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Learn Python Data Structures in German: 125 Flashcards on Lists, Dicts and Generators

Python-Datenstrukturen auf Deutsch lernen: Listen, Tuples, Sets, Dictionaries, Comprehensions und Generatoren in 125 Karten (Deck FW5986), mit Korrekturen.

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German-speaking Python learners usually face a choice: a German tutorial that drifts from the official terms, or the English docs read with a dictionary open. Flip It deck FW5986, Python: Datenstrukturen und Comprehensions, takes a third route — 125 cards whose fronts keep the real Python identifiers while every back is written in German. It is the German edition of the platform's data-structures deck, so KeyError, deque and yield from stay exactly what you will see in a traceback.

Study this deck: Python: Datenstrukturen und Comprehensions

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Question

List.append(x)

Knew itLearning

Tap the card for the answer · swipe right if you knew it, left if not

Zehn Karten aus dem Deck

VorderseiteRückseite
list.pop([i])Entfernt und liefert das Element an Position i. Ohne Index wird das letzte Element entfernt und zurückgegeben
What should you use instead of lists for queues?collections.deque, das schnelles Hinzufügen und Entfernen an beiden Enden ermöglicht
Create a tuple with one itemSetze ein Komma nach dem Wert: ('hello',) - Klammern allein reichen nicht aus
Create an empty setVerwende set() - nicht {}, das ein leeres Dictionary erzeugt
Can tuples be used as dictionary keys?Ja, wenn sie nur Strings, Zahlen oder Tuples enthalten
sorted() vs list.sort()sorted() gibt eine neue sortierte Liste zurück; list.sort() sortiert in place und gibt None zurück
How do dict comprehensions handle duplicate keys?Der letzte Wert gewinnt: {x: x**2 for x in [1, 2, 1]} ergibt {1: 1, 2: 4}
Can you reset a generator to the beginning?Nein! Generatoren können nur vorwärts laufen
Can you use walrus operator := in comprehensions?Ja (Python 3.8+): [y for x in data if (y := f(x)) > 0]
() vs [] for comprehensions() erzeugt einen Generator (lazy iterator), [] erzeugt eine Liste, {} je nach Syntax ein Set oder Dictionary

Was die 125 Karten abdecken

  • Listen: append, extend, insert, remove, pop, clear, index, count, sort, reverse, copy (flache Kopie), Rückgabewert None, Liste als Stack (LIFO), collections.deque als Queue, del a[i] vs pop(i).
  • Tuples & Sets: Unveränderlichkeit, Tuple Packing, Sequence Unpacking, () und ('hello',), set() vs {}, Mitgliedschaftstest mit in, Differenz a - b, Set Comprehension.
  • Dictionaries: unveränderliche Schlüssel, KeyError vs dict.get(), dict.items(), dict()-Konstruktor, Keyword-Argumente, Einfügereihenfolge seit 3.7, dict(zip(keys, values)).
  • Schleifen & Vergleiche: enumerate(), zip(), reversed(), sorted(set(...)), is vs ==, verkettete Vergleiche, Short-Circuit, lexikografischer Sequenzvergleich, Walrus-Operator :=.
  • Comprehensions & Generatoren: verschachtelte Comprehensions, Matrix transponieren mit list(zip(*matrix)), Listen glätten, Generator-Ausdrücke, yield, next(), StopIteration, send(), close(), throw(), yield from, rekursive Generatoren, any(), all(), sum(), max().

Zwei Tipps speziell für dieses Deck

1. Karte 54 korrigieren, bevor sie sich festsetzt. Die Rückseite sagt richtig, dass not die höchste und or die niedrigste Priorität hat, schreibt dann aber in Klammern „(and < or)" — das ist umgekehrt. Korrekt ist not > and > or, also wird a or b and c als a or (b and c) gelesen. Schreib die Klammer neu. Prüfe dabei auch die abgeschnittenen Vorderseiten: - b meint a - b, D[key], Dict.get(key) und List(d) (Karten 39-41) fragen eigentlich „was passiert bei einem fehlenden Schlüssel?", und „Short-circuit operator" (56) heißt „Was liefert x or y zurück?". Auch die Großschreibung (List.append, Zip(), Iter()) ist ein Artefakt: In echtem Python bleibt alles klein.

2. Das Deck in zwei Blöcken lernen. Karten 1-75 folgen Kapitel 5 des offiziellen Tutorials; ab Karte 76 beginnt ein zweites Set über Comprehensions und Generatoren, das den Anfang teilweise wiederholt. Doppelt sind etwa 16/76 (Syntax), 18/102 (Tuple-Klammern), 42/83 (Dict Comprehension), 33/84 (Set Comprehension), 75/98 (Glätten) und 64/79/120 (Transponieren). Behalte jeweils die Karte mit Beispiel und Ergebnis, suspendiere die andere — so schrumpft das Deck um rund zehn Karten. Sets bleiben mit sieben Karten dünn: Ergänze a | b, a & b und a ^ b selbst.

So findest du das Deck

Melde dich auf flip-it.app an und suche in der Bibliothek nach dem Code FW5986. Die englische Fassung desselben Inhalts behandelt dieser Artikel: Memorize Python Data Structures and Comprehensions.

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