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8 posts
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 7. Zufall ist nicht gleich Zufall. 🤭
Nach der Verspätungsmeldung kommt ein Wissenshäppchen. Der #Python-Bot soll zufällig einen Text zu Problemen im #Bahnnetz auswählen. Blöd nur, dass die #Zufallsfunktion nicht so ganz zufällig arbeitet. Hier kommt eine Lösung.
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 6. Nachdem das Skript läuft, kommt nun der Tröt auf #Mastodon.
Zum Schluss wird das Modul für die Veröffentlichung implementiert. Größte Herausforderung? Das 500-Zeichen-Limit für Mastodon-Status. 😁 🤣 Falls es schief geht, kann man den Fehler später im Log verifizieren.
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 5. Automatisierte Skripte brauchen Kontrolle – besonders bei API-Aufrufen.
Jetzt bekommt das #Python-Tool eine Logging-Funktion, die fehlgeschlagene Abfragen dokumentiert und damit die spätere #Fehlersuche erleichtert. Der Code wird so erweitert, dass #Logeinträge für Erfolge, Warnungen und Fehler erzeugt werden – robust und modular nutzbar.
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 4. Welche #ICE-Daten braucht man und welche können weg?
Im Feintuning geht es jetzt darum, alte, pünktliche oder zu früh ankommende Züge auszusortieren und die Ergebnisse auf menschlich lesbare #Bahnhofsnamen umzustellen. Mit gezielten Filtern, kleinen Codeanpassungen und Testläufen entsteht schrittweise eine saubere und verständliche Verspätungsliste.
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 3. Klappt der erste Zugriff auf die Bahn-API?
Im nächsten Schritt wurde die API-Abfrage getestet und geprüft, ob die zurückgelieferten Datenstrukturen wie erwartet aussahen. Hier begann die eigentliche Feinarbeit im Python-Projekt. Extra-Tipp: Was tut man bei überlaufendem Context-Window?
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 2. Welche Architektur sollte der Bot haben?
Bevor es ans Coden geht, ist etwas Grübeln über eine sinnvolle Gliederung der Module ratsam. Wie sieht die Dateihierarchie aus? Wie bekommt man den #Code pflegeleicht? Welche #Bibliotheken werden benötigt? Und so habe ich das gemacht:
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 1. Wie kommt man an Live-Daten der Deutschen Bahn?
Im November konnte ich per Zufall mit einem #Übungsprojekt in der IDE beginnen. Wie baut man den @StauBot@mastodon.social in ähnlicher Form für die Bahn? In dieser Artikelserie erfahrt ihr die Schritte praktisch erklärt. Genutzt werden #Python, #ChatGPT, zwei APIs, #VSCode und Git
#Steady #Klimacrew
#VibeCoding mit KI-Programmierhilfen in Visual Studio Code ausprobiert.
Ich habe zwei KI-Assistenten für die direkte Integration in VSCode getestet, ob sie meine Erwartungen erfüllen. Welche Lösung wirklich hilft, die Arbeit effizienter zu gestalten, zeigt sich erst beim Praxistest. Der Einsatz lohnt sich, doch nicht jedes Tool spielte so mit, wie ich es mir gewünscht hatte.
