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In diesem Modul werden Sie die Unterschiede zwischen Python-Bibliotheken und -Frameworks kennenlernen und verstehen, wie Frameworks wie Flask die Entwicklung von Webanwendungen vereinfachen. Sie werden in die Kernfunktionen von Flask eingef眉hrt und lernen, wie Sie grundlegende Flask-Anwendungen einrichten und ausf眉hren. Das Modul deckt wichtige Konzepte der Webentwicklung ab, wie z. B. die Definition von Routen, die Handhabung von Request- und Response-Objekten, die Arbeit mit dynamischen URLs und die Verwaltung von Fehlern mit Hilfe geeigneter Statuscodes. Sie werden auch etwas 眉ber Dekoratoren in Flask lernen und wie sie in der Anwendungslogik verwendet werden. In praktischen 脺bungen werden Sie RESTful APIs erstellen, die Behandlung von GET- und POST-Anfragen implementieren und Techniken zur Fehlerbehandlung einbauen. Das Modul schlie脽t mit der Bereitstellung Ihrer Flask-Anwendung im Web und der Implementierung zus盲tzlicher Funktionen wie CRUD-Operationen, dynamischer URL-Generierung und Formularverarbeitung, um voll funktionsf盲hige Webanwendungen zu erstellen.

In diesem Modul werden Sie in die Embeddable Watson AI-Bibliotheken eingef眉hrt und wenden diese an, indem Sie zwei AI-basierte Anwendungen erstellen. Das Praxisprojekt stellt Sie vor die Herausforderung, Ihre Programmierkenntnisse anzuwenden und die IBM Watson-Bibliotheken einzubinden, um ein textbasiertes Tool zur Sentimentanalyse zu erstellen. Sie werden bei jedem Schritt des Projekts angeleitet. Das abschlie脽ende Projekt, die Erkennung von Emotionen auf der Grundlage von Texteingaben, wird Ihnen helfen, Ihre F盲higkeiten und Fertigkeiten von Ihren Kollegen bewerten zu lassen. F眉r beide Projekte werden Sie Unit-Tests implementieren, statische Code-Analysen durchf眉hren und Fehlerbehandlungen einbauen, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendungen zuverl盲ssig und produktionsreif sind.