{"id":1686,"date":"2022-02-06T14:00:00","date_gmt":"2022-02-06T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/databasecamp.de\/?p=1686"},"modified":"2024-01-25T18:03:47","modified_gmt":"2024-01-25T17:03:47","slug":"python-dictionary","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/databasecamp.de\/python\/python-dictionary","title":{"rendered":"Python Dictionary – einfach erkl\u00e4rt!"},"content":{"rendered":"\n\"\"\n\n\n\n

Das Python<\/a> Dictionary wird genutzt, um Schl\u00fcssel-Wert-Paare in einer Variablen speichern zu k\u00f6nnen. Es ist eines von insgesamt vier Datenstrukturen, die bei Python<\/a> bereits vorinstalliert sind. Neben dem Dictionary z\u00e4hlen dazu auch das Tuple<\/a>, das Set<\/a> und die Liste<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Ein Python<\/a> Dictionary definieren wir, indem wir das Key-Value Paar in geschweiften Klammern und mit Doppelpunkt getrennt schreiben. Wir k\u00f6nnen in einem Python Dictionary Elemente mit unterschiedlichen Datentypen<\/a> speichern. <\/p>\n\n\n

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Die Elemente des Dictionaries k\u00f6nnen wir unter Angabe des Schl\u00fcssels in eckigen Klammern abfragen. Dann erhalten wir den entsprechenden Wert, der f\u00fcr diesen Schl\u00fcssel gespeichert wurde. <\/p>\n\n\n\n

Was sind grundlegende Eigenschaften eines Python Dictionaries?<\/h3>\n\n\n\n

Seit der Python<\/a> Version 3.7 ist das Dictionary geordnet. Das hei\u00dft, dass auch die Reihenfolge in der wir die Schl\u00fcssel-Wert-Paare abspeichern eine Rolle spielt. In den Versionen davor hat die Reihenfolge im Gegensatz dazu keine Bedeutung. Dar\u00fcber hinaus ist das Python<\/a> Dictionary auch \u00e4nderbar, d.h. nachdem es erstellt wurde k\u00f6nnen Elemente ge\u00e4ndert, hinzugef\u00fcgt oder aus dem Dictionary gel\u00f6scht werden. <\/p>\n\n\n\n

Die wichtigste Eigenschaft des Dictionaries ist, dass keine doppelten Schl\u00fcssel-Wert-Paare erlaubt sind. In anderen Datenformaten in Python<\/a> sind doppelte Elemente hingegen erlaubt. Wenn wir dem Python Dictionary ein Schl\u00fcssel-Wert-Paar hinzuf\u00fcgen wollen, dessen Schl\u00fcssel bereits existiert, wird das alte Paar ohne Benachrichtigung \u00fcberschrieben. <\/p>\n\n\n

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Wie kann man Elemente abfragen?<\/h3>\n\n\n\n

Es gibt verschiedene Informationen und Elemente, die wir von einem Dictionary abfragen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

Wie wir bereits gesehen haben, k\u00f6nnen wir den Wert abfragen, indem wir den zugeh\u00f6rigen Schl\u00fcssel in eckigen Klammern definieren. Analog dazu liefert die “get()” Methode dasselbe Ergebnis: <\/p>\n\n\n

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Mit den Befehlen “.keys()” und “.values()” gibt uns Python<\/a> eine Liste von allen Schl\u00fcsseln und Werten zur\u00fcck. Die Reihenfolge der Listen entspricht auch der, wie sie im Dictionary gespeichert sind. Das bedeutet auch, dass die Liste der Werte Duplikate enthalten kann. <\/p>\n\n\n

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Wenn wir hingegen die vollst\u00e4ndigen Schl\u00fcssel-Wert-Paare abfragen wollen, nutzen wir die Methode “.items()”, die die Paare als eine Liste von Tupeln<\/a> zur\u00fcckgibt:<\/p>\n\n\n

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Diese Funktion erzeugen sogenannte Dictionary Ansichten, die eine sehr leistungsstarke und effiziente Funktion in Python sind. Damit lassen sich beispielsweise auch dynamische Aktualisierungen effizient vornehmen und sie bieten auch sonst erheblich Vorteile, da sie die Daten nicht kopieren. Hier sind einige Punkte, warum Python Dictionary Ansichten die Arbeit vereinfachen: <\/p>\n\n\n\n

1. Effizienz:<\/strong> Anstatt das komplette Dictionary zu kopieren, erm\u00f6glichen die Ansicht das Iterieren \u00fcber alle Schl\u00fcssel-Wert-Paare direkt im Dictionary. Dadurch wird Rechenzeit und Speicherplatz gespart, weshalb die Arbeit damit deutlich effizienter ist als andere Vorgehensweisen. <\/p>\n\n\n\n

2. Echtzeitaktualisierungen:<\/strong> Wenn sich das zugrundliegende Python Dictionary \u00e4ndert, \u00e4ndern sich auch die Ansichten direkt mit. Dadurch k\u00f6nnen \u00c4nderungen direkt sichtbar werden und m\u00fcssen nicht erst mit zus\u00e4tzlichen Aufwand aktualisiert oder eine Kopie erstellt werden. <\/p>\n\n\n\n

3. Schl\u00fcssel-, Wert- und Elementansichten:<\/strong> Allgemein unterscheidet man drei verschiedene Ansichten: dict_keys<\/code> um \u00fcber die Schl\u00fcssel zu iterieren, dict_values<\/code> um \u00fcber die Werte zu iterieren und dict_items<\/code> um \u00fcber die Schl\u00fcssel-Wert-Paare zu itierieren. Dadurch kann sich auf verschiedene Aspekte des Dictionaries konzentriert werden und die spezialisierte Funktion f\u00fcr den jeweiligen Anwendungsfall genutzt werden. <\/p>\n\n\n\n

4. Schnelle Iteration:<\/strong> Python Dictionary Ansichten erm\u00f6glichen eine schnelle Integration \u00fcber die Elemente ohne, dass die komplette Datenstruktur durchlaufen werden muss. <\/p>\n\n\n\n

5. Einsparung von Speicherplatz:<\/strong> Durch die Python Dictionary Ansichten werden keine neuen Kopien der Daten erstellt und somit vor allem bei gro\u00dfen Dictionaries erheblich Speicherplatz gespart. Dies kann auch positive Auswirkungen auf die Rechenzeiten haben. <\/p>\n\n\n\n

Abschlie\u00dfend sind Python Dictionary Ansichten eine effiziente M\u00f6glichkeit auf die Daten in einem Dictionary zuzugreifen und mit diesen Berechnungen oder Ver\u00e4nderungen durchzuf\u00fchren. Sie helfen dabei, Speicherplatz zu sparen, Daten in Echtzeit bereitzustellen und die Rechenzeit zu reduzieren. Deshalb sind sie ein wichtiger Bestandteil von Dictionaries und sollten bei der Arbeit mit dieser Datenstruktur bedacht werden. <\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen Elemente abgefragt werden, wenn sie m\u00f6glicherweise nicht existieren?<\/h3>\n\n\n\n

In diesem Artikel haben wir bereits eine Methode kennengelernt, wie man auf die Werte eines Dictionaries zugreifen k\u00f6nnen. Mithilfe von eckigen Klammern und dem entsprechenden Schl\u00fcssel k\u00f6nnen die Werte einfach abgefragt werden. Jedoch kann es dazu kommen, dass sich das Dictionary \u00e4ndert und deshalb der angefragte Schl\u00fcssel nicht vorhanden ist oder aber der Schl\u00fcssel schlichtweg falsch ist. In einem solchen Fall kommt es zu einem “KeyError” und das Programm stoppt. <\/p>\n\n\n\n

Um den Programmstopp und den Fehler zu vermeiden schauen wir uns in diesem Kapitel zwei Abfragem\u00f6glichkeiten an, die das ganze umgehen, auch wenn der angefragte Schl\u00fcssel nicht vorhanden ist. <\/p>\n\n\n\n

Verwendung von get()<\/code> zum Zugriff auf Dictionary-Elemente:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mithilfe der Funktion get()<\/code> kann ein Dictionary-Wert durch die Angabe eines Schl\u00fcssels abgefragt werden. Im Gegensatz zu der Abfrage mit eckigen Klammern, wird jedoch als zweites Argument ein Default-Wert \u00fcbergeben, der ausgespielt wird, falls der angefragte Key nicht existiert. Dadurch lassen sich KeyError-Fehler elegant umgehen. <\/p>\n\n\n\n

Hier ist ein Beispiel:<\/p>\n\n\n

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In diesem Beispiel ist der Schl\u00fcssel “Alice” im Python Dictionary student_grades<\/code> vorhanden, weshalb die Note 92 zur\u00fcckgegeben wird. Der Student David hingegen ist nicht Teil der Klasse bzw. des Dictionaries. Durch die Nutzung von .get()<\/code> wird deshalb der Standardwert “N\/A” zur\u00fcckgegeben. <\/p>\n\n\n\n

Verwendung von setdefault()<\/code> zum Zugriff und Setzen von Dictionary-Elementen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Funktion setdefault()<\/code> wird sowohl f\u00fcr den Zugriff auf ein Dictionary als auch f\u00fcr die Abfrage von Elementen genutzt. Damit l\u00e4sst sich ein bestimmter Key abfragen und wenn dieser vorhanden ist, passiert nichts. Wenn der Schl\u00fcssel jedoch nicht vorhanden ist, wird ein neues Schl\u00fcssel-Wert-Paar angelegt mit dem Wert, der als Default hinterlegt ist. Dadurch l\u00e4sst sich sicherstellen, dass ein bestimmter Schl\u00fcssel im Dictionary vorhanden ist, wenn auch mit einem Standardwert. <\/p>\n\n\n\n

Hier ist ein Beispiel:<\/p>\n\n\n

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In diesem Beispiel wird \u00fcberpr\u00fcft, ob Orange bereits als Schl\u00fcssel existiert. Falls dies nicht der Fall ist, wird der Wert f\u00fcr Orange auf 0 gesetzt, da null Orangen vorhanden sind. <\/p>\n\n\n\n

Diese beiden Funktionen sind wertvolle Werkzeuge bei der Arbeit mit Python Dictionaries, da sie sicherstellen, dass es zu keinen Fehlern kommt. Insbesondere wenn sich Dictionaries h\u00e4ufig ver\u00e4ndern oder von einem externen Benutzer ver\u00e4ndert werden k\u00f6nnen, ist der Umgang mit diesen Werkzeugen unumg\u00e4nglich. <\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen Elemente eines Dictionaries ge\u00e4ndert werden? <\/h3>\n\n\n\n

Wenn wir einzelne Werte innerhalb des Dictionaries \u00e4ndern wollen, k\u00f6nnen wir das \u00fcber den Schl\u00fcssel direkt tun. Da es keine doppelten Schl\u00fcssel geben darf, wird der alte Werte einfach \u00fcberschrieben. Falls wir mehrere Paare auf einmal \u00e4ndern wollen, nutzen wir daf\u00fcr die “.update()” Methode und definieren darin die neuen Schl\u00fcssel-Werte-Paare. <\/p>\n\n\n

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Wie kann man Elemente l\u00f6schen?<\/h3>\n\n\n\n

Wenn wir ein einzelnes Element aus dem Python<\/a> Dictionary l\u00f6schen wollen, k\u00f6nnen wir entweder unter Angabe des Keys und mit der Methode “pop()” das Element gezielt l\u00f6schen oder mit “popitem()” das letzte hinzugef\u00fcgte Schl\u00fcssel-Wert Paar l\u00f6schen:<\/p>\n\n\n

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Schlie\u00dflich kann man mit der Methode “clear()” das komplette Python<\/a> Dictionary leeren: <\/p>\n\n\n

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Was ist der Unterschied zwischen einer Pandas Series und einem Python Dictionary?<\/h3>\n\n\n\n

Obwohl sowohl Pandas Series als auch Python Dictionaries Schl\u00fcssel-Wert-Paare sind, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen:<\/p>\n\n\n\n