Modul: Programmierung B-PRG Grundlagen der Programmierung 1 Teil 1 V3

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1 Modul: Programmierung B-PRG Grundlagen der Programmierung 1 Teil 1 V3 Variablen Datentypen Objekte Professur für Graphische Datenverarbeitung Institut für Informatik Fachbereich Informatik und Mathematik (12) Rückblick Wir haben bisher 6 zentrale Grundbegriffe kennen gelernt: Daten Information Wissen Computer und ihre Leistungsfähigkeit; Algorithmen und erste Beschreibungsmöglichkeiten und schließlich der Unterschied zum Programm. 2 1

2 Unser heutiges Lernziel Daten und Informationen in Programmiersprachen Begriffe wie Variable, Konstante, Literale; Datentyp, abstrakter Datentyp, Objekte kennen lernen Zuweisung kennen lernen Typing und Typwandlung: casting und coercion 3 Übersicht Daten und Informationen in Programmiersprachen Variablen Datentypen Objekte Typisierung 4 2

3 Daten und Informationen in Programmiersprachen In einem Programm stehen Anweisungen, die auf Daten operieren. Wir benötigen in den Programmiersprachen also Sprachkonstrukte, die es uns erlauben, auf Daten zuzugreifen: sie festzulegen (zu definieren), sie zu lesen und wieder zu ändern. Ziele: für den Programmierer möglichst einfach und bequem sein, quasi so, wie wir es aus der Mathematik oder in der Schriftsprache gewöhnt sind. Fehler (insbesondere Tippfehler und manche Denkfehler) möglichst frühzeitig vom Compiler/Interpreter erkennen Diese Forderungen sind gegenläufig und können streng nicht beide gleichzeitig erfüllt werden. 5 Rückblick auf V1: Daten und Informationen Daten sind (maschinen-) lesbare und bearbeitbare Repräsentationen von Informationen D α I α 1 X α 2 88 D: Daten I: Information α: Zuordnung: Interpretationsvorschrift (muss keine Funktion/Relation sein) Buchstabe Dezimalzahl 6 3

4 Variablen Datentypen Objekte Bis in die fünfziger Jahre hinein, wurden Computer in Maschinensprache programmiert Befehle nahmen direkten Bezug auf Speicherstellen: Adressen Namen (Bezeichner, Symbole) für einzelne Speicherzellen Hierfür wurde alsbald der Begriff Variable üblich. In Programmiersprachen bezeichnet "Variable" also einen Bezug (Referenz) auf einen (Daten-)Behälter, also eine Speicherzelle. 7 Variable Achtung: In der Mathematik ist eine "Variable" eine Bezeichnung, die in einem Term oder einer Formel vorkommt, z.b. 3u + 2: Platzhalter für einen Wert, oder in einem funktionalen Zusammenhang der Art y = f(x) x als unabhängige und y als abhängige Variable. In der Physik bezeichnet man mit "Variable" eine Größe, deren Wert von der Zeit oder einer anderen Größe abhängt. 8 4

5 Ausdrücke und Zuweisung (Beispiel) Anweisungsfolge wie 1. Y = 5 2. X = 4 3. X = X/2 + 3*Y Diese Form (diesen Operator) nennt man Zuweisung (assignment). Das Gleichheitszeichen hat hier eine besondere Bedeutung Semantik in einer Programmiersprache: Führe die Anweisungen in der Reihenfolge 1. bis 3. aus, im Einzelnen 1. Weise der Variablen (also der Speicherzelle mit der Bezeichnung X) den Wert 4 zu. 2. Weise der Variablen (also der Speicherzelle mit der Bezeichnung Y) den Wert 5 zu. 3. Berechne den Term (Ausdruck) auf der Rechten Seite, also 4/2 + 3*5 gleich 17 und weise den errechneten Wert 17 der Variablen (also der Speicherzelle mit der Bezeichnung X) zu. 9 Beispiel (2) 1. Y = 5 2. X = 4 3. X = X/2 + 3*Y In der Mathematik: diese Schreibweisen als Gleichung auffassen Die 3. Anweisung als Gleichung aufgefasst würde man auflösen zu X = 6Y, mit Gleichung 2. also Y=1, als Gleichungssystem aufgefasst wäre widersprüchlich und die Lösungsmenge für X = {}, die leere Menge. 10 5

6 Zuweisungsoperator Um diese Verwechslungen zu vermeiden, werden in manchen Programmiersprachen als Zuweisungsoperator andere Symbole benutzt, z.b. = in Python, Java, C, C++ := in Pascal, Ada in APL 11 Typisierung Beispiel: X = ANTON Y = & Z = BERTA. U = X + Y + Z arithmetisch interpretiert macht das keinen Sinn, erst recht nicht dieses auf Datenebene plump zu errechnen. Vielmehr könnte der Operator + bei Zeichenketten eine Aneinanderreihung bedeuten, also etwa U = ANTON & BERTA 12 6

7 Datentypen Die Bedeutung von Operatoren in Ausdrücken hängt von der Art (=dem Typ, engl. type) der Daten ab Gleiche Operatorenzeichen (z.b, +) können abhängig vom Datentyp durchaus Verschiedenes bedeuten (In der OOP nennt man das Polymorphie) Ein Datentyp in der Informatik ist die Zusammenfassung von Objektmengen mit den darauf definierten Operationen. Dabei werden durch den Datentyp unter Verwendung einer so genannten Signatur ausschließlich die Namen dieser Objekt- und Operationsmengen spezifiziert. Ein so spezifizierter Datentyp besitzt jedoch noch keine Semantik. 13 Abstrakter Datentyp Ein Abstrakter Datentyp (ADT) ist im wesentlichen durch eine formale Beschreibung seiner Schnittstelle zur Umwelt charakterisiert. Ein ADT ist nur eine Erweiterung des Begriffs Datentyp : Die Defnition des ADT hält sich dabei an folgendes Muster: Typ/Wertebereich (welche Werte nimmt der ADT an bzw. mit welchen Datentypen geht er um) Methoden - die Syntax wie mit dem Datentyp gearbeitet wird Axiome - die die Semantik des Datentypen definieren Man kann auf diese Weise einen Datentyp beschreiben ohne sich um die Details der Implementierung zu kümmern, daher abstrakt. 14 7

8 Eigenschaften eines ADTs (1) Präzise Beschreibung (precise specification): Die Schnittstelle (Interface) muss eindeutig und vollständig beschrieben sein. Einfachheit (simplicity): Der Anwender muss sich nicht um die innere Realisation des ADT kümmern, da der ADT seine Repräsentation und Verwaltung im Speicher selbst übernimmt. Kapselung (encapsulation): Das Interface soll als eine hermetische Grenze aufgefasst werden. Der Anwender soll sehr genau wissen, was ein ADT tut, aber keinesfalls, wie er es tut. 15 Eigenschaften eines ADTs (2) Geschütztheit (integrity): Der Anwender kann in die interne Struktur der Daten nicht eingreifen. Die Gefahr, Daten ungewollt zu löschen bzw. zu verändern sowie Programmierfehler zu begehen, ist dadurch deutlich herabgesetzt. Modularität (modularity): Das modulare Prinzip erlaubt übersichtliches und damit sicheres Programmieren und leichten Austausch von Programmteilen. Bei der Fehlersuche können einzelne Module sehr isoliert betrachtet werden. Viele Verbesserungen können über ADTs nachträglich ohne die geringste Änderung in sämtlichen Umgebungsbzw. Anwendungsprogrammen übernommen werden. 16 8

9 Beispiel (1) Eine Signatur ist ein Paar (Sorten, Operationen), wobei Sorten Namen für Objektmengen und Operationen Namen für Operationen auf diesen Mengen repräsentieren. Eine vereinfachte Version des Datentyps Ganzzahl (Integer), der hier Simple Integer heiße: Simple Integer Sorten int Operationen empty: -> int + : int x int -> int - : int x int -> int End Simple Integer bisher keine Semantik 17 Beispiel (2) Was ein int ist, wird bisher nirgendwo definiert. Hierzu müsste noch eine Zuordnung des Sortennamens zu einer Menge erfolgen. zum Beispiel: die Menge der natürlichen Zahlen. Dann wären auch + und - definiert (semantisch) definiert. Derartige Zuordnungen fallen in den Bereich der Semantik. Diese Spezifikation würde man in der Mathematik als Algebra bezeichnen. In der Informatik als abstrakten Datebtyp. 18 9

10 Datentypen in Programmiersprachen Programmiersprachen bieten eine jeweils spezifische Menge an vordefinierten Datentypen an, wie Ganze Zahlen, Fließkommazahlen oder Zeichenketten Die Namen dieser Datentypen und die genauen Definitionen der Wertebereiche und der dazugehörigen Operationen unterscheiden sich jedoch zum Teil stark. Datentypen werden also in der Programmierung verwendet, um Speicherbereichen eine konkrete Syntax und (Teil-)Semantik zuzuweisen. 19 Variablen - Konstanten - Literale Wenn diese Speicherbereiche veränderlich (mutable) sein sollen nennt man sie Variablen oder die nicht veränderlich Konstanten (constants, unmutable). Direkt in der Programmiersprache angegebene Werte für Operatoren nennt man Literale, z.b. 42, 3.14, Anton, usw. Man unterscheidet zusätzlich elementare (nicht weiter zerlegbare) und zusammengesetzte (zerlegbar in elementare) Datentypen

11 Objekte Der Begriff Objekt im Kontext der Objektorientierten Programmierung (Abkürzung OOP). Aus der Blickrichtung der Datentypen ist OOP eine Variante, bei der zusammengehörige Daten (Attribute) und die darauf arbeitende Programmlogik (Metoden) zu Einheiten zusammengefasst werden, den so genannten Objekten. 21 Prozedurales Programmieren Objektorientiertes Programmieren 22 11

12 Die Konzeption der Objekte erfolgt auf Basis der folgender Paradigmen (1) Abstraktion: Jedes Objekt im System kann als ein abstraktes Modell eines Akteurs betrachtet werden, der Aufträge erledigen, seinen Zustand berichten und ändern und mit den anderen Objekten im System kommunizieren kann, ohne offen legen zu müssen, wie diese Fähigkeiten implementiert sind (vgl. abstrakter Datentyp (ADT)). Kapselung: Objekte können den internen Zustand anderer Objekte nicht in unerwarteter Weise lesen oder ändern. Ein Objekt hat eine Schnittstelle, die darüber bestimmt, auf welche Weise mit dem Objekt interagiert werden kann. Polymorphie: Verschiedene Objekte können auf die gleiche Nachricht unterschiedlich reagieren. Wird die Zuordnung einer Nachricht zur Reaktion auf die Nachricht erst zur Laufzeit aufgelöst, dann wird dies auch späte Bindung (oder dynamische Bindung) genannt. 23 Die Konzeption der Objekte erfolgt auf Basis der folgender Paradigmen (2) Vererbung: Neue Arten von Objekten können auf der Basis bereits vorhandener Objekt-Definitionen festgelegt werden. Es können neue Bestandteile hinzugenommen werden oder vorhandene überlagert werden. (ohne Vererbung objektbasierter Programmierung). Klassen: Klassen sind Vorlagen, aus denen Objekte (Instanzen) zur Laufzeit erzeugt werden. Im Programm werden dann nicht einzelne Objekte, sondern eine Klasse gleichartiger Objekte definiert

13 Klassen sind die Konstruktionspläne für Objekte. Die Klasse entspricht in etwa einem Datentyp wie in der prozeduralen Programmierung, geht aber darüber hinaus: sie definiert zudem die Algorithmen, die auf diesen Daten operieren. Ähnlich zum abstrakten Datentyp (aber realisiert, d.h. konkret!) Zur Laufzeit eines Programms interagieren einzelne Objekte miteinander: wird als Grundmuster durch die Definition der einzelnen Klassen festgelegt. 25 Die Konzeption der Objekte erfolgt auf Basis der folgender Paradigmen (3) Methoden: Die einer Klasse von Objekten zugeordneten Algorithmen bezeichnet man auch als Methoden. Häufig wird der Begriff Methode synonym zu Funktion oder Prozedur oder Routine gebraucht, obwohl eine Funktion, Routine oder Prozedur eher als Implementierung einer Methode zu betrachten ist. Im täglichen Sprachgebrauch sagt man "Objekt A ruft Methode m von Objekt B auf." Spezielle Methoden zur Erzeugung bzw. "Zerstörung" von Objekten heißen Konstruktoren und Destruktoren

14 Objektorientierte Programmiersprachen wie Smalltalk und auch in Python arbeiten nach dem Prinzip alles ist ein Objekt: auch elementare Typen wie Ganzzahlen (Integer) werden durch Objekte repräsentiert. Viele Sprachen, unter anderem C++ und Java folgen allerdings nicht der reinen Lehre der Objektorientierung; daher sind dort elementare Typen keine vollwertigen Objekte, sondern müssen auf Methoden und Struktur verzichten. So wie die prozeduralen Programmierung durch Verfahren wie die strukturierte Programmierung verfeinert wurden auch Verfeinerungen der objektorientierten Programmierung: Entwurfsmuster (englisch design patterns), Design by Contract (DBC) und grafische Modellierungssprachen wie UML Extreme Programming aspektorientierte Programmierung 27 Zusammenfassung der Ideen und Konzepte Daten Adressen Variablen Datentypen abstrakte Datentypen Konstanten (Theorie) Literale Objekte (Praxis) (Bezeichner Syntax Semantik Namen, Polymorphie Abstraktion Symbole) Kapselung Klassen Vererbung 28 14

15 Zusammenfassung der Ideen und Konzepte Kontrollstrukturen (Vorgriff) imperativ strukturiertes / modulares objektorientiertes prozedural Programmieren Programmieren (Sub-)Routinen kein goto (Sprung) Methoden Module Nachrichten 29 Typisierung (1) Eine Typisierung (engl. typing) dient dazu, dass die Elemente und Einheiten der Programmiersprachen, wie z.b. Variablen, Funktionen oder Objekte (im Sinne der objektorientierten Programmierung) nur korrekt verwendet werden können. Ziel ist es, Programmierfehler der Art 5 + Anna so früh wie möglich zu erkennen, z.b. schon beim Eintippen in einem Syntax-gesteuerten Editor oder im Compiler/Interpreter oder durch das Laufzeitsystem abzufangen, insbesondere um eine Verschleppung von Laufzeitfehlern zu vermeiden. Diese verschleppten Fehler sind oft sehr schwer zu finden. Ein umgangssprachliches Beispiel für die dahinter liegende Problematik ist, dass man nicht Äpfel mit Birnen vergleichen soll

16 Typisierung (2) Typen liefern Bedingungen, deren Einhaltung bzw. Verletzung bei der Übersetzung oder späteren Ausführung vom Typsystem kontrolliert werden kann und somit eine Maßnahme gegen Programmierfehler darstellt. Man unterscheidet: starke Typisierung - schwache Typisierung (strong typing) (weak typing) dynamische Typisierung - statische Typisierung (dynamic typing) (static typing) 31 Starke - schwache Typisierung (1) Bei der starken Typisierung (oder strengen Typisierung) bleibt eine einmal durchgeführte Bindung zwischen Variable und Datentyp bestehen, es wird auch (möglichst) keine implizite Typkonvertierung vorgenommen. Eine nicht stark typisierte Sprache bezeichnet man als schwach typisiert. Leider ist das Konzept des strong typing alles andere als eindeutig. In der Literatur finden sich diverse Regeln, die sich teilweise gar widersprechen

17 Regeln fürs strong typing Typüberprüfungen zur Compile-Zeit; Typkonvertierungen generell verboten; Typkonvertierungen müssen explizit durchgeführt werden; die Sprache hat keine Mechanismen, um das Typ-System zu entgehen, wie etwa type casts (Typumwandlungen) in C; ein komplexes, fein abgestuftes System an Typen mit Sub-Typen; das Typ-System muss das Laufzeitverhalten eines Programmes garantieren. Versucht man alle bisher in der Literatur aufgestellten Regeln für strong typing auf bekannte Programmiersprachen anzuwenden, hält keine Sprache dieser Überprüfung stand: 33 Vorteile - Nachteile der statischen Typisierung Vorteile : Der Compiler kennt zu jeder Zeit den Typ eines Wertes (Datums) im Speicher, d.h. (1) Typfehler können zur Compilezeit, spätestens beim Binden erkannt werden, (2) Compiler erzeugt performanteren Code, weil Typprüfungen zur Laufzeit nicht nötig sind! Nachteile: (1) Variablen müssen vom Programmierer vor der Benutzung deklariert werden (insbesondere auch die Größe eines zusammengesetzten Datentyps), (2) die Übersetzer sind aufwendiger, weil dort mehr Aufwand für die Analyse anfällt und (3) viele effiziente Programmiertricks auf Datenebene (z.b. ändere einen kleinen Buchstaben a in einen großen A, durch Subtraktion von 20 (16) sind nicht möglich

18 Dynamische - statische Typisierung Bei der dynamischen Typisierung (engl. dynamic typing) erfolgt die Typzuweisung der Variablen zur Laufzeit eines Programmes durch das Laufzeitsystem, z.b. einer virtuellen Maschine. Dies erspart es dem Entwickler, die Typisierung von Hand vorzunehmen, bringt aber gewisse Nachteile für die Performance und bei der Fehlersuche mit sich. Bei der statischen Typisierung muss zur Übersetzungszeit der Datentyp von Variablen bekannt sein. Dies erfolgt in der Regel (vor der Benutzung) durch : die Deklaration (Bekanntmachung) der Variable beim Compiler oder Interpreter: Es ist damit zulässig, diese an anderen Stellen im selben Quelltext zu verwenden. 35 Vorteile - Nachteile Dynamische Typisierung Vorteile der dynamischen Typisierung: (1) Auswahl des Operators wird zur Laufzeit entschieden, einfaches Operator overloading und einfacheres "Generic Programming", (2) Wesentlich kürzere Compile-Zeiten, weil viele Überprüfungen entfallen; (3) Variablen müssen nicht deklariert werden (4) Variable muss nicht an festen Speicherbereich gebunden werden Nachteile: (1) Typ von Variable/Wert wird zur Laufzeit (jedesmal) überprüft Werte im Speicher müssen (unveränderlichen) Type-Tag haben, also geringere Performance (langsamer!) und mehr Speicherplatz (2) Debugger benötigt wesentlich höhere Funktionalität 36 18

19 Zusammenfassung static vs. dynamic typing und strong vs. weak typing sind orthogonal zueinander 37 WARNUNG Leider findet man häufig einen falscher Sprachgebrauch oder vielleicht auch Unverständnis über diese Konzepte: FALSCH ist: "strong" = "static und strong", oder gar: "strong" = "static", "C = strongly typed"

20 Typkonvertierung Wir unterscheiden in Programmiersprachen grundsätzlich zwei Arten von Typkonvertierungen: (1) implizite Typkonvertierung oder coercion (engl. Nötigung, Zwang) (2) explizite Typkonvertierung oder cast(ing) (engl eingießen, formen, werfen, ) 39 Implizite Typkonvertierung (1) finden wir sehr häufig bei Zahlen, Dabei ist eine Regel unterlegt, dass wenn zwei nichtgleiche Zahlentypen miteinander verknüpft werden sollen, zunächst zum allgemeineren (höheren) Typ gewandelt wird, also z.b. eine natürliche Zahl ganze Zahl reelle Zahl komplexe Zahl Das kann implizit geschehen, weil Verwechslungen kaum möglich sind und auch keine Informationen verloren gehen 40 20

21 Implizite Typkonvertierung (2) Fraglich wäre dies aber ggf. in folgendem Fall a ist eine ganze Zahl (integer), z.b. 4 b ist eine Zeichenkette (string), z.b. 22 Welchen Typ hat dann a + b? für ganze Zahlen wäre a + b die Addition und das Ergebnis eine ganze Zahl für Zeichenketten wäre a + b die Konkatenation und das Ergebnis 422 In diesen Fällen ist die Typwandlung nicht mehr durch allgemein übliche Konventionen gedeckt und in der Regel auch in Programmiersprachen nicht realisiert. 41 Expliziten Typwandlungen (1) Man unterscheidet prinzipiell drei Arten: checked: es wird zur Laufzeit überprüft, ob der Zieltyp mächtiger ist als der Quelltyp unchecked: keine Typüberprüfung zur Laufzeit, ggf. generiert die Hardware eine Fehlermeldung bit pattern: Daten werden in keiner Weise überprüft, das Bitmuster wird uminterpretiert

22 Expliziten Typwandlungen (2) Jede Programmiersprache hat dabei ihren eigenen Regelsatz: In Ada: werden die drei o.g. Arten unterstützt In C/C++: Ein cast ist entweder unchecked oder bitpattern, Informationen gehen ggf. verloren 1,3 wird zu 1 Gerade C++ hat diesbezüglich mehrere verschiedene Cast Operatoren: static_cast<type>(value_to_cast) dynamic_cast<type>(value_to_cast) const_cast<type>(value_to_cast) reinterpret_cast<type>(value_to_cast) 43 Typwandlung Wir sehen hieraus, das Typkonvertierung ein mächtiges aber durchaus nicht unproblematische Verfahren ist. Wir werden das Problem der Typkonvertierung insbesondere an unserer Beispielsprache Python noch mehrfach diskutieren

23 Zusammenfassung Daten und Informationen in Programmiersprachen Begriffe wie Variable, Konstante, Literale; Datentyp, abstrakter Datentyp, Objekte kennen gelernt und ganz nebenbei Basiskonzepte des OO-Programmierens kennen gelernt Typing und Typwandlung: casting und coercion 45 Fragen und (hoffentlich) Antworten 46 23

24 Ausblick Numerische Datentypen: allgemein und in Python Zeichenketten allgemein und in Python Danke für Ihre Aufmerksamkeit 47 24