# Library Carpentry 2019-06-13/2019-06-14 @ TU Wien

- [x] Link zu diesem pad: https://hackmd.io/5Oj4CEqMRqeUU4TyUXnPoQ
- [x] kürzerer link zu diesem pad: https://bit.ly/2LCp8xQ
- [x] Vorstellung der Instructor und Helfer
- [x] Anrede
- [x] Vorstellung der Teilnehmer
- [x] Was sind "The Carpentries"
- [x] Motivation für die Carpentry workshops
- Automatisierung
- Reproduzierbarkeit / Transparenz
- größere Handlungsfähigkeit
- [x] Kennenlernspiel (Ice breaker) - Beteiligte nach folgenden Eigenschaften aufstellen
- [x] Klebezettel (Sticky notes)
- [x] Verhaltenskodex https://software-carpentry.org/conduct/ => Verhalten Sie sich vorbildlich (Be excellent to each other!)
- [x] Fotos und twitter
- [x] Pad erklären
- [x] Wifi; Optionen
- [x] Pausen
- [x] Kaffee/Tee
- [x] Sanitäre Einrichtungen/Toiletten
- [x] Spickzettel falls vorhanden
- [x] GitHub account eingerichtet?
- [x] Übung - eigenen Namen zur Teilnehmerliste hinzufügen
- [x] Kursmaterialien

Nach Pause
- [ ] Anwendungen
- [ ] Technik - Zugang im Haus möglich machen
- [ ] HackyHour

Morgen
- [ ] excel einlesen mit pandas
## Teilnehmer/in

- Alexandra Haas
- Anna-Maria Soja
- Vicky Buschbeck
- Veronika Leitner
- Michaela Fehringer
- Alexandra Egger
- Matthias Samonig
- Volker Haider
- Andrea Torggler
- Eva Schaudy
- Judith Lackner
- Michaela Putz
- Petra Zimmermann
- Veronika Leitner
- Ingrid Haas
- Petra Gratzl
- Christiane Stork
- Thomas Mikulka :-)
- Ingrid B.
- Heidi Maria Waldner
- Marian-Alexander Jazwik
- Georg Mayr-Duffner
- elke ebner
- Petra Niklas
- Sonja Schuh

## Offizielle Library Carpentry-Lektionen

- [Shell](https://librarycarpentry.org/lc-shell/)
- [Git](https://librarycarpentry.org/lc-git/)
- [Python](https://librarycarpentry.org/lc-python-intro/)

## Shell

- [Übungsdaten](https://raw.githubusercontent.com/librarycarpentry/lc-shell/gh-pages/data/shell-lesson.zip)

## Git

- [GitHub Anmeldung](https://github.com/join)

## Python

- [Pandas Cheat Sheet](https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf)
- [Python-Kurzreferenz](https://github.com/foerstner-lab/Bits_and_pieces_for_the_carpentries_workshops/blob/master/cheat_sheets/python_de.md)
- [Python Cheat Sheet extended](https://github.com/ehmatthes/pcc/releases/download/v1.0.0/beginners_python_cheat_sheet_pcc_all.pdf)
- [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)

### CSV-Übung

* TSV-Datei raw: "https://raw.githubusercontent.com/foerstner-lab/Bits_and_pieces_for_the_carpentries_workshops/master/text_file_examples/DOIs_PMIDs_PubYears.tsv"

tsv_url = "https://raw.githubusercontent.com/foerstner-lab/Bits_and_pieces_for_the_carpentries_workshops/master/text_file_examples/DOIs_PMIDs_PubYears.tsv"

### OpenAPC-Übung

* html: https://github.com/OpenAPC/openapc-de/blob/master/data/fuberlin/APC_FU_Berlin_2015.csv
* Raw: https://raw.githubusercontent.com/OpenAPC/openapc-de/master/data/fuberlin/APC_FU_Berlin_2015.csv

 open_apc_url = "https://raw.githubusercontent.com/OpenAPC/openapc-de/master/data/fuberlin/APC_FU_Berlin_2015.csv"

### DOI-Metadaten-Übung
https://api.crossref.org/works/

# Einzelner DOI
10.1371/journal.pcbi.1004668

# Liste mit DOIs
dois = ["10.1371/journal.pcbi.1004668",
        "10.21105/joss.01035",
        "10.1038/35057062",
        "10.21105/joss.01006"]

Lösung:

for doi in dois:
    full_url = base_url + doi
    doi_json_data = urllib.request.urlopen(full_url).read()
    doi_data = json.loads(doi_json_data)
    print(doi)
    print(doi_data["message"]["title"][0])
    print(doi_data["message"]["short-container-title"][0])
    print("--------------")

### Fertige Lösungen zu den Übungen

- [OpenAPC-Analyse mit Pandas](https://github.com/konrad/Bits_and_pieces_for_the_carpentries_workshops/blob/master/python/Intro_to_pandas_with_OpenAPC_data.ipynb)
- [Metadaten von CrossRef beziehen](https://github.com/foerstner-lab/Bits_and_pieces_for_the_carpentries_workshops/blob/master/python/Metadata_via_DOI_from_CrossRef.ipynb)

### Wie man Python in Windows startet

In der Bash

$ winpty  /c/Users/SWCarpentry/Anaconda3/python.exe

### Links

- [Python 3 Quick Tip: The easy way to deal with file paths on Windows, Mac and Linux](https://medium.com/@ageitgey/python-3-quick-tip-the-easy-way-to-deal-with-file-paths-on-windows-mac-and-linux-11a072b58d5f)

### Leseempfehlungen

- [Automate boring stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com/)

## Wie es nach dem LC-Workshop weiter geht:
- Git Bash und Anaconda auf dem eigenen Rechner installieren (gegebenenfalls IT-Abteilung fragen)

- Einen guten Text-Editor finden - ein paar Empfehlungen:
1) [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/)
2) [Spyder](https://www.spyder-ide.org/)
3) [Atom](https://atom.io/)
4) [Emacs](https://www.gnu.org/software/emacs/)
5) [Geany](https://www.geany.org/)
6) ... [viele mehr](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_text_editors)
- Lektionen selbstständig reproduzieren
- kleine alltägliche Aufgabe finden, die man mit Hilfe des Gelernten lösen kann, so das sie automatisch abläuft
- [HackyHour](https://hackyhour.github.io/Cologne/) organisieren
- Bei Problemen melden (wir helfen gerne falls möglich)

## OpenRefine

http://openrefine.org/download.html

=> Version 3.1 herunterladen

https://raw.githubusercontent.com/LibraryCarpentry/lc-open-refine/gh-pages/data/doaj-article-sample.csv

=> Rechtsklick, dann "Seite speichern unter"