In Woche zwei werden sich die Videovorlesungen und das Runestone-Lehrbuch auf einen neuen Datentyp konzentrieren, nämlich Wörterbücher. Sie erhalten eine Einführung in die Funktionsweise von Wörterbüchern und üben dann, diese in Akkumulationsmustern zu verwenden, sowohl um ein Wörterbuch unter Verwendung des Musters zu erstellen als auch um das beste bzw. schlechteste Ergebnis unter Verwendung des Musters zu finden.

In Woche drei werden Sie in den Aufbau von Funktionen eingeführt. Bis zu diesem Zeitpunkt haben Sie zwar schon Funktionen in den Programmen verwendet, hatten aber noch keine Gelegenheit, eigene Funktionen zu schreiben. Dabei geht es unter anderem darum, wie man eine Funktion definiert, wie man Parameter einbezieht, wie man Daten aus einer Funktion zurückgibt, den lokalen oder globalen Geltungsbereich von Variablen und mögliche Nebeneffekte, die bei der Ausführung einer Funktion auftreten können. Schließlich befassen wir uns eingehender mit Tupeln und damit, wie das automatische Packen und Entpacken von Tupeln in Funktionen und in for-Schleifen verwendet werden kann.

In Woche vier wird in den Videovorlesungen und im Runestone-Lehrbuch ein fortgeschrittener Iterationsmechanismus vorgestellt, die while-Schleife. Sie werden lernen, wie Sie diese Schleife verwenden, um Feedback von Benutzern zu erhalten, und wie Sie sie im Turtle-Modul anwenden, um Bilder zu zeichnen. Außerdem werden Sie mit fortgeschrittenen Funktionskonzepten vertraut gemacht, z.B. mit der Idee, dass Parameter optional und nicht erforderlich sind, und mit anonymen Funktionen unter Verwendung von Lambda.

In der fünften Woche wird in den Videos und im Runestone-Lehrbuch ausführlich erklärt, wie man Python-Objekte sortiert - sowohl die Grundlagen als auch fortgeschrittenere Formen der Sortierung für Wörterbücher und wie man ein Unentschieden auflöst (wenn es dazu kommt). Die abschließende Kursbeurteilung wird ein Projekt sein, bei dem Sie gefälschte, automatisch generierte Daten von einer Social-Media-Website lesen sollen, um die Stimmungen in den sozialen Medien zu analysieren. Sie werden eine csv-Datei sowie Bilder von Diagrammen einreichen, die Ihre Ergebnisse veranschaulichen.