Python Dictionary - einfach erklärt!

Das Python Dictionary wird genutzt, um Schlüssel-Wert-Paare in einer Variablen speichern zu können. Es ist eines von insgesamt vier Datenstrukturen, die bei Python bereits vorinstalliert sind. Neben dem Dictionary zählen dazu auch das Tuple, das Set und die Liste.

Ein Python Dictionary definieren wir, indem wir das Key-Value Paar in geschweiften Klammern und mit Doppelpunkt getrennt schreiben. Wir können in einem Python Dictionary Elemente mit unterschiedlichen Datentypen speichern.

Die Elemente des Dictionaries können wir unter Angabe des Schlüssels in eckigen Klammern abfragen. Dann erhalten wir den entsprechenden Wert, der für diesen Schlüssel gespeichert wurde.

Was sind grundlegende Eigenschaften eines Python Dictionaries?

Seit der Python Version 3.7 ist das Dictionary geordnet. Das heißt, dass auch die Reihenfolge in der wir die Schlüssel-Wert-Paare abspeichern eine Rolle spielt. In den Versionen davor hat die Reihenfolge im Gegensatz dazu keine Bedeutung. Darüber hinaus ist das Python Dictionary auch änderbar, d.h. nachdem es erstellt wurde können Elemente geändert, hinzugefügt oder aus dem Dictionary gelöscht werden.

Die wichtigste Eigenschaft des Dictionaries ist, dass keine doppelten Schlüssel-Wert-Paare erlaubt sind. In anderen Datenformaten in Python sind doppelte Elemente hingegen erlaubt. Wenn wir dem Python Dictionary ein Schlüssel-Wert-Paar hinzufügen wollen, dessen Schlüssel bereits existiert, wird das alte Paar ohne Benachrichtigung überschrieben.

Wie kann man Elemente abfragen?

Es gibt verschiedene Informationen und Elemente, die wir von einem Dictionary abfragen können.

Wie wir bereits gesehen haben, können wir den Wert abfragen, indem wir den zugehörigen Schlüssel in eckigen Klammern definieren. Analog dazu liefert die „get()“ Methode dasselbe Ergebnis:

Mit den Befehlen „.keys()“ und „.values()“ gibt uns Python eine Liste von allen Schlüsseln und Werten zurück. Die Reihenfolge der Listen entspricht auch der, wie sie im Dictionary gespeichert sind. Das bedeutet auch, dass die Liste der Werte Duplikate enthalten kann.

Wenn wir hingegen die vollständigen Schlüssel-Wert-Paare abfragen wollen, nutzen wir die Methode „.items()“, die die Paare als eine Liste von Tupeln zurückgibt:

Diese sogenannten Dictionary-Ansichten sind eine leistungsstarke und effiziente Funktion in Python, die in Bezug auf Effizienz und dynamische Aktualisierungen erhebliche Vorteile bieten. Diese Ansichten ermöglichen den Zugriff auf Schlüssel, Werte und Schlüssel-Wert-Paare in einem Dictionary, ohne die Daten zu kopieren. Hier erfährst Du, wie Dictionary-Ansichten Deine Arbeit optimieren können:

1. Effizienz: Eine der bemerkenswertesten Eigenschaften von Dictionary-Ansichten ist ihre Effizienz. Statt eine Kopie des gesamten Dictionaries zu erstellen, ermöglichen Ansichten das Iterieren über die Elemente direkt im Dictionary. Dies spart erheblichen Speicherplatz und Rechenzeit, insbesondere bei großen Dictionaries.

2. Echtzeitaktualisierungen: Dictionary-Ansichten sind dynamisch und aktualisieren sich in Echtzeit, wenn das zugrunde liegende Dictionary geändert wird. Dies bedeutet, dass Du Änderungen am Dictionary sofort in den Ansichten siehst, ohne zusätzlichen Aufwand für Aktualisierungen oder Kopien.

3. Schlüssel-, Wert- und Elementansichten: Es gibt drei Arten von Dictionary-Ansichten: dict_keys, dict_values und dict_items. Jede dieser Ansichten bietet Zugriff auf verschiedene Aspekte des Dictionaries, sei es nur auf die Schlüssel, nur auf die Werte oder auf Schlüssel-Wert-Paare. Dies ermöglicht es Dir, die Ansicht auszuwählen, die für Deinen speziellen Anwendungsfall am besten geeignet ist.

4. Schnelle Iteration: Mit Dictionary-Ansichten kannst Du effizient über die Elemente eines Dictionaries iterieren. Dies ist besonders nützlich, wenn Du bestimmte Schlüssel, Werte oder Paare durchgehen möchtest, ohne die gesamte Datenstruktur durchlaufen zu müssen.

5. Einsparung von Speicherplatz: Da Dictionary-Ansichten keine zusätzlichen Kopien der Daten erzeugen, sparen sie Speicherplatz. Dies ist besonders wichtig, wenn Du mit großen Dictionaries arbeitest, da das Erstellen von Kopien den Speicherverbrauch drastisch erhöhen kann.

Insgesamt bieten Dictionary-Ansichten eine elegante und effiziente Möglichkeit, auf die Daten in einem Dictionary zuzugreifen und mit ihnen zu arbeiten. Sie helfen, Speicherplatz zu sparen, die Rechenzeit zu reduzieren und die Aktualisierung von Daten in Echtzeit zu ermöglichen. Dies macht sie zu einem wertvollen Werkzeug in der Python-Programmierung, insbesondere in Anwendungen, die mit großen und sich ändernden Dictionaries arbeiten.

Wie können Elemente abgefragt werden, wenn sie möglicherweise nicht existieren?

In Python-Dictionaries ist der Zugriff auf Elemente eine häufige Operation. Während Du auf Dictionary-Werte mithilfe von eckigen Klammern und dem Schlüssel zugreifen kannst, gibt es zwei weitere Methoden, get() und setdefault(), die zusätzliche Funktionalität und Sicherheit beim Arbeiten mit Dictionaries bieten.

Verwendung von get() zum Zugriff auf Dictionary-Elemente:

Die Methode get() ermöglicht Dir den Zugriff auf einen Dictionary-Wert anhand seines Schlüssels. Was sie von der Notation mit eckigen Klammern unterscheidet, ist, dass sie einen Standardwert bereitstellt, falls der Schlüssel nicht im Dictionary existiert. Dies kann äußerst nützlich sein, um KeyError-Ausnahmen zu vermeiden.

Hier ist ein Beispiel:

In diesem Beispiel gibt studenten_noten.get("Alice", "N/V") 92 zurück, weil der Schlüssel "Alice" im Dictionary existiert. studenten_noten.get("David", "N/V") gibt "N/V" zurück, weil der Schlüssel "David" nicht existiert, und wir "N/V" als Standardwert angegeben haben.

Verwendung von setdefault() zum Zugriff und Setzen von Dictionary-Elementen:

Die Methode setdefault() kombiniert den Zugriff auf und das Setzen von Dictionary-Elementen. Sie versucht, einen Wert anhand eines Schlüssels abzurufen, ähnlich wie get(). Wenn der Schlüssel jedoch nicht existiert, setzt sie den Schlüssel auf einen Standardwert und gibt diesen Wert zurück. Dies kann nützlich sein, wenn Du sicherstellen möchtest, dass ein Schlüssel im Dictionary existiert.

Hier ist ein Beispiel:

In diesem Beispiel überprüft fruit_count.setdefault("Orangen", 0) ob der Schlüssel "Orangen" im Dictionary existiert. Da er nicht existiert, wird er auf 0 gesetzt und 0 wird zurückgegeben.

Sowohl get() als auch setdefault() sind wertvolle Werkzeuge beim Arbeiten mit Dictionaries, da sie Flexibilität und Sicherheit beim Umgang mit Dictionary-Elementen bieten, insbesondere beim Umgang mit dynamischen Daten oder Benutzereingaben.

Wie können Elemente eines Dictionaries geändert werden?

Wenn wir einzelne Werte innerhalb des Dictionaries ändern wollen, können wir das über den Schlüssel direkt tun. Da es keine doppelten Schlüssel geben darf, wird der alte Werte einfach überschrieben. Falls wir mehrere Paare auf einmal ändern wollen, nutzen wir dafür die „.update()“ Methode und definieren darin die neuen Schlüssel-Werte-Paare.

Wie kann man Elemente löschen?

Wenn wir ein einzelnes Element aus dem Python Dictionary löschen wollen, können wir entweder unter Angabe des Keys und mit der Methode „pop()“ das Element gezielt löschen oder mit „popitem()“ das letzte hinzugefügte Schlüssel-Wert Paar löschen:

Schließlich kann man mit der Methode „clear()“ das komplette Python Dictionary leeren:

Was ist der Unterschied zwischen einer Pandas Series und einem Python Dictionary?

Obwohl sowohl Pandas Series als auch Python Dictionaries Schlüssel-Wert-Paare sind, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen:

Indizierung: In einer Pandas-Serie können wir einen benutzerdefinierten Index verwenden, der nicht numerisch oder sequentiell sein muss. Im Gegensatz dazu kann ein Python-Dictionary nur hashbare Objekte als Schlüssel verwenden.
Ordnung: Eine Pandas-Serie ist eine geordnete Sammlung von Daten, während ein Python Dictionary ungeordnet ist.
Datentyp: Eine Pandas-Reihe hat einen bestimmten Datentyp, der für alle Elemente in der Reihe gilt, während ein Python Dictionary Werte unterschiedlichen Typs für jeden Schlüssel haben kann.
Funktionen: Eine Pandas-Serie hat eingebaute Funktionen zur Datenmanipulation und -analyse, wie „describe()“, „mean()“ und „count()“. Python Dictionaries hingegen haben keine eingebauten Funktionen zur Datenmanipulation oder -analyse.
Speicherverbrauch: Eine Pandas-Serie benötigt mehr Speicher als ein Python Dictionary, da sie Daten in einem Tabellenformat mit einem Index und Spaltenbeschriftungen speichert. Im Gegensatz dazu speichert ein Python Dictionary nur Schlüssel-Wert-Paare.

Insgesamt ist eine Pandas-Reihe eine spezialisierte Datenstruktur, die für die Datenanalyse und -manipulation konzipiert ist, während ein Python Dictionary eine allgemeine Datenstruktur für die Speicherung von Schlüssel-Wert-Paaren ist.

Wie schneidet das Python Dictionary im Vergleich zu anderen Datenstrukturen ab?

Python-Dictionarys sind eine grundlegende Datenstruktur, die für ihre Effizienz beim schnellen Zugriff auf Schlüssel-Wert-Paare bekannt ist. Das Verständnis der Leistungsmerkmale und der Komplexität von Python-Dictionarys ist für die Optimierung von Code in verschiedenen Anwendungen unerlässlich. Hier untersuchen wir die Leistungs- und Komplexitätsaspekte eines Python Dictionary:

Konstante Zeit (O(1)) Durchschnittliche Komplexität: Python-Wörterbücher sind als Hash-Tabellen implementiert, was bedeutet, dass der Zugriff, das Einfügen oder das Löschen eines Schlüssel-Wert-Paares in einem Wörterbuch im Durchschnitt eine konstante Zeitkomplexität erfordert, die mit O(1) bezeichnet wird. Dies gilt für die meisten gängigen Wörterbuchoperationen.
Effizientes Nachschlagen von Schlüsseln: Die Schlüssel des Python Dictionary werden mit einem Hash versehen, um ihren Speicherort innerhalb des Wörterbuchs zu bestimmen. Dieser Hash ermöglicht eine nahezu sofortige Schlüsselsuche, so dass sich Wörterbücher für Szenarien eignen, in denen ein schneller Zugriff auf Daten entscheidend ist.
Kollisionsbehandlung: Hash-Kollisionen treten auf, wenn zwei verschiedene Schlüssel denselben Hash-Wert ergeben. Die Python-Implementierung von Dictionaries behandelt Kollisionen effizient durch offene Adressierung und Sondierungstechniken und stellt sicher, dass Schlüssel-Wert-Paare korrekt gespeichert und abgerufen werden.
Speichereffizienz: Python-Wörterbücher sind speichereffizient. Sie weisen keinen Speicher für leere Slots zu, sondern passen ihre Größe bei Bedarf dynamisch an. Dies minimiert die Speicherverschwendung und trägt zur Gesamteffizienz von Wörterbuchoperationen bei.
Worst-Case-Szenario: Während die durchschnittliche Zeitkomplexität für Wörterbuchoperationen O(1) ist, ist es wichtig zu wissen, dass im schlimmsten Fall, wenn es viele Hash-Kollisionen gibt, die Leistung auf O(n) sinken kann, wobei n die Anzahl der Schlüssel-Wert-Paare ist. Diese Situation ist jedoch in der Praxis selten und wird durch die Kollisionsauflösungsmechanismen von Python entschärft.
Iterationsleistung: Die Iteration über ein Wörterbuch ist ebenfalls effizient, mit einer Zeitkomplexität von O(n), wobei n die Anzahl der Schlüssel-Wert-Paare ist. Dies liegt daran, dass Sie das Wörterbuch in der Regel einmal durchlaufen und dabei jedes Schlüssel-Wert-Paar besuchen.
Amortisierte Komplexität für Einfügungen: Während einzelne Einfügungen in das Dictionary im Durchschnitt als O(1) betrachtet werden können, fallen für die Größenänderung des Wörterbuchs, wenn es eine bestimmte Kapazität erreicht, amortisierte Kosten an. Diese Größenänderung kann O(n) Zeit in Anspruch nehmen. Da die Größenänderung jedoch nur selten und nur dann erfolgt, wenn die Wörterbuchgröße einen Schwellenwert überschreitet, bleibt die amortisierte Einfügekomplexität nahe bei O(1).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Python Dictionary eine effiziente Speicherung von Schlüsselwerten mit einer durchschnittlich konstanten Zeitkomplexität für wesentliche Operationen bieten. Es kann zwar zu Worst-Case-Szenarien kommen, aber die Python-Implementierung von Wörterbüchern bewältigt diese effektiv. Das Verständnis dieser Leistungsmerkmale

Welche Python Sammlungen gibt es?

In Python gibt es insgesamt vier Datentypen, die standardmäßig hinterlegt sind:

Die Liste ist eine geordnete Sammlung von Elementen, die änderbar ist und auch doppelte Elemente enthalten kann.
Das Tuple ist im Endeffekt eine Liste, mit dem Unterschied, dass es nicht mehr änderbar ist. Es können also keine Elemente mehr nachträglich hinzugefügt oder entfernt werden.
Das Set lässt keine doppelten Einträge zu. Gleichzeitig ist die Anordnung der Elemente innerhalb des Sets variabel. Das Set an sich kann verändert werden, aber die einzelnen Elemente können nicht nachträglich geändert werden.
Ein Dictionary ist seit der Python Version 3.7 eine geordnete Sammlung von Elementen, die änderbar ist. In den früheren Versionen ist das Dictionary ungeordnet.

Das solltest Du mitnehmen

Das Python Dictionary ist eines von insgesamt vier vorinstallierten Datenstrukturen in Python.
Es wird genutzt, um Schlüssel-Wert-Paare in einer einzigen Variablen abspeichern zu können.
Die Werte eines Dictionaries können verschiedene Werte annehmen. Neben einem einzigen Skalar können auch Lists, Tuples oder neue Dictionaries als Wert abgespeichert werden.

Vielen Dank an Deepnote für das Sponsoring dieses Artikels! Deepnote bietet mir die Möglichkeit, Python-Code einfach und schnell auf dieser Website einzubetten und auch die zugehörigen Notebooks in der Cloud zu hosten.