14.1. Pythons Datentypen#
Beginnen wir mit der Praxis und sehen uns an welche Datentypen uns Python bietet und was wir mit diesen anfangen können.
Built-in Datentypen
Die von Python vorab definierten Datentypen nennt man built-in Datentypen.
Wir werden in diesem Kapitel nicht alle built-in Datentypen besprechen, sondern jene mit denen Sie die meiste Zeit zu tun haben. Eine vollständige Liste der Datentypen finden Sie im Abschnitt Built-in Datentypen.
Wir können die built-in Datentypen in weitere zwei Kategorien zerteilen:
Atomare Datentypen, also Datentypen die sich auf einen einzelnen Wert beziehen und
Zusammengesetzt Datentypen
Haben Sie bereits Programmiererfahrung, so werden Sie atomare Datentypen als primitive Datentypen wahrnehmen, doch streng genommen gibt es in Python keine primitiven Datentypen.
Dennoch verhalten sich atomare Datentypen ähnlich wie primitive Datentypen.
Python und primitive Datentypen
Es gibt in Python keine primitiven Datentypen.
Der Wert eines atomaren Datentyps lässt sich nicht sinnvoll weiter in seine Einzelteile zersplittern.
Zusammengesetzte Datentypen sind zum Beispiel: Zeichenketten str, Listen list, Tupel tuple, Mengen set und Wörterbücher dict.
Den Datentyp einer Variable oder eines Wertes erfragen Sie mit der built-in Funktion type.
x = 5
text = 'Hello'
print(type(x))
print(type(text))
print(type(3.1))
<class 'int'>
<class 'str'>
<class 'float'>
14.1.1. Atomare Datentypen#
Eine wesentlich Eigenschaft von atomaren Datentypen ist die Unveränderbarkeit ihres des Werts. Der Wert einer Variable eines atomaren Datentyps liegt unverändert im Speicher.
Atomare Datentypen
Datentypen welche sich auf einen einzelnen Wert beziehen, d.h., ganze Zahlen int, Wahrheitswerte bool und Gleitkommazahlen float sind atomare Datentypen.
Wird der Wert durch keiner Variablen adressiert, wird er (vom Garbage Collector) zwar gelöscht. In anderen Worten, wird der Speicher von Ihrem laufenden Programm nicht mehr benötigt, kümmert sich der Garbage Collector, den von Ihnen belegten Speicher wieder freizugeben. Der Speicher der durch einen Wert eines atomaren Datentyp belegt ist kann also durchaus verändert werden, allerdings nur dann wenn er nicht mehr gebraucht wird.
Unveränderliche atomare Datentypen
Atomare Datentypen sind unveränderlich.
Wir haben dieses Phänomen bereits im Abschnitt Variablen beobachtet.
Wir hatten festgehalten, dass Veränderungen der einen Variablen keinen Effekt auf die Adresse bzw. Identität id anderer Variablen haben.
Für atomare Datentypen gilt noch mehr:
Unveränderliche atomare Datentypen
Ändern wir den Wert einer Variable vom Typ int, bool oder float, so kann diese Änderung nicht den Wert einer anderen Variablen verändern.
Folgendes Beispiel illustriert diese Tatsache.
x = 12313
z = x
print(f'value of x = {x}')
print(f'id of x = {id(x)}')
print(f'value of z = {z}')
print(f'id of z = {id(z)}')
print('change value of x')
x = 11341
print(f'value of x = {x}')
print(f'id of x = {id(x)}')
print(f'value of z = {z}')
print(f'id of z = {id(z)}')
value of x = 12313
id of x = 4411568272
value of z = 12313
id of z = 4411568272
change value of x
value of x = 11341
id of x = 4411568368
value of z = 12313
id of z = 4411568272
14.1.2. Zusammengesetzte Datentypen#
Zusammengesetzte Datentypen oder auch Datenstrukturen bestehen hingegen aus mehreren Werten. Sie strukturieren diese Werte.
Zusammengesetzt Datentypen
Datentypen welche Sammlungen von Werten modellieren, bezeichnen wir als zusammengesetzte Datentypen oder Datenstrukturen.
Anders als bei atomaren Datentypen lässt sich der Wert einer Datenstruktur verändern. D.h., der Inhalt der Datenstruktur kann in der Regel verändert werden.
Sie können sich eine Datenstruktur wie ein Behältnis aus der Realwelt vorstellen. Einen Rucksack können wir mit Dingen befüllen, die wir möglicherweise nicht verändern können. Der Rucksack selbst, lässt sich demnach sehr leicht verändern. Wir müssen lediglich Elemente hinauswerfen oder einfügen.
Nehmen wir einmal an, eine Datenstruktur enthält ausschließlich ganze Zahlen int.
Verändern wir nun eine dieser Zahlen, so wird der Wert im Speicher, der diese Zahl repräsentiert, nicht verändert – es ist ja ein atomarer Datentyp!
Aber es wird ein neuer Wert in den Speicher geschrieben und die Datenstruktur wird so manipuliert, dass einer ihrer Einträge nun auf diesen neuen Wert zeigt.
Im Abschnitt Listen und der Speicher sehen wir uns an was genau im Speicher vor sich geht, wenn wir mit Listen arbeiten. Dies kann auf andere Datenstrukturen übertragen werden.