<<TableOfContents()>>

= Treffen vom 22. 9. 2016 =

 * [[http://www.meetup.com/PYUGAT/events/234171711/|Meetup-Seite zu diesem Treffen]]

== Agenda ==

 * Begrüßung (heute mal durch bschlapsi)
 * Vorstellungsrunde: 2 first timers
 * [[FrontPage|Wiki]], MailingLists, [[https://twitter.com/pyugat|Twitter]], [[http://www.meetup.com/PYUGAT/|Meetup]], [[http://webchat.freenode.net/?channels=%23pyugat|IRC: #pyugat on freenode]], [[https://flattr.com/thing/1804445/Python-User-Group-Austria|Flattr]]
 * Anwesenheitsliste pflegen
 * Am Wiki anmelden & [[CategoryHomepage|persönliche Seite]] anlegen (Kontaktinfos, Name, Interessen, Foto,…)
 * Mögliche Themen in [[FutureTalks]] eintragen
 * Nächsten Termin festlegen: war schon [[https://metalab.at/calendar/2016/10/|eingetragen]]: 2016-10-27
 * Events
   * https://www.pymunich.com/
   * https://cz.pycon.org/
   * https://pl.pycon.org/
 * Buchbesprechungen?
   * [[http://shop.oreilly.com/product/0636920032519.do|Fluent Python]]
 * [[Jobs|Job-Börse]]
 * Zeiteinteilung für den Abend festlegen
  * Wer hat Kurzvorträge mitgebracht?
  * Groben Zeitplan für Hauptvortrag festlegen

== Programm ==
(Notes by daxim, with additions from ibu.)

=== Modulvorstellung: problog ===
 * [[https://problog.readthedocs.io/|problog]]
 * Aussagen mit Wahrscheinlichkeiten bewerten
 * und neue Aussagen daraus generieren
 * so wie ein Bayessches Netzwerk
 * `problog`-Kommando vorhanden nach der Installation
 * Codebeispiel: Verknüpfung und Inferenz von Aussagen, logische Dis- und Konjunktion, `query`-Befehl
 * Sampling: `problog sample myprogram -N 1000 --with-probability --with-facts --estimate`
 * Evidenz hinzufügen: Sachen werden als sicher vorausgesetzt, z.B. kommen gewisse Kombinationen nie vor
 * [[http://www.cs.ru.nl/~marinav/Teaching/BDMinAI/mpe.pdf|mpe.pdf]] Most Probable Explanation hilft beim Verstehen von Implikationen, beim Rückschließen auf Symptome
 * Erklärung von Deduktion, Induktion und Abduktion
 * konkretes Beispiel: warum ist der Vortragende nicht zu hören? `problog mpe speaker_silent.pl`
 {{{
%% why do we understand the speaker so badly

0.7::speaker_loud.
0.95::door_closed.
0.5::window_closed.
0.99::wall_present.
0.9::loud :- speaker_loud.
1.0::loud :- environment_silent.
1.0::environment_silent :- door_closed, window_closed, wall_present.

evidence(\+ loud).
query(loud).
}}}
Add more evidence:
 {{{
evidence(window_closed).
evidence(speaker_loud).
}}}
Exclude most probable and 2nd most probable explanation:
 {{{
mpe1 :- \+speaker_loud, \+window_closed, wall_present, door_closed.
evidence(\+ mpe1).
mpe2 :- \+speaker_loud, window_closed, wall_present, door_closed.
evidence(\+ mpe2).
}}}
In general, understanding means mpe ist much more probable than 2nd-mpe.

=== Exercises with thp++ ===

==== dis ====
 {{{
>>> import dis
>>> help(dis)
>>> def example_function(a, b):
..  return a + Bayessches
>>> example_function
<function example_function at 0x…>
>>> dir(example_function)
>>> example_function.__code__
>>> dir(example_function.__code__)
>>> example_function.__code__.co_code
b'|\x00\x00|\x01\x00\x17S'
>>> [c for c in example_function.__code__.co_code]
[124, 0, 0, 124, 1, 0, 23, 83]
>>> example_function(42, 23)
65
>>> dis.dis(example_function)
  2     0 LOAD_FAST     0 (a)
        3 LOAD_FAST     1 (b)
        6 BINARY_ADD
        7 RETURN_VALUES
>>> example_function.__code__.co_varnames
('a', 'b')
>>> def example2(a, b, c):
        return a+b/c
>>> dis.dis(example2)
>>> def example3(a, b):
        return a // b
>>> dis.dis(example3)
>>> def foo():
        a = 0
        b = 1
        c = 2
        return b/a+c
>>> foo()
>>> dis.distb()
# Dies zeigt den genauen Ort an, wo die Exception auftrat, nicht nur die Zeile.
    …
    --> 24 BINARY_TRUE_DIVIDE
>>> gen = (x*2 for x in range(10))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x…>
>>> dis.dis(gen)
>>> gen.gi_code
>>> gen.gi_frame
>>> gen.gi_running
>>> next(gen)
>>> next(gen)
>>> next(gen)
… … …
>>> next(gen)
StopIteration
>>> dis.distb()
}}}

==== benannte Funktionsparameter ====
 {{{
*args, **kwargs und *,foo,bar (Lone Star)

Variablen als Default-Parameter werden zur Deklarationszeit angelegt:
>>> def collectors_edition(name, gesammelt=[]):
        gesammelt.append(name)
        return gesammelt
>>> collectors_edition('claus')
['claus']
>>> collectors_edition('dieter')
['claus', 'dieter']
}}}

==== ... (Typ Ellipsis) ====

==== datetime(0,0) ist False in Py2, True in Py3 ====

=== Livecoding ===
zum Schluss: Livecoding mit dem CSV-Modul

extrahieren von Teilen von gewissen Spalten

Parser für den Fall, dass ein split auf Komma nicht gelten soll, weil es sich innerhalb von Klammern befindet

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CategoryShownotes