Python verfügt über eine reichhaltige Reihe von integrierten Typen, die Zahlen, Text, Sammlungen und mehr abdecken. Sie zu kennen — und zu verstehen, welche veränderbar versus unveränderbar sind — ist grundlegend.
x =
y =
z = +
b =
Hinweis: Python int hat beliebige Genauigkeit — es läuft nie über (im Gegensatz zu Ganzzahlen mit fester Größe in C/Java); 2 ** 1000 funktioniert einfach.
s = "hello" # str — Unicode text (immutable)
data = b"bytes" # bytes — raw binary (immutable)
lst = [1, 2, 3] # list — ordered, MUTABLE, allows duplicates
tup = (1, 2, 3) # tuple — ordered, IMMUTABLE
d = {"a": 1, "b": 2} # dict — key→value, mutable, insertion-ordered
s = {1, 2, 3} # set — unordered, unique elements, mutable
fs = frozenset({1, 2}) # frozenset — immutable set
result = None # NoneType — represents "no value" (like null)
if result is None: # always compare to None with `is`, not ==
...
type(x) # <class 'int'>
isinstance(x, int) # True — the preferred check (handles subclasses)
Immutable: int, float, bool, str, tuple, frozenset, bytes, None
Mutable: list, dict, set, bytearray
Dieser Unterschied ist sehr wichtig — unveränderbare Objekte können dict-Schlüssel sein und können sicher weitergegeben werden; veränderbare Objekte können sich unerwartet ändern, wenn sie Aliase sind.
Die integrierten Typen sind das Vokabular aller Python-Code.
Jeden Typ zu kennen (list für geordnete Sequenzen, dict für Schlüssel-Wert, set für Eindeutigkeit, tuple für feste Datensätze), die Ganzzahlen mit beliebiger Genauigkeit und vor allem die Aufteilung zwischen veränderbar und unveränderbar (die dict-Schlüssel, Aliasing-Fehler und das, was sicher weitergegeben werden kann, bestimmt) ist grundlegend.
Den richtigen Typ für die Aufgabe auszuwählen — und seine Veränderbarkeit zu verstehen — ist eine grundlegende Python-Fähigkeit, die die Korrektheit und Leistung in einem Programm durchgehend beeinflusst.
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