Python ist die beliebteste und am häufigsten verwendete Computerprogrammiersprache, insbesondere in den Bereichen Data Science und Machine Learning. Hier erfährst Du alles, was Du wissen musst, wenn du Python lernen willst: Definition, Funktionsweise, Anwendungen, Vorteile, Schulungen…
Python ist eine allgemeine Computerprogrammiersprache. Im Gegensatz zu HTML, CSS oder JavaScript ist ihre Verwendung daher nicht auf die Webentwicklung beschränkt. Sie kann für jede Art von Programmierung und Softwareentwicklung verwendet werden.
Sie wird insbesondere für die Back-End-Entwicklung von Web- und Mobilanwendungen sowie für die Entwicklung von Software und Anwendungen für PCs verwendet. Außerdem kann man mit Python Systemskripte schreiben, um Anweisungen für ein Computersystem zu erstellen.
Außerdem ist Python die beliebteste Computersprache für die Verarbeitung von Big Data, die Durchführung mathematischer Berechnungen oder Machine Learning. Generell ist sie die bevorzugte Sprache für Data Science.
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Wofür wird Python verwendet?
Einer der Hauptanwendungsfälle von Python sind Skripte und Automatisierung. Die Sprache kann z. B. Shellskripte ersetzen, aber auch die Interaktion mit Webbrowsern oder grafischen Oberflächen von Anwendungen automatisieren.
Mit Python kann man auch Systeme bereitstellen oder Tools wie Ansible oder Salt konfigurieren. Dies sind jedoch bei weitem nicht die einzigen Anwendungen.
Eine weitere Verwendung ist die Anwendungsprogrammierung. Alle Arten von Anwendungen können mithilfe dieser Sprache erstellt werden. Zwar ist es nicht möglich, Standardbinärdateien aus einem Skript zu generieren, aber Pakete von Drittanbietern wie cx Freeze und PyInstaller gleichen diese Schwäche aus.
Darüber hinaus ist Python die am häufigsten verwendete Sprache für Data Science und Machine Learning. Die große Mehrheit der Bibliotheken, die für diese beiden Disziplinen der Datenanalyse verwendet werden, haben Python-Schnittstellen. Dies erklärt ihre Beliebtheit als High-Level-Befehlsschnittstelle für Machine-Learning-Bibliotheken und andere numerische Algorithmen.
Die Sprache wird auch für die Erstellung von Webdiensten und RESTful APIs verwendet. Mit verschiedenen nativen Bibliotheken und Web-Frameworks von Drittanbietern können datengetriebene Websites mit nur wenigen Zeilen Code programmiert werden.
Ein weiterer Anwendungsfall ist die Metaprogrammierung und Codegenerierung. Jedes Element dieser Sprache ist ein Objekt, einschließlich der Module und Bibliotheken.
Deshalb ist Python ein sehr effizienter Codegenerator. Damit kann man Anwendungen schreiben, die ihre eigenen Funktionen verarbeiten: Dies ist viel skalierbarer als bei anderen Sprachen. Es ist auch möglich, damit Codegenerierungssysteme wie LLVM zu steuern, um Code in anderen Sprachen zu erstellen.
Wer verwendet Python?
Python wird aus zwei Hauptgründen immer häufiger im Bereich der Programmierung eingesetzt. Zum einen ist es, wie bereits erwähnt, eine der vielseitigsten und generalistischsten Programmiersprachen.
Dazu ist Python trotz ihrer Vielseitigkeit eine der am leichtesten zu erlernenden Programmiersprachen. Der Grund dafür ist, dass sich ihre Syntax dem normalen Englisch annähert. Das macht es auch Anfängern und Anfängerinnen leicht, die Sprache zu verstehen und sie zu lernen.
Trotz ihrer Einfachheit kann Python für sehr komplexe Projekte verwendet werden. Sie wird zum Beispiel im Bereich der KI und des Machine Learning eingesetzt.
Daher wird diese Sprache von einer Vielzahl von Berufsprofilen verwendet. Beispiele sind Programmieranfänger und -anfängerinnen, Entwickler und Entwicklerinnen von Web- und Mobilanwendungen, Softwareingenieure und -ingenieurinnen, aber auch Data Scientists und andere Datenprofis.
Was sind die Vorteile von Python?
Python hat viele Stärken. Aufgrund ihres Minimalismus braucht man nur sehr wenig Zeit, um mit ihrer Verwendung zu beginnen. Ihre Syntax ist auf Lesbarkeit und Direktheit ausgelegt. Anfänger und Anfängerinnen können den Umgang mit Python leicht erlernen. So verbringen Entwickler und Entwicklerinnen mehr Zeit damit, Probleme zu lösen, als sich mit der Komplexität der Sprache zu beschäftigen.
Ein weiterer Vorteil ist die Popularität von Python. Die weit verbreitete Sprache wird von den meisten Betriebssystemen unterstützt. Außerdem gibt es zahlreiche kompatible Bibliotheken und Service-APIs.
Trotz ihrer Einfachheit kann die Sprache sowohl für Scripting und Automatisierung als auch für die Entwicklung von professioneller Software verwendet werden. Sie ist daher äußerst vielseitig.
Darüber hinaus fügt jedes Update der Python-Sprache neue, nützliche Eigenschaften hinzu, die es ihr ermöglichen, mit den modernen Entwicklungspraktiken Schritt zu halten. So veraltet die Sprache nicht.
Die Schwächen von Python
Trotz ihrer vielen Stärken ist Python nicht für alle Aufgaben geeignet. Es handelt sich um eine „Hochsprache“. Sie ist daher nicht für die Programmierung auf Systemebene geeignet.
Sie ist auch nicht ideal für Situationen, in denen plattformübergreifende Cross-Plattforms benötigt werden. Eine unabhängige Anwendung für Windows, macOS und Linux kann man in Python nicht einfach kodieren.
Schließlich sollte man Python in Situationen, in denen die Geschwindigkeit für die Anwendung oberste Priorität hat, lieber nicht benutzen. Besser ist es, mit C/C++ oder einer ähnlichen Sprache zu arbeiten.
Jede Funktion und jedes Modul wird von Python als Objekt betrachtet. Dies vereinfacht das Schreiben von High-Level-Code, dämpft aber die Geschwindigkeit.
Die Dynamik und Formbarkeit von Objekten erschwert die Optimierung, selbst nach der Kompilierung. Daher ist Python deutlich langsamer als C/C++ oder Java. Es ist jedoch möglich, mathematische und statistische Operationen mithilfe von Bibliotheken wie NumPy und Pandas zu beschleunigen.
Dazu verwendet Python viele Whitespace (dt. Leerraum). Dies wird manchmal als Vorteil, aber auch als Nachteil angesehen. Manche lehnen die Sprache aufgrund dieses Punktes ab, dennoch sorgt sie tatsächlich dafür, dass die Syntax besser lesbar ist.
Unterschiede zwischen Python 2 und Python 3
Es gibt zwei verschiedene Versionen von Python. Die ältere Version, Python 2, wird weiterhin massiv genutzt, auch wenn sie seit 2020 keine offiziellen Updates mehr erhält.
Die aktuelle Version, Python 3, bringt wichtige und praktische neue Funktionen mit sich. Dazu gehören neue Syntaxmerkmale, bessere Konkurrenzkontrollen und ein effizienterer Interpreter.
Die Einführung von Python 3 wurde durch die mangelnde Kompatibilität mit Bibliotheken von Drittanbietern verlangsamt. Viele von ihnen werden nur von Python 2 unterstützt, was den Übergang erschwert. Dieses Problem hat sich in den letzten Jahren gelöst: Nun ist Python 3 die beste Wahl für neue Projekte.
Hier ist eine Übersichtstabelle mit einigen wichtigen Unterschieden zwischen Python 2 und Python 3:
| Bereich | Python 2 | Python 3 |
|---|---|---|
| Druckfunktion | print "Hello, World!" | print("Hello, World!") |
| Integer Division | 5 / 2 ergibt 2 (Ganzzahldivision) | 5 / 2 ergibt 2.5 (Floating-Point-Division) |
| Unicode | Standardzeichenkodierung ist ASCII | Standardzeichenkodierung ist Unicode |
| range() | xrange() Funktion für große Bereiche | range() Funktion für Listen von Zahlen |
| Input | input() liest als Integer | input() liest als String |
| Ausnahmen | except Exception, e: | except Exception as e: |
| Modulnamen | Z.B. urllib2, ConfigParser | Z.B. urllib.request, configparser |
| Iteration | dict.iteritems(), dict.iterkeys() etc. | dict.items(), dict.keys() etc. |
| Dateioperationen | file() zum Öffnen von Dateien | open() zum Öffnen von Dateien |
| Verkettung von Zeichenketten | "Hello" + "World" | "Hello" "World" |
Hinweis: Python 2 wird nicht mehr weiterentwickelt und wird nicht empfohlen, es für neue Projekte zu verwenden. Python 3 ist die aktuelle und zukunftsfähige Version der Sprache und sollte für alle neuen Entwicklungen bevorzugt werden. Wenn du bereits in Python 2 gearbeitet hast, empfiehlt es sich, auf Python 3 umzusteigen und die notwendigen Anpassungen in deinem Code vorzunehmen.
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Die Python-Bibliotheken
Die Bibliotheken (engl. libraries) von Python sind einer der Hauptgründe für ihren Erfolg. Es handelt sich dabei um ein umfangreiches Ökosystem von Software, die von Dritten entwickelt wurde. Diese Sammlung wurde im Laufe der Jahrzehnte angereichert und erweitert.
Es gibt mehrere Standardbibliotheken, die auf die häufigsten Programmieraufgaben zugeschnittene Module anbieten: Networking, asynchrone Operationen, Threading, Dateizugriff…
Einige Module ermöglichen auch die Bewältigung höherer Programmieraufgaben, die für moderne Anwendungen erforderlich sind. Dazu gehören das Lesen und Schreiben strukturierter Dateiformate wie JSON und XML, der Umgang mit komprimierten Dateien oder die Arbeit mit Webprotokollen und Datenformaten.
Die standardmäßige Python-Distribution bietet außerdem eine plattformübergreifende GUI-Bibliothek mit Tkinter und eine integrierte Kopie der SQLite-3-Datenbank.
Über die von Python angebotenen Bibliotheken sind Tausende von Bibliotheken von Drittanbietern über den Python Package Index (PyPI) verfügbar. Sie sind es, die der Sprache ihre Vielseitigkeit verleihen.
Ein Beispiel dafür ist die BeautifulSoup-Bibliothek, die ein All-in-One-Werkzeug für HTML-Scraping bietet. Mit „Requests“ kann man leicht mit HTTP-Anfragen arbeiten.
Mit Frameworks wie Flask und Django ist es möglich, schnell Webdienste zu entwickeln. Viele Cloud-Dienste können über das Python-Objektmodell mit Apache Libcloud verwaltet werden.
Mit NumPy, Pandas und Matplotlib können mathematische und statistische Operationen beschleunigt werden. Sie erleichtern auch die Erstellung von Datenvisualisierungen.
Wie lernt man Python? Welche sind die besten Weiterbildungen?
Um den Umgang mit Python zu erlernen, kannst Du einer der Weiterbildungen von DataScientest belegen. Diese Programmiersprache steht im Mittelpunkt unserer verschiedenen Lehrgänge: Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst…
Durch diese verschiedenen Weiterbildungen lernst Du nicht nur Python, sondern auch alle Fähigkeiten, die Du benötigst, um im Bereich der Datenwissenschaft zu arbeiten und einen der Berufe im Bereich Big Data auszuüben. Tatsächlich ist Python die am häufigsten verwendete Sprache für Data Science.
Alle unsere Weiterbildungen verfolgen einen innovativen und originellen Blended-Learning-Ansatz, der Präsenz- und Fernunterricht verbindet. Du kannst eine intensive Weiterbildung innerhalb weniger Wochen belegen, oder auch eine durchgehende Weiterbildung absolvieren.
Unsere von Fachleuten konzipierten Programme entsprechen den Bedürfnissen der Unternehmen und ermöglichen es den Lernenden, sich sehr schnell in den Arbeitsmarkt einzugliedern. Sie bieten außerdem die Möglichkeit, ein von der Pariser Universität la Sorbonne zertifiziertes Diplom zu erwerben.
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