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<html>
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<title>Python Kurs</title>
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body { font-family: 'Droid Serif'; font-size: 24px;}
h1, h2, h3 {
font-family: 'Yanone Kaffeesatz';
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.footer { position: absolute; bottom: 12px; left: 20px; opacity: 0.5; }
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}
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.label {
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}
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font-size: 0.7em;
}
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</head>
<body onload="var slideshow = remark.create({highlightLanguage: 'python'});">
<textarea id="source">
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<div class="footer"><a href=".">Python Kurs 2020/2021</a></div>
---
class: center, middle
# Python Kurs 2020/2021
# 3: Listen, Schleifen
### Bernhard Mallinger
### `b.mallinger [at] gmx.at`
https://totycro.github.io/python-kurs
---
# Liste
* Einzelne Werte kann man händisch berechnen
* Für größere oder dynamische Datenmengen: Programme
* Liste von Daten / Messungen
* Liste von Koordinaten (Orte, Linien, Polygon)
* Liste von Farbwerten (Bild)
* Liste von Bildern (Video)
* Liste von Werten in Spalte in Excel-Tabelle
* Liste von Spalten (Liste von Liste von Werten)
⇒ Tabelle
* ...
* Millionen von Werten in Sekunden verarbeiten
* Neue Daten → Programm einfach neu starten
* Listen in Python unbegrenzt
vs. https://orf.at/stories/3184019/
---
# Liste
* Essentielle und allgegenwärtige *Datenstruktur*
* Enthält 0 oder mehr Elemente
→ nacheinander im Speicher
```
>>> woods = ["fichte", "erle", "tanne"]
>>> len(woods)
3
>>> woods[0]
'fichte'
>>> selection = 2
>>> woods[selection]
'tanne'
>>> woods[4]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
```
---
# Liste
Index muss nicht fix sein, kann Programmausdruck sein
```
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> len(shipment_sizes)
6
>>> shipment_sizes[len(shipment_sizes) - 1]
200
```
Negative Indizes → von hinten beginnen
```
>>> shipment_sizes[-1]
200
>>> shipment_sizes[-2]
44
```
---
# Liste
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#middle"> > Musterlösung < </a>]
Für eine gegebene Liste `l`, schreibe Code, der das "mittlere" Element berechnet.
Beispiele:
`[4, 12, 7] → 12`
`[1] → 1`
`[8, 5, 7, 4] → 5 oder 7`
Achtung bei leeren Listen (`[]`)!
]
---
# Liste
<img src="img/indexerror.png" alt="IndexError" width="90%"/>
---
# Liste
<img src="img/indexerror2.png" alt="IndexError" width="60%"/>
---
# Liste
Essentiell um alles von nicht-fixer Anzahl auszudrücken
→ Dynamische Konstrukte später notwendig um damit zu arbeiten
```
>>> shipment_sizes = [44, 20, 90, 50]
>>> sum(shipment_sizes)
204
>>> new_shipments = [44, 200]
>>> shipment_sizes = shipment_sizes + new_shipments
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> sum(shipment_sizes)
448
>>> max(shipment_sizes)
200
>>> min(shipment_sizes)
20
```
---
# Liste
* Datentypen können gemischt werden
* Verarbeitung von gemischten Listen womöglich schwierig
```
>>> l = [1, 5.53, "foo"]
>>> sum(l)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'
```
---
# Liste: Slices
`l[begin:end]` gibt die Subliste zwischen den Indizes `begin` und `end` zurück
```
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> shipment_sizes[2:4]
[90, 50]
>>> # Erste Elemente einer langen Liste:
>>> shipment_sizes[:3]
[44, 20, 90]
>>> shipment_sizes[3:]
[50, 44, 200]
>>> shipment_sizes[:]
[44, 20, 90, 50, 44, 200]
```
---
# Liste: Elemente ändern
Auch Schreibzugriff mit `l[1]`
```
>>> l = [1, 2, 3]
>>> l[1]
2
>>> l[1] = 5
>>> l[1]
5
>>> l
[1, 5, 3]
```
---
# Listen und Strings
So weit es Sinn macht haben Strings und Listen gleiche Interfaces:
```
>>> "holz"[2]
'l'
>>> len("holz")
4
>>> "holz"[2:]
'lz'
>>> "ho" + "lz"
'holz'
```
Schreibzugriff geht bei Strings (aus technischen Gründen) nicht.
⇒ viele Datenstrukturen mit ähnlichem Interface!
---
# Liste: Operationen
`append` zum Anfügen einzelner Elemente
```
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> shipment_sizes.append(30)
>>> shipment_sizes.append(74)
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200, 30, 74]
```
`extend` zum Erweitern um mehrerer Elemente
```
>>> shipment_sizes = [44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> shipment_sizes.extend([30, 74])
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200, 30, 74]
```
Vgl. `[1, 2] + [3]`
---
# Schleifen
```
shipment_sizes = [44, 20, 90]
for size in shipment_sizes:
print(size)
```
Output:
```
44
20
90
```
Vgl.
```
size = shipment_sizes[0]
print(size)
size = shipment_sizes[1]
print(size)
size = shipment_sizes[2]
print(size)
```
---
# Schleifen
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#sum"> > Musterlösung < </a>]
Berechne die Summe der Zahlen einer Liste (ohne `sum` zu verwenden).
Für diese und zukünftige Aufgaben: Das Ergebnis soll mit `print()` ausgegeben werden.
]
---
# Schleifen
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#loop_selection"> > Musterlösung < </a>]
Berechne, wie viele Zahlen in einer Liste größer oder gleich 3 und kleiner als 7 sind.
`[1, 3, 9, 7, 4]` → `2`
`[1]` → `0`
Erweiterung:
Berechne die Summe dieser Zahlen.
`[1, 3, 9, 7, 4]` → `7`
`[1]` → `0`
]
---
name: lohnverrechnung_jahr
# Lohnverrechnung im Jahr
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#lohnverrechnung_jahr"> > Musterlösung < </a>]
Die Liste `hours_per_week` enthält alle Wochenarbeitsstunden in einem Jahr.
Berechne mithilfe der Lösung der <a href="chapter2.html#lohnverrechnung">vorigen Aufgabe</a> den gesamten Jahreslohn sowie den durchschnittlichen Monatslohn.
```
hours_per_week = [38, 39, 43, 40.5, 30]
```
]
---
# Schleifen
Die `for`-Schleife funktioniert auf "iterables", auch `str`:
```
for character in "Hello Boku!":
print(character)
```
Output:
```
H
e
l
l
o
B
[...]
```
⇒ viele Datenstrukturen mit ähnlichem Interface!
---
# Schleifen
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#letter_count"> > Musterlösung < </a>]
Schreibe ein Programm, das mithilfe von `for` zählt, wie oft der Buchstabe "a" in einem String vorkommt.
Erweiterung:
Das Programm soll auch ausgeben, ob der Buchstabe "b" öfter als der Buchstabe "a" vorkommt.
]
---
# Liste: Operationen
`in` überprüft, ob ein Element in einer Liste vorkommt:
```
>>> 2 in [1, 2, 3]
True
>>> "x" in ["a", "b", "c"]
False
```
`not in` für das Gegenteil:
```
>>> 2 not in [1, 2, 3]
False
```
Ineffiziente und nicht empfohlene Variante:
```
>>> not (2 in [1, 2, 3])
False
```
---
# Liste: Operationen
`sorted(l)` gibt eine sortierte Liste zurück.
`l.sort()` sortiert die Liste und gibt nichts zurück.
```
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> sorted(shipment_sizes)
[20, 44, 44, 50, 90, 200]
>>> shipment_sizes
[44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> shipment_sizes.sort()
>>> shipment_sizes
[20, 44, 44, 50, 90, 200]
```
---
# Liste: Operationen
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#median"> > Musterlösung < </a>]
Schreibe Code, der für eine Liste von Werten den Median berechnet.
`[3, 4, 2] ` → `3`
`[6.7, 5.2, 4.3, 2.2, 8.7]` → `5.2`
Ist die Anzahl der Elemente gerade, kann als Vereinfachung ein beliebiges dieser Elemente verwendet werden:
`[0, 1, 2, 3]` → `1` oder `2`
In der vollständigen Version soll der Durchschnitt der beiden Kandidaten ausgegeben werden:
`[0, 1, 2, 3]` → `1.5`
]
---
# Liste: Operationen
`count` zählt Vorkommen:
```
>>> shipment_sizes = [44, 20, 90, 50, 44, 200]
>>> shipment_sizes.count(44)
2
>>> shipment_sizes.count(20)
1
>>> shipment_sizes.count(123)
0
```
`index` findet Position von Element (Vgl `"".find()`)
```
>>> shipment_sizes.index(50)
2
>>> shipment_sizes.index(123)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 123 is not in list
```
---
# Liste: Operationen
Entfernen von Items auf Basis von Index (`del`):
```
>>> l = [33, 25, 48]
>>> del l[0]
>>> l
[25, 48]
```
Entfernen von Items auf Basis von Wert (`remove`):
```
>>> l = [33, 25, 48]
>>> l.remove(33)
>>> l
[25, 48]
```
Achtung: Nie aus einer Liste löschen, während man über sie iteriert!
---
# Änderungen von Listen
Erweiterungen |
- | -
`l.append(3)` | Elemente an eine Liste anhängen
`l.extend([2, 3])` | Eine Liste um eine Liste erweitern
`l1 + l2` | 2 Listen zusammenfügen
<br/>Austauschen|
- | -
`l[2] = "a"` | Einzelne Elemente überschreiben
<br/>Entfernen|
- | -
`del l[2]` | Elemente an Position löschen
`l.remove(3)` | Element entfernen
---
# Liste: Operationen
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#outliers"> > Musterlösung < </a>]
Gegeben eine Liste von Zahlen `measurements`: Erzeuge eine Liste `outliers`, die alle Zahlen aus `measurements` enthält, die größer als 5 sind.
`measurements = [4, 7, 2, 5, 9]`
→ `outliers == [7, 9]`
]
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#safe"> > Musterlösung < </a>]
Gegeben 2 Listen `l` und `forbidden`: Erzeuge eine Liste `safe` mit allen Einträgen aus `l`, die nicht in `forbidden` vorkommen.
`l = ["a", "j", "i", "d", "e"]`
`forbidden = ["i", "j"]`
→ `safe == ["a", "d", "e"]`
Könnte man das auch mit Strings statt Listen implementieren?
]
---
# `range` (1/2)
`range(n)` gibt ein Iterable über alle Zahlen kleiner `n` zurück.
```
for i in range(3):
print(i)
```
Output:
```
0
1
2
```
---
# `range` (2/2)
Man kann auch untere und obere Grenzen angeben sowie die Schrittweite.
```
# aus help(range):
range(stop) -> range object
range(start, stop[, step]) -> range object
```
`range()` gibt keine Liste zurück, kann aber iteriert werden:
```
>>> range(10)
range(0, 10)
```
---
# Das berüchtigte FizzBuzz
Einstieg in algorithmisches Denken:
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#fizz"> > Musterlösung < </a>]
Schreibe ein Programm, das alle Zahlen von 1 bis 100 ausgibt.
Anstelle von jedem Vielfachen von 3, schreibe "Fizz".
Anstelle von jedem Vielfachen von 5, schreibe "Buzz".
Bei Zahlen, die sowohl Vielfache von 3 und 5 sind, schreibe "FizzBuzz".
Gewünschte Ausgabe (gerne auch in Zeilen):
`1 2 Fizz 4 Buzz Fizz 7 8 Fizz Buzz 11 Fizz 13 14 FizzBuzz 16 17 ...`
Hinweis: [Verwende % (modulo) um auf Vielfache zu prüfen.](https://www.freecodecamp.org/news/the-python-modulo-operator-what-does-the-symbol-mean-in-python-solved/)
Optimierung: Verwende % nur 2 Mal.
]
---
# Liste: Operationen
`enumerate(l)` fügt zu den Listenelementen deren Index hinzu.
```
l = [40, 24, 31]
for index, item in enumerate(l):
print(index, item)
```
Output:
```
0 40
1 24
2 31
```
Vgl.
```
for index in range(len(l)):
print(index, l[index])
```
---
# Beispiel: Anstiege in Liste
Alle "Anstiege" in einer Liste finden:
```
l = [5, 4, 7, 7, 3, 9, 4]
for index, item in enumerate(l):
next_index = index + 1
if next_index < len(l):
next_item = l[next_index]
if next_item > item:
print("increase:", item, "to", next_item)
```
Output
```
increase: 4 to 7
increase: 3 to 9
```
→ Vorsicht bei Indexberechnungen
---
# Beispiel: Anstiege in Liste (Variante)
Andere Formulierung mit dem `start`-Parameter von `range`:
```
l = [5, 4, 7, 7, 3, 9, 4]
for i in range(1, len(l)):
previous_item = l[i - 1]
current_item = l[i]
if previous_item < current_item:
print("increase:", previous_item, "to", current_item)
```
Output
```
increase: 4 to 7
increase: 3 to 9
```
Was passiert bei `l = []` oder `l = [1]` oder `l = [1, 2]`?
---
# Beispiel: Anstiege in Liste ohne Index
Lösung mittels itertools recipe:
https://docs.python.org/3/library/itertools.html
```
from itertools import *
def pairwise(iterable):
"s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
a, b = tee(iterable)
next(b, None)
return zip(a, b)
l = [5, 4, 7, 7, 3, 9, 4]
for previous_item, current_item in pairwise(l):
if previous_item < current_item:
print("increase:", previous_item, "to", current_item)
```
---
# Programmiertipps
* Gib Ausdrücken, die öfter vorkommen, einen Namen:
`next_item` ist lesbarer und ungefährlicher als `l[i + 1]`
* Achte auf Randfälle, z.B. bei Beginn und Ende von Datenstrukturen und bei leeren Listen und Strings
* Verwende möglichst sprechende Namen statt z.B. einzelne Buchstaben
* `l` ist ein schlechter Name, `liste` auch.
* In echtem Code am besten echte Namen verwenden, z.B. `students`, `shipments` (statt `student_list`).
* Funktionen aus Libraries sind meistens besser als eigene Implementierungen
→ möglichst guter Überblick bzw. Recherche zahlt sich aus
---
# Übernächste Nachbarn
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#neighbor"> > Musterlösung < </a>]
Für eine gegebene Liste `l`, finde alle Elemente, die gleich ihrem übernächsten sind.
`l = ["apple", "banana", "apple", "pear", "banana", "pear"]`
→ "apple" ist bei Index `0` und `2`, "pear" bei `3` und `5`
→ "banana" gilt nicht, weil der Abstand zu groß ist
]
---
# List comprehension
<img src="img/comprehension.jpg" alt="list comprehension" width="55%"/>
---
# List comprehension
Wunderbar einfache Schreibweise für Datentransformationen
Statt:
```
numbers = [3, 5, 8]
squares = []
for number in numbers:
squares.append(number ** 2)
```
Einfach:
```
numbers = [3, 5, 8]
squares = [(number ** 2) for number in numbers]
```
---
<img src="img/comprehension2.png" alt="list comprehension" width="65%"/>
---
# List comprehension
Ähnlichkeit zu Mengenschreibweise:
<img src="img/set-notation.png" alt="set notation" width="60%"/>
```
[x ** 2 for x in range(10, 20)]
```
---
# List comprehension
Auch Auswahl möglich:
```
numbers = [3, 5, 8]
squares_large = [
number ** 2
for number in numbers
if number > 4
]
```
Vergleiche:
```
numbers = [3, 5, 8]
squares_large = []
for number in numbers:
if number > 4:
squares.append(number ** 2)
```
---
# List comprehension
Auf gute Lesbarkeit achten:
```
squares_large = [(number ** 2) for number in numbers if number > 4]
```
VS
```
squares_large = [
number ** 2
for number in numbers
if number > 4
]
```
→ Zeilenumbrüche sind innerhalb von Klammern erlaubt, sonst mit `\` am Ende der Zeile.
---
# List comprehension
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#outliers-lc"> > Musterlösung < </a>]
Gegeben eine Liste von Zahlen `measurements`: Schreibe eine Comprehension, die alle Zahlen aus `measurements` enthält, die größer als 5 sind.
`measurements = [4, 7, 2, 5, 9]`
→ `[7, 9]`
]
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#safe-lc"> > Musterlösung < </a>]
Gegeben 2 Listen `l` und `forbidden`: Schreibe eine comprehension mit allen Einträgen aus `l`, die nicht in `forbidden` vorkommen.
`l = ["a", "j", "i", "d", "e"]`
`forbidden = ["i", "j"]`
→ `["a", "d", "e"]`
Könnte man das auch mit Strings statt Listen implementieren?
]
---
# List comprehension
.box.moody[.label[Aufgabe <a href="solutions.html#auswahl-lc"> > Musterlösung < </a>]
Berechne mit einer Comprehension, wie viele Zahlen in einer Liste größer oder gleich 3 und kleiner als 7 sind.
`[1, 3, 9, 7, 4]` → `2`
`[1]` → `0`
]
---
# In-place Modifizierung vs Ergebnis als neue Liste
* Mehrere "Namen" für gleiche Liste
* "in-place"-Änderung verändert alle
```
>>> a = [5, 3, 8]
>>> b = a
>>> b
[5, 3, 8]
>>> a.append(7)
>>> a
[5, 3, 8, 7]
>>> b # b verändert, aber via Operation auf a
[5, 3, 8, 7]
```
---
# In-place Modifizierung vs Ergebnis als neue Liste
* Mehrere "Namen" für gleiche Liste
* Änderung durch Erzeugung einer Ergebnisliste und Namen neu vergeben
⇒ keine Änderung von anderen "Namen"
```
>>> a = [5, 3, 8]
>>> b = a
>>> a + [7]
[5, 3, 8, 7]
>>> a
[5, 3, 8]
>>> a = a + [7]
>>> a
[5, 3, 8, 7]
>>> b # unverändert!
[5, 3, 8]
```
---
# In-place Modifizierung vs Ergebnis als neue Liste
In-place Operationen:
* `l.append()`
* `l.extend()`
* `l[2] = "a"`
* `del l[2]`
* `l.remove()`
Ergebnis als neue Liste:
* `l[1] + l[2]`
* `[a for a in l if a > 5]`
Basistypen wie `str` oder `int` können nicht in-place verändert werden
---
# Beispiel: Datenauswertung Studierende
Gegeben: Liste von Matrikelnummern im Format `xUJJNNNNN`
(x: Unibuchstabe, U: Unityp, JJ: Jahr, N: fortlaufende Nummer)
```
students = ["h01812345", "h01600123", "z41774632"]
```
1. Die durchschnittliche Studiendauer beträgt 7 Jahre. Wann werden die Studierenden, die nicht auf der PH (Unityp 4) sind, durchschnittlich fertig?
1. Wie viele der nicht-PH-Studierenden waren unter den ersten 500 Matrikulierten im Jahr und studieren an der Boku?
---
# Beispiel: Lösung List comprehension
```
average_duration = 7
non_ph_students = [
student_id
for student_id in students
if student_id[1] != "4"
]
expected_finish_years = [
int(student_id[2:4]) + average_duration
for student_id in non_ph_students
]
average_expected_finish_years = \
sum(expected_finish_years) / len(expected_finish_years)
first_of_year_of_boku = len([
student_id
for student_id in non_ph_students
if int(student_id[-5:]) <= 500 and student_id[0] == 'h'
])
```
---
# Beispiel: Lösung `for`-Schleife