Python Datenstrukturen verstehen (eBook)

Die Grundlagen, Mechanismen und Praxisanwendungen aller wichtigen Python-Datenstrukturen.

Lukas Neumann (Autor)

eBook Download: EPUB

2025 | 1. Auflage
442 Seiten
Dargslan s.r.o. (Verlag)
978-0-00-112226-0 (ISBN)

Infos

Meistern Sie Python-Datenstrukturen - Von den Grundlagen bis zur professionellen Anwendung

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt - doch viele Entwickler nutzen nur einen Bruchteil ihrer Möglichkeiten. Der Schlüssel zu wirklich effizientem Python-Code liegt im tiefen Verständnis der Datenstrukturen. Dieses umfassende Handbuch führt Sie systematisch durch alle wichtigen Python-Datenstrukturen und zeigt Ihnen, wann und wie Sie sie optimal einsetzen.

Was macht dieses Buch besonders?

Während andere Bücher Datenstrukturen nur oberflächlich behandeln, vermittelt 'Python Datenstrukturen verstehen' ein fundiertes Verständnis der internen Mechanismen und Anwendungsfälle. Sie lernen nicht nur das 'Was', sondern auch das 'Warum' und 'Wann' - entscheidende Kenntnisse für die Entwicklung professioneller Python-Anwendungen.

Von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Konzepten:

Primitive Typen - Zahlen, Strings und Booleans richtig verstehen und nutzen

Listen und Tupel - Wann unveränderliche Strukturen die bessere Wahl sind

Dictionaries und Sets - Die Macht des Hashings für blitzschnelle Datenzugriffe

Collections-Modul - Spezialisierte Container wie Counter, defaultdict und deque

Arrays und Bytearrays - Effiziente Speicherverwaltung für große Datenmengen

Queues und Heaps - Professionelle Implementierung von Priority Queues

Graphen und Bäume - Fortgeschrittene Strukturen für komplexe Probleme

Mutabilität und Referenzen - Vermeiden Sie häufige Fallstricke

Komplexitätsanalyse - Verstehen Sie die Performance Ihres Codes

Praxisorientiertes Lernen:

Jedes Kapitel kombiniert theoretisches Wissen mit ausführlichen Python-Codebeispielen. Sie sehen nicht nur, wie die Datenstrukturen funktionieren, sondern auch, wie Sie sie in realen Projekten einsetzen. Die vier umfangreichen Praxisprojekte festigen das Gelernte und zeigen typische Anwendungsszenarien:

Projekt 1: Kontaktmanager mit effizienter Datenverwaltung

Projekt 2: Aufgabenplaner mit Priority Queues

Projekt 3: Netzwerkanalysator mit Graphenstrukturen

Projekt 4: Empfehlungssystem mit komplexen Datenbeziehungen

Umfangreiche Zusatzmaterialien:

Cheatsheet - Schnellreferenz zu allen Datenstrukturen mit Syntax und Komplexität

Glossar - Über 100 wichtige Begriffe verständlich erklärt

Übungen mit Lösungen - Festigen Sie Ihr Wissen durch praktische Aufgaben

Debugging-Tipps - Typische Fehler erkennen und vermeiden

Für wen ist dieses Buch?

Dieses Buch richtet sich an Python-Entwickler aller Erfahrungsstufen. Einsteiger erhalten eine strukturierte Einführung in die Grundlagen, während Fortgeschrittene von den Kapiteln über Performance-Optimierung und fortgeschrittene Strukturen profitieren. Auch erfahrene Programmierer aus anderen Sprachen finden hier einen fundierten Überblick über Pythons einzigartige Herangehensweise.

Ihr Weg zu besserem Python-Code beginnt hier!

Ob Sie Webentwicklung, Data Science, Automatisierung oder Softwareentwicklung betreiben - fundiertes Wissen über Datenstrukturen ist die Grundlage für jeden erfolgreichen Python-Entwickler. Investieren Sie in Ihre Fähigkeiten und heben Sie Ihren Code auf das nächste Level.

Textauszug

Einleitung

Die Bedeutung von Datenstrukturen in Python

Python hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten zu einer der beliebtesten und vielseitigsten Programmiersprachen entwickelt. Ein wesentlicher Grund für diesen Erfolg liegt in der eleganten und intuitiven Art, wie Python mit Daten umgeht. Datenstrukturen bilden das Fundament jeder Python-Anwendung und bestimmen maßgeblich, wie effizient und wartbar unser Code wird.

Wenn wir von Datenstrukturen in Python sprechen, betreten wir ein faszinierendes Universum aus Listen, Tupeln, Dictionaries, Sets und vielen weiteren spezialisierten Strukturen. Jede dieser Strukturen wurde entwickelt, um bestimmte Probleme elegant zu lösen und dabei die Lesbarkeit des Codes zu maximieren – ein Kernprinzip der Python-Philosophie.

Was sind Datenstrukturen?

Eine Datenstruktur ist eine spezielle Art der Organisation und Speicherung von Daten in einem Computerprogramm, sodass sie effizient verwendet werden können. In Python sind Datenstrukturen nicht nur technische Konstrukte, sondern vielmehr die Bausteine, mit denen wir komplexe Probleme in elegante, lesbare Lösungen verwandeln.

# Beispiel einer einfachen Datenorganisation

studenten_liste = ["Anna", "Ben", "Clara"]

studenten_noten = {"Anna": 1.7, "Ben": 2.3, "Clara": 1.2}

studenten_kurse = {

"Anna": ["Mathematik", "Physik"],

"Ben": ["Informatik", "Chemie"],

"Clara": ["Biologie", "Mathematik"]

}

Hinweis: Dieser Code zeigt bereits drei verschiedene Python-Datenstrukturen: Listen (list), Dictionaries (dict) und verschachtelte Strukturen. Jede erfüllt einen spezifischen Zweck bei der Organisation der Studentendaten.

Die Python-Philosophie und Datenstrukturen

Python folgt dem Prinzip "There should be one obvious way to do it" (Es sollte einen offensichtlichen Weg geben, etwas zu tun). Diese Philosophie spiegelt sich deutlich in der Gestaltung der Python-Datenstrukturen wider. Anstatt Entwickler mit unzähligen ähnlichen Optionen zu verwirren, bietet Python eine sorgfältig kuratierte Auswahl an Datenstrukturen, die jeweils für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind.

# Demonstration der Python-Philosophie

# Klare, lesbare Syntax für verschiedene Datenstrukturen

 

# Liste für geordnete, veränderbare Daten

einkaufsliste = ["Äpfel", "Bananen", "Milch"]

 

# Tupel für geordnete, unveränderliche Daten

koordinaten = (52.5200, 13.4050) # Berlin

 

# Dictionary für Schlüssel-Wert-Paare

person = {

"name": "Max Mustermann",

"alter": 30,

"stadt": "Berlin"

}

 

# Set für eindeutige Elemente

eindeutige_zahlen = {1, 2, 3, 4, 5}

Kommando-Erklärung:

- list() oder []: Erstellt eine neue Liste

- tuple() oder (): Erstellt ein neues Tupel

- dict() oder {}: Erstellt ein neues Dictionary

- set() oder {} (mit Elementen): Erstellt ein neues Set

Historische Entwicklung der Python-Datenstrukturen

Die Evolution der Python-Datenstrukturen spiegelt die Reifung der Sprache selbst wider. Als Guido van Rossum Python in den späten 1980er Jahren entwickelte, legte er großen Wert darauf, dass die Datenstrukturen sowohl mächtig als auch einfach zu verwenden sein sollten.

Die Anfänge: Python 0.9.0 (1991)

In der ersten öffentlichen Version von Python waren bereits die grundlegenden Datenstrukturen vorhanden, die auch heute noch das Herzstück der Sprache bilden:

# Historisches Beispiel: Frühe Python-Datenstrukturen

# Diese Syntax funktioniert auch heute noch identisch

 

# Listen waren von Anfang an vorhanden

erste_liste = [1, 2, 3, "Python"]

 

# Dictionaries als assoziative Arrays

erstes_dict = {"sprache": "Python", "jahr": 1991}

 

# Tupel für unveränderliche Sequenzen

erstes_tupel = (1, 2, 3)

Moderne Entwicklungen

Mit Python 2.2 (2001) wurden viele Datenstrukturen zu "new-style classes", was ihre Integration in das Objektsystem verbesserte. Python 3.0 (2008) brachte weitere Verbesserungen, insbesondere bei der Unicode-Unterstützung und der Vereinheitlichung der Datentypen.

# Moderne Python-Features (Python 3.6+)

# Dictionary mit garantierter Einfügereihenfolge

moderne_person = {

"vorname": "Anna",

"nachname": "Schmidt",

"beruf": "Entwicklerin"

}

 

# F-Strings für elegante String-Formatierung mit Datenstrukturen

name = moderne_person["vorname"]

beruf = moderne_person["beruf"]

ausgabe = f"{name} arbeitet als {beruf}"

print(ausgabe) # Anna arbeitet als Entwicklerin

Überblick über die wichtigsten Python-Datenstrukturen

Python bietet eine reiche Palette an eingebauten Datenstrukturen, die sich in vier Hauptkategorien unterteilen lassen:

Sequenzielle Datenstrukturen

Datenstruktur

Veränderbar

Geordnet

Duplikate erlaubt

Hauptanwendung

Liste (list)

Ja

Ja

Ja

Allgemeine Datensammlung

Tupel (tuple)

Nein

Ja

Ja

Unveränderliche Sequenzen

String (str)

Nein

Ja

Ja

Textverarbeitung

Range (range)

Nein

Ja

Nein

Zahlensequenzen

# Beispiele für sequenzielle Datenstrukturen

zahlen_liste = [1, 2, 3, 2, 1] # Duplikate erlaubt, veränderbar

koordinaten_tupel = (10, 20) # Unveränderlich

text_string = "Python" # Unveränderlicher Text

zahlen_range = range(1, 6) # 1, 2, 3, 4, 5

Mapping-Datenstrukturen

Mapping-Strukturen ordnen Schlüssel eindeutig Werten zu:

# Dictionary: Die wichtigste Mapping-Struktur in Python

student_info = {

"matrikelnummer": 123456,

"name": "Lisa Müller",

"semester": 3,

"fächer": ["Mathematik", "Informatik", "Physik"]

}

 

# Zugriff auf Werte über Schlüssel

print(f"Student: {student_info['name']}")

print(f"Semester:...

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 12.12.2025
• Übersetzer: Lukas Neumann
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge
• ISBN-10: 0-00-112226-6 / 0001122266
• ISBN-13: 978-0-00-112226-0 / 9780001122260