Modul 05: Hands-on Programmierung & Algorithmen-Labor in Python | LF 5: Software zur Arbeitsorganisation & Algorithmen

Praktische Umsetzung in Python: Dateiverarbeitung, String-Operationen, Listenfilterung und automatisierte Unittests in der Monaco Web-IDE.

📖 Fachtheorie & KMK-Prüfungswissen

1. Von der KMK-Theorie zum lauffähigen Python-Code

Im Lernfeld 5 wird der Sprung von theoretischen Pseudocodes zur realen Programmiersprache vollzogen. Python zeichnet sich durch klare, lesbare Syntax ohne geschweifte Klammern aus (Einrückung / Indentation steuert Codeblöcke):

ZPA-Pseudocode	Python 3 Äquivalent
`WENN x > 10 DANN ... SONST ... ENDE_WENN`	`if x > 10: ... else: ...`
`FÜR i = 0 BIS 9 TUE ... ENDE_FÜR`	`for i in range(10): ...`
`SOLANGE bedingung TUE ... ENDE_SOLANGE`	`while bedingung: ...`
`liste.HINZUFÜGEN(wert)`	`liste.append(wert)`

✍️ Authentische IHK-Prüfungsaufgaben mit Erwartungshorizont

Algorithmen-Entwurf: Ausreißer-Filterung 10 Punkte

Eine Sensorstation liefert Temperaturwerte in einer Liste von Zahlen (Gleitkommazahlen). Ein Algorithmus soll Messfehler (Ausreißer) bereinigen. Alle Werte unter -30.0 °C oder über +60.0 °C gelten als ungültig und müssen ignoriert werden. Für die restlichen Werte soll der arithmetische Mittelwert berechnet werden.

Entwickeln Sie die Python-Funktion 'berechne_mittelwert(messwerte)', die den Durchschnitt der validen Werte zurückgibt. Wenn keine gültigen Werte vorliegen, soll 0.0 zurückgegeben werden.

💡 Didaktischer Erwartungshorizont & Punkteverteilung (nach KMK-Kriterien)

Python Musterlösung: def berechne_mittelwert(messwerte): valide_werte = [] for wert in messwerte: if -30.0 <= wert <= 60.0: valide_werte.append(wert) if not valide_werte: return 0.0 return sum(valide_werte) / len(valide_werte) (10 Pkt.)