Nutzerverwaltung-Administrator #11

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2026-07-03T09:09:07Z

p.soellner commented

2026-07-03 09:09:07 +00:00

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p.soellner commented

2026-07-03 09:09:18 +00:00

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DATA MODELING DER ANZEIGE MIT PYTHON STARDART (Dictionaries)

Wir speichern die Daten als Liste von Dictionaries für optimale Lesbarkeit.

============================================================

def load_user_roster() -> list:
"""Lädt die Nutzerdaten aus der simulierten Ansicht in eine Struktur."""

data = [
    {
        "kundennummer": 1,
        "name": "Hermann",
        # Vorname (First Name)
        "vorname": "Tanina",
        "klasse": "10a"
    },
    {
        "kundennummer": 2,
        # Achtung: Die Datenreihe in der Abbildung ist unklar.
        # Wir nehmen an, dass die Namen 'Heas' und 'Mike' Teil des Namens sind.
        "name": "Heas", # Annahme für den Nachnamen
        "vorname": "Nico",
        "klasse": "10a"
    },
    {
        "kundennummer": 3,
        # Beachte die mögliche Schreibweise/Fehler in der Quelle (Hermannth)
        "name": "Hermannth", 
        "vorname": "Actin",
        "klasse": "10a"
    },
    {
        "kundennummer": 4,
        "name": "Schuartling",
        "vorname": "Lenaq",
        "klasse": "10u"
    }
]
return data

def display_roster(users: list):
"""Gibt die geladenen Nutzerdaten in einem übersichtlichen Format aus."""

print("=" * 50)
print("          ✅ USER ROSTER / NAUTZERVERWALTUNG")
print("=" * 50)

# Kopfzeile formatieren
print(f"{'ID':<8} | {'Name':<15} | {'Vorname':<15} | {'Klasse':<8}")
print("-" * 50)

for user in users:
    id_str = f"[{user['kundennummer']}]"
    # Wir formatieren die Ausgabe, um die Spalten sauber zu trennen.
    print(f"{id_str:<8} | {user['name']:<15} | {user['vorname']:<15} | {user['klasse']:<8}")

print("=" * 50)
print("Gesamt Anzahl der Kunden: 4")

--- MAIN EXECUTION ---

if name == "main":
roster_data = load_user_roster()
display_roster(roster_data)

# Beispiel für eine kleine Verarbeitung (Filterung nach Klasse):
class_a_users = [u for u in roster_data if u['klasse'] == "10a"]
print("\n--- Filterung: Alle Schüler der Klasse 10a ---")
for user in class_a_users:
    print(f"- {user['name']} {user['vorname']}")

# ============================================================ # DATA MODELING DER ANZEIGE MIT PYTHON STARDART (Dictionaries) # Wir speichern die Daten als Liste von Dictionaries für optimale Lesbarkeit. # ============================================================ def load_user_roster() -> list: """Lädt die Nutzerdaten aus der simulierten Ansicht in eine Struktur.""" data = [ { "kundennummer": 1, "name": "Hermann", # Vorname (First Name) "vorname": "Tanina", "klasse": "10a" }, { "kundennummer": 2, # Achtung: Die Datenreihe in der Abbildung ist unklar. # Wir nehmen an, dass die Namen 'Heas' und 'Mike' Teil des Namens sind. "name": "Heas", # Annahme für den Nachnamen "vorname": "Nico", "klasse": "10a" }, { "kundennummer": 3, # Beachte die mögliche Schreibweise/Fehler in der Quelle (Hermannth) "name": "Hermannth", "vorname": "Actin", "klasse": "10a" }, { "kundennummer": 4, "name": "Schuartling", "vorname": "Lenaq", "klasse": "10u" } ] return data def display_roster(users: list): """Gibt die geladenen Nutzerdaten in einem übersichtlichen Format aus.""" print("=" * 50) print(" ✅ USER ROSTER / NAUTZERVERWALTUNG") print("=" * 50) # Kopfzeile formatieren print(f"{'ID':<8} | {'Name':<15} | {'Vorname':<15} | {'Klasse':<8}") print("-" * 50) for user in users: id_str = f"[{user['kundennummer']}]" # Wir formatieren die Ausgabe, um die Spalten sauber zu trennen. print(f"{id_str:<8} | {user['name']:<15} | {user['vorname']:<15} | {user['klasse']:<8}") print("=" * 50) print("Gesamt Anzahl der Kunden: 4") # --- MAIN EXECUTION --- if __name__ == "__main__": roster_data = load_user_roster() display_roster(roster_data) # Beispiel für eine kleine Verarbeitung (Filterung nach Klasse): class_a_users = [u for u in roster_data if u['klasse'] == "10a"] print("\n--- Filterung: Alle Schüler der Klasse 10a ---") for user in class_a_users: print(f"- {user['name']} {user['vorname']}")

p.soellner commented

2026-07-03 09:09:49 +00:00

![image.png](/attachments/5128048a-dd23-41b7-bca6-62ab82f7e43d)

image.png

1.5 MiB

p.soellner commented

2026-07-03 09:10:24 +00:00

import pandas as pd

def create_roster_dataframe() -> pd.DataFrame:…

def analyze_roster(df: pd.DataFrame):
"""Führt grundlegende Analysen und Anzeige durch."""
print("=" * 60)
print(" 📊 ANALYSE DER NUTZERLISTE (PANDAS)")
print("=" * 60)

# Zeigt den DataFrame im sauberen, tabellengestützten Format an
print("\n--- Die vollständige Liste ---\n")
print(df)

# Beispiel für die Analyse: Wie viele Schüler sind in welcher Klasse? (Gruppierung/Counting)
print("\n" + "=" * 60)
class_counts = df['klasse'].value_counts().to_frame('Anzahl')
print("Klassenzählung:")
print(class_counts)

--- MAIN EXECUTION ---

if name == "main":
user_df = create_roster_dataframe()
analyze_roster(user_df)

import pandas as pd def create_roster_dataframe() -> pd.DataFrame:… def analyze_roster(df: pd.DataFrame): """Führt grundlegende Analysen und Anzeige durch.""" print("=" * 60) print(" 📊 ANALYSE DER NUTZERLISTE (PANDAS)") print("=" * 60) # Zeigt den DataFrame im sauberen, tabellengestützten Format an print("\n--- Die vollständige Liste ---\n") print(df) # Beispiel für die Analyse: Wie viele Schüler sind in welcher Klasse? (Gruppierung/Counting) print("\n" + "=" * 60) class_counts = df['klasse'].value_counts().to_frame('Anzahl') print("Klassenzählung:") print(class_counts) # --- MAIN EXECUTION --- if __name__ == "__main__": user_df = create_roster_dataframe() analyze_roster(user_df)

p.soellner commented

2026-07-03 09:12:45 +00:00

jeder Benutzer hat eine Kundennummer die angezeigt wird, und jedem wird die Klasse angezeigt, außerdem soll jedem der ganze Name angezeigt werden

p.soellner closed this issue

2026-07-03 09:14:43 +00:00

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