Listen und Dictionaries

Bisher speichert jede Variable genau einen Wert — eine Zahl, einen String, ein Boolean. Aber echte Programme arbeiten mit Sammlungen: eine Liste mit 1.000 Studentennamen, ein Nutzerprofil mit Name, Alter und Stadt, oder eine API-Antwort mit hunderten Datenpunkten. 1.000 einzelne Variablen zu verwalten ist wie 1.000 lose Zettel statt eines geordneten Notizbuchs.

Python bietet zwei fundamentale Sammlungstypen: Listen für geordnete Sequenzen (wenn die Reihenfolge zählt) und Dictionaries für Schlüssel-Wert-Paare (wenn du nach Namen nachschlagen willst). Diese beiden Strukturen sind so zentral, dass fast jedes Python-Programm mindestens eine davon verwendet.

Listen — Geordnete Sammlungen mit nummerierten Plätzen

Die Regal-Analogie passt gut für nummerierte Positionen und das Verschieben bei Einfügen/Entfernen. Sie bricht, weil ein echtes Regal eine feste Anzahl Fächer hat — Python-Listen wachsen dynamisch. Außerdem haben Regalfächer physische Größenbeschränkungen, während Python-Listen beliebige Objekte halten können, inklusive anderer Listen.

farben = ["rot", "grün", "blau"]
print(farben[3])   # IndexError: list index out of range
# Gültige Indizes: 0, 1, 2

Dictionaries — Nachschlagen statt Durchzählen

Die Telefonbuch-Analogie passt für Key-basierten Zugriff und Eindeutigkeit. Sie bricht, weil ein echtes Telefonbuch alphabetisch sortiert ist — Python-Dicts nutzen Hash-Tabellen, nicht alphabetische Ordnung. Außerdem enthält ein Telefonbuch nur Name-Nummer-Paare, während Python-Dicts beliebige Werte abbilden können, inklusive verschachtelter Dicts und Listen.

person = {"name": "Anna", "alter": 28, "stadt": "Berlin"}

print(person["alter"])                    # 28
person["beruf"] = "Ingenieurin"            # neues Key-Value-Paar
print(person.get("hobby", "unbekannt"))    # "unbekannt" (kein Fehler)

for key, value in person.items():
    print(f"{key}: {value}")               # gibt alle Paare aus

person = {"name": "Anna"}
print(person["hobby"])                     # KeyError: 'hobby'
print(person.get("hobby", "unbekannt"))    # "unbekannt" (kein Fehler)

Aliasing — Wenn zwei Namen ein Objekt teilen

Die Dokument-Analogie passt für "zwei Links, ein Objekt". Sie bricht, weil in der Realität das Teilen eines Dokuments eine bewusste Entscheidung ist (du schickst einen Link), während Aliasing in Python automatisch und stillschweigend passiert, wenn du b = a schreibst. Anfänger merken nicht, dass sie das Objekt "teilen".

# Alias (NICHT kopiert):
b = a
b.append(4)    # ändert auch a!

# Echte Kopie:
b = a.copy()
b.append(4)    # a bleibt unverändert

Interaktiv: Python-Sammlungstypen im Vergleich

Du kennst jetzt Listen und Dictionaries. Aber Python hat noch zwei weitere Sammlungstypen: Sets und Tuples. Klicke auf eine Zeile in der Vergleichs-Matrix, um die Eigenschaften und typischen Einsatzbereiche jedes Typs zu sehen. Achte besonders auf die Farbkodierung: Grün zeigt vorhandene Fähigkeiten, Rot zeigt Einschränkungen.