Python Datentypen

Allgemeines

Ganz generell legen Datentypen fest,

• welche Art von Wert eine Variable speichert 
• und folglich welche Operationen angewendet werden können

In Python erfolgt eine dynamische Typisierung, d.h. man muß nicht zwingend eine Variable  explizit deklarieren, Python leitet den Typ auch automatisch aus dem zugewiesenen Wert ab.

Der Typ einer Variable kann sich auch ändern, wenn ihr ein Wert eines anderen Typs während der Laufzeit zugewiesen wird.

Der Typ einer Variablen kann wie folgt abgefragt werden:

_x = 10
print(type(_x))      # Ausgabe: <class 'int'>

Veränderliche (mutuable) Datentypen unterscheiden sich von unveränderlichen (immutuable) Datentypen dadurch, als der Dateninhalt von unveränderlichen Variablen nicht mehr durch Befehle verändert werden kann (replace, sort, ...). Insofern kann man lediglich einen komplett anderen Wert zuweisen.

Datentypen

1. Numerische Typen
   • int (integer) : Ganze Zahlen (Bsp.: -5, 0, 10)
     _age = 50
   • float (floating-point) : Gleitkommazahlen (Bsp.: 3.14, -0.01, 1.0)
    _price = 39.99
   • complex (complex) : Komplexe Zahlen (Bsp.: 3+5j)
    _z = 2+3j
   
   
2. Sequenztypen (geordnete Sammlungen)
   • str (String) : Zeichenkette (Bsp.: "Hallo Welt!")
     Strings sind unveränderlich (immutable)
     _name = "Anna"
   • list (List) : Listen, geordnete und veränderliche (mutable) Sammlungen von
                        Elementen unterschiedlicher Typen (Bsp.: [1, "Apfel", 3.14])
    _bom = ["Schrauben", "Nägel", "Blech"]
    _amount = [1,2,3,4,5]
   • tuple (Tuple) : Tupe(, geordnete aber unveränderliche (immutable) Sammlungen von
                               Elementen (Bsp.: 10, 20, 30)
    _coordinates = (48.3849.56, 9.2772)
    _color = ("schwarz", "weiß", "rot")
   
   
3. Mapping-Typ
   • dict (Dictionary) :  Wörterbücher, ungeordnete (in Python < 3.7) bzw.
             geordnete (ab Python 3.7) Sammlungen von Schlüssel-Wert-Paaren
             (z.B. {"name": "Max", "alter": 25})
             Schlüssel müssen eindeutig und unveränderlich sein
             Dictionaries selbst sind veränderlich
      _person = {"name" : "Max Mustermann", "alter" : 30, "stadt" : "Kirchheim"}
   
   
4. Mengen-Typ
   • set (Set) :  Mengen, ungeordnete Sammlungen von eindeutigen,
                      unveränderlichen (immutuable) Elementen
                      Indes: S{ets  sind veränderlich (mutuable), man kann also Elemente
                      hinzufügen, entfernen, sortieren
     _zahlenset = {3,2,1,5,4}
   
   • frozenset (Frozen Set) : Unveränderliche (immutuable) Version eines Sets.
         Nachdem es erstellt wurde, können keine Elemente mehr hinzugefügt
         oder entfernt werden.
    _bom = ["Schrauben", "Nägel", "Blech"]
    _amount = [1,2,3,4,5]
   
   
5. Boolescher Typ
   • bool (Boolean) : Wahrheitswerte, können nur wahr (true) oder falsch (false) sein.
     Finden Verwendung für Vergleiche bzw. Bedingungen.
     _active = true
   
   
6. Binäre Typen
   • byte :  Unveränderliche Sequenz von Bytes (Zahlen zwischen 0 .. 255)
   • bytearray : Veränderliche Sequenz von Bytes (Zahlen zwischen 0 .. 255)
   
   
   
7. None-Typ
   • NoneType Hat nur einen einzigen Wert: None.
     Findet Verwendung, um das fehlen eines Wertes anzuzeigen:
     _result = None
   
   

Explizites Zuweisen von Datentypen

_PLZ = "73230"
_PLZnum = int(_PLZ)

• int()
• float()
• str()
• list()
• tuple()
• set()
• bool()
• byte()
• bytearray()
  
  
• mit type(variable) kann man diesen Datentyp auslesen

Listenfunktionen

_fruits=["apple","banana","strawberry","grape","mango","melon"] print(_fruits) print(_fruits[0]) print(_fruits[-1]) print(_fruits[2:]) print(_fruits[:4]) print("\nUnd nun weisen wir einzelnen Indizes einen Wert zu:") print(_fruits) _fruits[2]="raspberry" print(_fruits) print("fruits.index 'grape' => "+str(_fruits.index("grape"))) print("fruits.count 'grape' => "+str(_fruits.count("grape"))) _fruits.insert(1,"orange") print(_fruits) _fruits.insert(1,"orange") print(_fruits) _fruits.remove("orange") print(_fruits) _fruits.append("orange") print(_fruits) _fruits.remove("orange") print(_fruits) _fruits.clear() print(_fruits) _fruits=["apple","banana","strawberry","grape","mango","melon", "orange"] print(_fruits) _fruits.reverse() print(_fruits) _fruits.sort() print(_fruits)

['apple', 'banana', 'strawberry', 'grape', 'mango', 'melon'] apple melon ['strawberry', 'grape', 'mango', 'melon'] ['apple', 'banana', 'strawberry', 'grape'] Und nun weisen wir einzelnen Indizes einen Wert zu: ['apple', 'banana', 'strawberry', 'grape', 'mango', 'melon'] ['apple', 'banana', 'raspberry', 'grape', 'mango', 'melon'] fruits.index 'grape' => 3 fruits.count 'grape' => 1 ['apple', 'orange', 'banana', 'raspberry', 'grape', 'mango', 'melon'] ['apple', 'orange', 'orange', 'banana', 'raspberry', 'grape', 'mango', 'melon'] ['apple', 'orange', 'banana', 'raspberry', 'grape', 'mango', 'melon'] ['apple', 'orange', 'banana', 'raspberry', 'grape', 'mango', 'melon', 'orange'] ['apple', 'banana', 'raspberry', 'grape', 'mango', 'melon', 'orange'] [] ['apple', 'banana', 'strawberry', 'grape', 'mango', 'melon', 'orange'] ['orange', 'melon', 'mango', 'grape', 'strawberry', 'banana', 'apple'] ['apple', 'banana', 'grape', 'mango', 'melon', 'orange', 'strawberry']

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