Fachkonzept - Datenstrukturen
Datenstrukturen
Datenstrukturen dienen dazu, strukturierte Datensammlungen als Einheit zu verwalten.
Betrachte als Beispiel einen Terminkalender.
Wenn man die Daten eines Kalenders erfassen möchte, benötigt man Datenstrukturen als Daten-Container
,
um einzelne Daten zu größeren Einheiten zusammenzufassen.
Die folgende Abbildung soll eine Datenmodellierung mit den Datenstrukturen "Liste" und "Tupel" verdeutlichen.
Ein Terminkalender wird hier als Liste von Terminen dargestellt. Ein Termin ist ein Tupel bestehend aus einem Datum, einer Uhrzeit und einer Terminbeschreibung. Ein Datum ist dabei ein Tupel bestehend aus einer Tages-, Monats- und Jahresangabe. Ebenso ist eine Uhrzeit ein Tupel bestehend aus einer Stunden- und einer Minutenangabe.
Datenmodellierung in Python
Zentrale Datenstrukturen in Python sind Listen und Tupel. Mit Hilfe dieser Datenstrukturen lassen sich komplexe Datenobjekte sehr variabel konstruieren. Tupel können nur dann benutzt werden, wenn die zu verwaltenden Daten unverändert bleiben. Können oder sollen die Daten sich ändern, so erfasst man die Daten am besten mit einer Liste.
>>> kalender = [
((11, 7, 2011), (10, 0), 'Geburtstag Anna'),
((11, 7, 2011), (20, 0), 'Kino'),
((14, 7, 2011), (15, 30), 'Zahnarzt'),
((14, 7, 2011), (17, 0), 'Treffen mit P.'),
((15, 7, 2011), (18, 0), 'Training')
]
>>> kalender
[((11, 7, 2011), (10, 0), 'Geburtstag Anna'), ((11, 7, 2011), (20, 0), 'Kino'), ...]
Beachte, dass ein Tupel immer durch eine Liste ersetzt werden kann. Der Vorteil von Tupeln besteht nur in der schnelleren Verarbeitung.
Im Folgenden werden einige wichtige Datenstrukturen kurz vorgestellt.
