Python Data Types: Übersicht und Erklärung

Python Data Types sind essenziell, um Daten zu repräsentieren, zu verarbeiten und zu verwenden. Durch den Einsatz von verschiedenen Datentypen können Sie Informationen auf effiziente Weise speichern, was die Performanz Ihrer Anwendung optimiert.

Was sind Python Data Types?

Python Data Types sind Kategorisierungen von Werten, um unterschiedliche Arten von Daten darzustellen. Diese Typen definieren, wie Informationen gespeichert und manipuliert werden können. Python bietet eine Vielzahl von Data Types, darunter grundlegende wie Integer (ganze Zahlen), Float (Dezimalzahlen) und String (Zeichenketten). Zu den komplexeren Typen zählen Listen, Tupel, Dictionaries und Sets. Datentypen spielen eine zentrale Rolle in der Python-Programmierung, da sie die Strukturierung und Verarbeitung von Daten ermöglichen.

Der Zweck von Python Data Types liegt darin, Daten nach bestimmten Regeln zu organisieren, um die Anforderungen verschiedener Anwendungen zu erfüllen. Jeder Datentyp hat spezifische Funktionen und Eigenschaften. Beispielsweise können Listen Elemente in einer geordneten Sequenz speichern, während Dictionaries Schlüssel-Wert-Paare für eine gezielte Datenabfrage verwenden. Durch die Wahl passender Datentypen wird Ihr Programm flexibler und wartbarer.

Arten von Python Data Types

Die Programmiersprache Python umfasst verschiedene integrierte Datentypen. Dazu gehören die folgenden:

  • Numerische Datentypen: int, float, complex
  • Strings: str
  • Sequenzielle Datentypen: list, tuple, range
  • Binäre Typen: bytes, bytearray, memoryview
  • Dictionaries: dict
  • Boolesche Datentypen: bool
  • Mengen: set, frozenset

Numerische Datentypen

Es gibt mehrere numerische Python Data Types, die zum Arbeiten mit Zahlen dienen:

  1. Integer (int): Der Integer-Typ repräsentiert ganze Zahlen ohne Dezimalstellen.
  2. Long (long): Long wird für Integer mit unbegrenzter Länge eingesetzt. Ab Python 3 wurden long und int zusammengeführt.
  3. Float (float): Der Float-Typ umfasst Zahlen mit Dezimalstellen.
  4. Complex (complex): Der Complex-Typ beinhaltet komplexe Zahlen mit einem Realteil und einem Imaginärteil, der durch die Endung j angezeigt wird.
a=3
# variable with float value.
b=3.17
# variable with complex value.
c=50+7j
python

Strings

Ein Python String (str) bildet eine Sequenz von Zeichen ab. Sie können Sie mit einfachen, doppelten oder dreifachen Anführungszeichen markieren.

# Single quotes
str1 = 'Hello World!'
# Double quotes
str2 = "This is a string."
# Triple quotes for multi-line strings
str3 = '''This is a multi-line string.'''
python

Strings sind in Python unveränderlich, sodass Sie sie nach dem Erstellen nicht mehr verändern können. Strings unterstützen jedoch viele Methoden und Operationen, um sie zu manipulieren, zu kombinieren und zu analysieren. Die Ergebnisse können Sie in Variablen speichern und so neue Strings erhalten.

Beispiele für String-Operationen:

  • Länge eines Strings: len(str)
  • Slicing: str[start:end]
  • Strings konkatenieren: str1 + str2

Sequenzielle Datentypen

Sequenzielle Datentypen in Python sind Datenstrukturen, die eine geordnete Sammlung von Elementen speichern. Sie erlauben den Zugriff auf Elemente, basierend auf deren Position innerhalb der Sequenz. Es existieren mehrere sequenzielle Python Data Types:

Listen (list): Python Lists sind veränderbare sequenzielle Datentypen, die eine geordnete Sammlung von Elementen darstellen. Sie können Elemente in einer Liste verändern, hinzufügen und entfernen. Listen werden durch eckige Klammern erstellt und enthalten Elemente unterschiedlichen Datentyps.

my_list = [1, 2, 3, 'Hello', 'World']
python

Tupel (tuple): Tupel sind unveränderliche sequenzielle Datentypen, die ähnlich wie Listen eine geordnete Sammlung von Elementen anzeigen. Im Gegensatz zu Listen können Tupel im Nachhinein nicht mehr verändert werden. Für Tupel benutzen Sie runde Klammern.

my_tuple = (4, 5, 6, 'Python')
python

Range (range): Dies ist ein spezieller Python Data Type, der dazu dient, eine Sequenz von Zahlen zu erzeugen. Es wird insbesondere für Schleifen und Iterationen angewendet. Der Datentyp range erstellt eine Sequenz ganzer Zahlen in einem bestimmten Bereich. Das range-Objekt erzeugt die Zahlenfolge auf Anfrage und speichert sie nicht als vollständige Liste im Speicher ab. Stattdessen generiert es die Zahlen bei Bedarf, was die Effizienz verbessert, zum Beispiel bei großen Zahlenfolgen.

# Range from 0 to 4
my_range = range(4)
for i in my_range:
    print(i)
# Output: 0, 1, 2, 3
python

Binäre Typen

Bytes (bytes): Der Datentyp bytes repräsentiert eine unveränderliche Sequenz von Bytes. Bytes können Sie mit dem bytes()-Konstruktor oder durch das Präfix b erzeugen.

my_bytes = b'Hello'
python

Bytearray (bytearray): Im Gegensatz zu bytes gehört bytearray zu den veränderbaren Python Data Types, die eine Sequenz von Bytes abbilden. Das heißt, dass Sie die Werte nach der Deklaration modifizieren können.

my_bytearray = bytearray(b'Python')
python

Dictionaries

In Python ist ein Dictionary (dict) eine Datenstruktur, die eine ungeordnete Sammlung von Elementen in Form von Schlüssel-Wert-Paaren speichert. Anders als Listen oder Tupel, die eine geordnete Sequenz von Elementen beinhalten, erlaubt ein Dictionary den Zugriff auf seine Elemente über einen eindeutigen Schlüssel.

my_dict = {
    "name": "Max",
    "age": 25,
    "city": "Berlin"
}
python

Boolesche Datentypen

Boolesche Python Data Types repräsentieren Wahrheitswerte, die entweder wahr (True) oder falsch (False) sein können. Diese Daten sind für logische Auswertungen und Entscheidungen innerhalb eines Programms von entscheidender Bedeutung.

a = True
b = False
result_1 = (a and b) # returns False
result_2 = (a or b) # returns True
result_3 = (not a) # returns False
python

Mengen

Eine Menge (set) ist eine ungeordnete Sammlung von einzigartigen Werten, die keine Duplikate zulässt. Sie können sie verwenden, um mehrere Elemente zu speichern, bei der jedes Element eindeutig ist.

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
python

Ein frozenset ist eine *unveränderliche Version einer Menge. Einmal erstellt, können die Elemente nicht mehr hinzugefügt, entfernt oder geändert werden.

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
frozen_set = frozenset(my_set)
python
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