Themengebiet (Syllabus)

Python Programming Professional

Prüfungscode IFW-PYTHON-300-01 · Fassung 1.0 · Stand 18.09.2026

Python für anspruchsvolle Projekte: Closures und Decorators, Objekt- und Datenmodell, Generatoren und Exceptions, Nebenläufigkeit mit asyncio sowie Typisierung.

Bearbeitungszeit	2 Stunden	Fragen	70
Bestehensgrenze	70 %	Fragetypen	Einfach- und Mehrfachauswahl
Prüfungssprache	Deutsch	Zertifikat gültig	36 Monate
Durchführung	Online, zeitlich überwacht	Preis	99,00 €

Block	Thema	Gewichtung	Fragen
1	Funktionen, Closures und Decorators	10 %	7
2	Objekt- und Datenmodell	30 %	21
3	Generatoren, Context Manager und Exceptions	20 %	14
4	Nebenläufigkeit und asyncio	20 %	14
5	Typisierung	20 %	14

1. Funktionen, Closures und Decorators 10 % · 7 Fragen

Funktionen als Objekte: wann Namen gebunden werden und wie Decorators Verhalten ergänzen.

1.1 Späte Bindung in Closures erkennen Lambdas in Schleifen und Comprehensions, Standardargumente als Abhilfe
1.2 Decorators mit Parametern schreiben drei Ebenen, functools.wraps
1.3 Ergebnisse zwischenspeichern functools.lru_cache und die Voraussetzung hashbarer Argumente

2. Objekt- und Datenmodell 30 % · 21 Fragen

Wie Python Attribute auflöst, Methoden vererbt und Klassen erzeugt.

2.1 Die Method Resolution Order anwenden Mehrfachvererbung, kooperatives super()
2.2 Attributzugriffe steuern Deskriptoren mit __get__, __set__ und __set_name__; __getattr__ gegenüber __getattribute__
2.3 Gleichheit und Hashbarkeit festlegen __eq__ und __hash__, Objekte als Schlüssel in dict und set
2.4 Speicher und Unveränderlichkeit steuern __slots__, @dataclass(frozen=True), field(default_factory=…)
2.5 Klassenerzeugung anpassen __init_subclass__, Registrierung von Unterklassen

3. Generatoren, Context Manager und Exceptions 20 % · 14 Fragen

Kontrollfluss jenseits von Schleifen und Funktionsaufrufen.

3.1 Generatoren delegieren yield from und der Rückgabewert eines Subgenerators
3.2 Mit Generatoren kommunizieren send(), throw(), close()
3.3 Context Manager schreiben @contextmanager, Ausnahmen innerhalb des with-Blocks
3.4 Exceptions verketten raise … from …, __cause__, __context__, from None

4. Nebenläufigkeit und asyncio 20 % · 14 Fragen

Die passende Form der Nebenläufigkeit für I/O- und CPU-lastige Aufgaben wählen.

4.1 Den Global Interpreter Lock einordnen Threads für I/O, Prozesse für CPU-lastige Aufgaben
4.2 Koroutinen nebenläufig ausführen async/await, asyncio.gather(), asyncio.create_task()
4.3 Den Event Loop nicht blockieren time.sleep() gegenüber asyncio.sleep(), asyncio.to_thread()

5. Typisierung 20 % · 14 Fragen

Type Hints so einsetzen, dass Werkzeuge Fehler früh finden.

5.1 Type Hints richtig einordnen keine Prüfung zur Laufzeit durch CPython, statische Prüfung mit mypy oder pyright
5.2 Strukturelle Typisierung nutzen typing.Protocol, @runtime_checkable
5.3 Generische Typen schreiben TypeVar, list[int], Optional[str] gegenüber optionalen Argumenten