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	<title>Set Archive - oreillyblog</title>
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	<description>IT, Social Media &#38; Geek Life von und mit O&#039;Reilly-Büchern</description>
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	<title>Set Archive - oreillyblog</title>
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		<title>Leiden Listen unter Setneid?</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Viviane Kramer]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Jul 2011 08:49:25 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Bücher]]></category>
		<category><![CDATA[Liste]]></category>
		<category><![CDATA[Python]]></category>
		<category><![CDATA[Python von Kopf bis Fuß]]></category>
		<category><![CDATA[Set]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Wer mit komplexen Daten in Python arbeiten muss, kommt schnell an die Grenzen der Überschaubarkeit &#8211; zumindest dann, wenn diese Daten nicht übersichtlich verarbeitet wurden. Mit der Einordnung der Daten in Listen kann genau diese Übersichtlichkeit erreicht werden. Aber Achtung: je mehr Daten dort gespeichert werden, desto größer ist die Gefahr von Wiederholungen. Genau hier können Sets helfen, indem sie Duplikate erkennen und entfernen. Doch welche Methode zur Datenstrukturierung und -verarbeitung ist nun besonders effizient? Im folgenden Textauszug aus &#8222;Python von Kopf bis Fuß&#8220; diskutieren Liste und Set genau darüber. Liste: [Singt] &#8222;Alles was du kannst, kann ich viel besser, viel besser kann ich alles als du.&#8220; Set: Es ist mir wirklich zu blöd, einfach &#8222;Kannst du nicht&#8220; zu sagen. Machen wir doch einfach die Probe: Wie hältst du es denn mit Duplikaten? Bei mir werden die sofort und automatisch entfernt. Liste: Und wie stehst du zu &#8222;Datenverlust&#8220;? Daten automatisch zu verwerfen, klingt in meinen Ohren ziemlich gefährlich. Set: Aber genau das soll ich tun. In Sets sind doppelte Werte nicht gestattet. Liste: Wirklich? Set: &#8230;</p>
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