includesvg` ab |
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| `dot` (Graphviz) | 5 der 16 Bildgeneratoren | nur beim Neuerzeugen dieser Diagramme nötig |
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**`web_04/katex/`** ist externes Material und wird von keinem Skript erzeugt — es liegt
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deshalb als Quelle im Repository und wird bei jedem Bau nach `OR_HTML_04/katex/` kopiert.
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Fehlt es, bleiben die Formeln auf der Website ungesetzt.
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**Warum die PDF-Konfiguration doppelt vorliegt:** `pandoc-defaults-basis.yaml` ist eine Kopie
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der Benutzerdatei `~/.config/pandoc/defaults.yaml` — mit **relativem** Pfad auf
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`pandoc/header-includes.tex` statt des absoluten, der dort steht. Ohne diese Kopie könnte ein
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frischer Klon kein PDF bauen. `build_version_04.py` bevorzugt sie und fällt auf die
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Benutzerdatei zurück, falls sie fehlt.
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## Veröffentlichen
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`OR_HTML_04/` ist selbstgenügsam: Der Ordner lässt sich direkt auf einen Webserver kopieren.
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Für den regelmäßigen Fall gibt es ein Skript.
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```bash
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# einmalig: den eigenen SSH-Schlüssel auf den Server legen
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ssh-copy-id benutzer@example.org
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# einmalig: Ziel eintragen
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cp .env.beispiel .env && chmod 600 .env # dann .env ausfüllen
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# jedes Mal
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/veroeffentliche_04.py
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```
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Das Skript benutzt **`rsync --delete`, nicht `scp`** — und das ist der entscheidende
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Unterschied: `scp` überschreibt nur, es entfernt nie. Eine Seite, die aus dem Buch
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verschwindet, bliebe sonst dauerhaft online erreichbar. `rsync` überträgt zudem nur, was sich
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geändert hat; ein zweiter Lauf direkt danach überträgt nichts.
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Vier Schritte, jeder mit einer eigenen Aufgabe:
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1. **Vorprüfung.** Ist eine Quelldatei neuer als die gebaute Website, bricht das Skript ab —
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ein alter Stand soll gar nicht erst hochgeladen werden. Ebenso geprüft: dass das PDF der
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Website byte-genau dem gebauten entspricht und dass die Verzeichnis-Weiterleitungen da
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sind.
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2. **Probelauf.** Zählt und zeigt, was übertragen und was gelöscht würde. Über 30 Löschungen
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ist der Lauf verdächtig (falscher Zielpfad, halb gebautes Verzeichnis) und bricht ab;
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`--loeschgrenze N` hebt die Grenze an.
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3. **Übertragung.**
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4. **Nachprüfung per HTTP.** Dreizehn Adressen werden abgerufen und ihr Statuscode mit der
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Erwartung verglichen.
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`--probelauf` führt nur die Schritte 1 und 2 aus. In der `.env` steht **kein Geheimnis**:
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`rsync` und `scp` haben keine Passwort-Option, die Anmeldung läuft über den SSH-Schlüssel.
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## Notebooks und Google Colab
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Jedes Kapitel hat ein Notebook in `Notebooks_04/`, und die Website verlinkt es zum
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Herunterladen. Einen **Colab-Knopf gibt es bewusst nicht**: Colab öffnet Notebooks nur aus
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GitHub, aus Google Drive oder aus einem Upload — eine selbstgehostete Git-Instanz kann es
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nicht lesen. Wer ohne eigene Installation rechnen will, nimmt das Kurs-Image (Weg 1); wer
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Colab bevorzugt, lädt die `.ipynb` herunter und dort hoch.
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Sollte das Repository später zusätzlich auf GitHub gespiegelt werden, genügt **ein** Wert:
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`COLAB_BASIS_URL` in `build_version_04.py`. Der Pfad dahinter stimmt bereits.
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## Lizenz
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Zwei Lizenzen, je nachdem, was Sie verwenden:
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| Was | Lizenz | Datei |
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| **Programmcode** — alle `.py`, Notebooks, `Dockerfile`, `pyproject.toml` | MIT | [`LICENSE`](LICENSE) |
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| **Buchtext und Abbildungen** — `.md`-Kapitel, PDF, Website, Diagramme | CC BY-SA 4.0 | [`LICENSE-TEXT.md`](LICENSE-TEXT.md) |
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Ein Codeblock, der im Buchtext abgedruckt ist, bleibt Programmcode: Für ihn gilt MIT.
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Die verwendeten Bibliotheken (HiGHS, Google OR-Tools, CVXPY, SciPy, Pyomo, linopy und
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andere) stehen unter ihren eigenen Lizenzen. Für die Inhalte gibt es **keine
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Gewährleistung** — die Modelle sind Lehrbeispiele; wer auf ihrer Grundlage betriebliche oder
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finanzielle Entscheidungen trifft, tut das in eigener Verantwortung.
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## Mitwirken
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Fehler, Unklarheiten und Verbesserungsvorschläge sind willkommen. Besonders hilfreich:
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* **Eine Zahl, die nicht stimmt.** Jede abgedruckte Ausgabe soll aus einem echten Lauf
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stammen — ergibt Ihrer etwas anderes, ist das ein Fund. Bitte mit Python- und
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Paketversion.
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* **Eine Stelle, an der das Buch etwas behauptet, statt es zu zeigen.**
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* **Ein Beispiel aus Ihrem Arbeitsalltag**, das ein Muster besser erklärt als das im Buch.
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Wer selbst etwas ändert: Programmänderungen gehören in den **Kapitel-Codeblock**, danach
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`extract_programme_04.py` laufen lassen. Vor dem Absenden `--check`. Die Konventionen stehen
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kurz in `CLAUDE.md` und ausführlich in `PLAN.md` Abschnitt 9.
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## Verlauf
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Version 04 baut das Werk vom Nachschlagewerk zum Kursbegleiter um. **Was geplant war, steht
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in [`PLAN.md`](PLAN.md); was erreicht ist und woran man das nachprüft, in
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[`PROGRESS.md`](PROGRESS.md)** — einschließlich aller Funde unterwegs und der Regeln, die
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sich daraus ergeben haben. Wer hier weiterarbeitet, liest beide zuerst.
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Bis Version 03 hieß das Buch *Operations Research mit Python*.
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