Der Unterschied zwischen Arrays und Listen in Python

In der Programmiersprache Python werden für die Speicherung und Manipulation von Daten häufig zwei verschiedene Datentypen verwendet: Arrays und Listen. Beide strukturen können eine Sammlung von Elementen enthalten, sie unterscheiden sich jedoch in der Art und Weise, wie sie mit den gespeicherten Daten umgehen.

Der Hauptunterschied zwischen den beiden liegt darin, dass Arrays nur Elemente desselben Datentyps enthalten können, während Listen Elemente verschiedener Datentypen enthalten können. Dies macht Listen in Python zu einem äußerst vielseitigen Tool, da sie in der Lage sind, eine Mischung aus Strings, Integers, Floating-Point-Numbers und sogar anderen Listen oder Arrays zu speichern.

Hier ist ein einfaches Beispiel, um den Unterschied zu veranschaulichen:

# Eine Liste in Python
liste = ["Hallo", 7, 3.14, [1, 2, 3]]
print(liste)

# Ein Array in Python
from array import array
array = array("i", [1, 2, 3, 4])  # Der Typcode "i" zeigt an, dass es sich um Integer handelt.
print(array)

In diesem Beispiel enthält die Liste verschiedene Datentypen: einen String, einen Integer, eine Gleitkommazahl und eine weitere Liste. Das Array dagegen enthält ausschließlich Integer-Werte. Sollte man versuchen, das Array mit mehreren Typen zu füllen, würde Python einen TypeError ausgeben.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass Arrays in Python, anders als Listen, zusätzliche Funktionen für arithmetische Operationen wie Addition und Subtraktion bieten. Allerdings sind diese Funktionen in der Regel für spezialisierte Anwendungen in der wissenschaftlichen Programmierung reserviert und kommen im alltäglichen Code selten zum Einsatz.

Insgesamt ist es eine gute Praxis, Listen zu verwenden, wenn die Sammlung an Daten, mit denen gearbeitet wird, heterogen ist, d.h. Elemente verschiedener Datentypen enthält. Für Fälle, in denen ausschließlich mit Elementen eines einzigen Datentyps gearbeitet wird und Performanz oder mathematische Operationen eine Rolle spielen, kann die Verwendung von Arrays vorteilhaft sein.