Datenstrukturen
In Python gibt es Datenstrukturen, die verschiedene einfachere Datentypen enthalten die ihr schon kennt (int, float, string, …).
| Kürzel | Datentyp | Zuweisung | Aufruf | elementweise Zuweisung |
|---|---|---|---|---|
tuple | Tupel | x = (1, 2, 3) | x[0] | - |
list | Liste | x = [1, 2, 3] | x[0] | x[0] = 4 |
dict | Wörterbuch | x = {"key1": 1, 42 : 2, "key3": 3} | x["key1"] | x["key1"] = 4 |
set | Menge | x = {'a', 'b', 'c', 'd'} | - | - |
mutable vs. immutable
Sogenannte immutable (unveränderbare) Objekte können nicht mehr verändert werden, nachdem sie einmal in eine Variable gespeichert wurden. Mutables dagegen, können im Verlauf verschiedene Werte beinhalten.
| immutable | mutable |
|---|---|
int, float, str, bool, tuple | list, dict, set |
Vergleiche das Verhalten von Listen und Tupeln
var_tuple = (1, 2, 3)
var_list = [1, 2, 3]
var_tuple[0] = 2 # fuehrt zu einem TypeError - tuple sind immutable!
var_list[0] = 2 # kein Problem, die Liste ist jetzt [2, 2, 3]
Vergleich von String-Methoden und Listen-Methoden
s = s.replace('a', 'i') # Neuzuweisung des Strings in s
l.append(4) # append verändert die Liste l direkt
Mehr zu Listen
| Operation | Effekt |
|---|---|
l.append(x) | einzelnes Element x an l anhängen |
l.extend(l2) | Elemente der Liste l2 einzeln an l anhängen |
l.insert(i, x) | einzelnes Element x an Stelle i von l hinzufügen |
del l[i] | Element von l an Stelle i löschen |
l2 = l1 | l2 ist l1 |
l2 = copy(l1) | erstellt eine Kopie von l1 in l2 auf oberster Ebene |
l2 = deepcopy(l1) | erstellt auch Kopien von verschachtelten Listen |
sum(l) | summiert l falls möglich |
list(map(f,l)) | wendet die Funktion f auf alle Einträge von l an. |
Listen aus Tupeln
liste_aus_tupel = list(tupel)
Listen aus Strings und andersrum
s = 'Hund,Katze,Maus'
wortliste = s.split(',') # hier wir die Liste ['Hund', 'Katze', 'Maus'] erzeugt
','.join(wortliste) # stellt den ursprünglichen String wieder her
Zugehörigkeit
Die Zugehörigkeit zu einer Liste prüft man mit in:
l = [1, 2, 3]
print(1 in l) # True
print(8 in l) # False
Slicing
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(l[2:7]) # [3, .., 7]
print(l[8:]) # [9, 10]
print(l[:-3]) # [8, 9, 10]
print(l[1::2]) # [2, 4, 6, 8, 10]
Wörterbücher
Wörterbücher oder Dictionaries sind ein praktischer Datentyp, um irgendwelchen Daten (keys) irgendwelche anderen Daten zuzuordnen (values).
wb = {}
wb["house"] = "Haus"
wb["black"] = "schwarz"
wb["cat"] ="Katze"
list(wb.keys()) # damit bekommt man eine Liste aller keys aus dem dictionary
"cat" in wb # True, da "cat" ein Key des Wörterbuchs ist
"Katze" in wb # False, da "Katze" KEIN Key des Wörterbuchs ist - "Katze" taucht nur als Value auf
Mengen (Zusatz)
Python kennt außer Listen auch Mengen. Eine Menge kann man entweder durch die Auflistung der Elemente in Mengenklammern angeben oder, indem man die den Typ umwandelnde Funktion set auf eine Menge anwendet. Mengen sind nicht geordnet, jedes Element kommt nur einmal vor. Die üblichem Mengenoperationen (Vereinigung, Schnitt, Differenz) sind verfügbar.
set1 = {'a', 'b', 'c', 'd'} #Initialisierung mit geschweiften Klammern - ohne ':' für Verknüpfung wie bei dicts
set2 = set(['a', 'b', 'e', 'e'])
print("difference", set1.difference(set2)) # print(set1-set2) # alternative Kurzschreibweise
print("union", set1.union(set2)) # print(set1 | set2) # alternative Kurzschreibweise
print("intersection", print(set1.intersection(set2)) # print(set1 & set2) # alternative Kurzschreibweise