Python

Python, eine inter­pre­tier­te und uni­ver­sell ein­setz­ba­re Pro­gram­mier­spra­che, zeich­net sich durch ihre ein­fa­che und les­ba­re Syn­tax aus, die sowohl für Anfän­ger als auch für erfah­re­ne Ent­wick­ler ide­al ist.

Ent­wi­ckelt von Gui­do van Ros­sum und erst­mals 1991 ver­öf­fent­licht, hat Python in ver­schie­de­nen Berei­chen der Soft­ware­ent­wick­lung gro­ße Bedeu­tung erlangt. Dank ihrer Unter­stüt­zung für unter­schied­li­che Pro­gram­mier­pa­ra­dig­men und der umfang­rei­chen Stan­dard­bi­blio­thek bie­tet Python zahl­rei­che Ein­satz­mög­lich­kei­ten.

Von der Web­ent­wick­lung über Data Sci­ence und Machi­ne Lear­ning bis hin zur Auto­ma­ti­sie­rung und wis­sen­schaft­li­chen Berech­nun­gen – Python ist viel­sei­tig und leis­tungs­fä­hig. Im fol­gen­den Text wird detail­liert erläu­tert, wel­che spe­zi­fi­schen Anwen­dun­gen und Pro­jek­te mit Python rea­li­siert wer­den kön­nen.

Was ist Python?

Python ist eine inter­pre­tier­te, höhe­re Pro­gram­mier­spra­che, die mit dem Ziel ent­wi­ckelt wur­de, eine gute Les­bar­keit und Über­sicht­lich­keit des Codes zu gewähr­leis­ten. Python ist uni­ver­sell ein­setz­bar und unter­stützt ver­schie­de­ne Pro­gram­mier­pa­ra­dig­men wie objekt­ori­en­tier­te, funk­tio­na­le und aspekt­ori­en­tier­te Pro­gram­mie­rung.

Die Syn­tax von Python ist mini­ma­lis­tisch, nutzt weni­ge Schlüs­sel­wör­ter und struk­tu­riert den Code durch Ein­rü­ckun­gen statt geschweif­ter Klam­mern. Python ist platt­form­un­ab­hän­gig und läuft auf Betriebs­sys­te­men wie Linux, Win­dows und macOS. Da der Python-Code inter­pre­tiert wird, ist kei­ne Kom­pi­lie­rung not­wen­dig.

Zudem ver­fügt Python über eine umfang­rei­che Stan­dard­bi­blio­thek, die zahl­rei­che Modu­le für diver­se Funk­tio­nen wie String-Ope­ra­tio­nen, Web­ent­wick­lung und Sys­tem­schnitt­stel­len bereit­stellt.

Wer hat die Pro­gram­mier­spra­che Python ent­wi­ckelt?

Die Pro­gram­mier­spra­che Python wur­de von Gui­do van Ros­sum ent­wi­ckelt. Er begann die Arbeit an Python Ende der 1980er Jah­re und ver­öf­fent­lich­te die ers­te Ver­si­on 1991. Zu die­ser Zeit arbei­te­te van Ros­sum am Cen­trum Wis­kun­de & Infor­ma­ti­ca (CWI) in den Nie­der­lan­den. Der Name “Python” stammt von der bri­ti­schen Komi­ker­grup­pe “Mon­ty Python’s Fly­ing Cir­cus”, die van Ros­sum inspi­rier­te, da er ein Fan der Serie war.

Python ist heu­te eine weit ver­brei­te­te Pro­gram­mier­spra­che, bekannt für ihre ein­fa­che Syn­tax und Viel­sei­tig­keit in ver­schie­de­nen Anwen­dungs­be­rei­chen.

Was sind die Vor­tei­le von Python?

Die Vor­tei­le von Python sind viel­fäl­tig und machen die Pro­gram­mier­spra­che sowohl für Anfän­ger als auch für erfah­re­ne Ent­wick­ler attrak­tiv. Hier sind die zehn wich­tigs­ten Vor­tei­le der Pro­gram­mier­spra­che Python im Detail:

1. Leicht zu erler­nen

Dank der Ein­fach­heit der Syn­tax ist Python eine sehr leicht zu erler­nen­de Spra­che. Es hat nicht die kom­pli­zier­te Syn­tax und Logik ande­rer Pro­gram­mier­spra­chen, sodass Ein­stei­ger mit Mühe und Aus­dau­er schnell Fort­schrit­te machen kön­nen.

2. Kei­ne Semi­ko­lons erfor­der­lich

In den meis­ten Pro­gram­mier­spra­chen müs­sen Semi­ko­lons ver­wen­det wer­den, um Anwei­sun­gen zu been­den. In Python ist dies nicht nötig, was die Feh­ler­su­che und das Schrei­ben von Code erleich­tert.

3. Leicht ver­ständ­li­cher und les­ba­rer Code

Die ein­fa­che Syn­tax und die Struk­tu­rie­rung des Codes durch Ein­rü­ckun­gen machen Python-Code leicht ver­ständ­lich und les­bar. Vie­le Richt­li­ni­en sind in klar ver­ständ­li­chem Eng­lisch ver­fasst, was zusätz­lich zur Benut­zer­freund­lich­keit bei­trägt.

4. Viel­sei­tig­keit

Python kann in ver­schie­de­nen Arten von Pro­gram­men, Pro­jek­ten und Umge­bun­gen ein­ge­setzt wer­den. Die­se Viel­sei­tig­keit eröff­net unzäh­li­ge Mög­lich­kei­ten, Python-Kennt­nis­se prak­tisch anzu­wen­den.

5. Ein­fa­che Hand­ha­bung von Daten­struk­tu­ren

Im Ver­gleich zu Spra­chen wie Java oder C++ ist das Erler­nen und der Umgang mit Daten­struk­tu­ren in Python wesent­lich ein­fa­cher. Dies erleich­tert ins­be­son­de­re Anfän­gern den Ein­stieg.

6. Meh­re­re Spe­zia­li­sie­run­gen

Python bie­tet min­des­tens vier Spe­zia­li­sie­run­gen, die gute Gehäl­ter und zahl­rei­che Stel­len­an­ge­bo­te in renom­mier­ten Unter­neh­men ermög­li­chen. Die­se Viel­falt erhöht die Berufs­chan­cen für Python-Ent­wick­ler.

7. Stei­ge­rung der Pro­duk­ti­vi­tät des Ent­wick­lungs­teams

Die ein­fa­che­re Syn­tax von Python redu­ziert die Ent­wick­lungs­zeit und stei­gert somit die Effi­zi­enz des gesam­ten Teams. Pro­jek­te kön­nen schnel­ler abge­schlos­sen wer­den, was die Pro­duk­ti­vi­tät erhöht.

8. Umfang­rei­che Biblio­the­ken

Python ver­fügt über eine der größ­ten Anzahl an ver­füg­ba­ren Biblio­the­ken, die vor­ge­fer­tig­te Code­stü­cke bie­ten. Die­se Biblio­the­ken erleich­tern die Ent­wick­lung von Anwen­dun­gen erheb­lich.

9. Gute Inte­gra­ti­on mit ande­ren Pro­gram­mier­spra­chen

Python lässt sich gut mit Java, C und C++ kom­bi­nie­ren. Die­se Inte­gra­ti­ons­fä­hig­keit ermög­licht es, Python in bestehen­de Pro­jek­te ein­zu­bin­den, die in ande­ren Spra­chen ent­wi­ckelt wur­den.

10. Platt­form­un­ab­hän­gig­keit

Python-Code kann unter ver­schie­de­nen Betriebs­sys­te­men wie Linux, Unix, Win­dows und macOS geschrie­ben und aus­ge­führt wer­den. Die­se Platt­form­un­ab­hän­gig­keit erhöht die Fle­xi­bi­li­tät und Ein­satz­mög­lich­kei­ten von Python.

Wird Python für Ser­ver­sei­ti­ge Web­site-Ent­wick­lung ver­wen­det?

Ja, Python wird häu­fig für die ser­ver­sei­ti­ge Web­ent­wick­lung ver­wen­det. Python bie­tet meh­re­re spe­zia­li­sier­te Frame­works wie Djan­go und Flask, die die Ent­wick­lung von Web­an­wen­dun­gen erheb­lich erleich­tern. Djan­go, bekannt für sei­ne “Bat­te­ries included”-Philosophie, lie­fert vie­le vor­ge­fer­tig­te Kom­po­nen­ten für häu­fi­ge Web­ent­wick­lungs­auf­ga­ben.

Mit Python kön­nen dyna­mi­sche Inhal­te gene­riert wer­den, die sich basie­rend auf Benut­zer­inter­ak­tio­nen ändern, was die Inter­ak­ti­vi­tät und Per­so­na­li­sie­rung von Web­sei­ten ver­bes­sert. Ser­ver­sei­ti­ge Pro­gram­mie­rung mit Python ermög­licht den Zugriff auf Daten­ban­ken, um Infor­ma­tio­nen abzu­ru­fen, zu spei­chern und zu aktua­li­sie­ren, was für Anwen­dun­gen wie Benut­zer­da­ten­ver­wal­tung und E‑Commerce ent­schei­dend ist.

Da der Python-Code auf dem Ser­ver aus­ge­führt wird, ist er für den End­be­nut­zer nicht sicht­bar, was zusätz­li­che Sicher­heit bie­tet. Python-basier­te Web­an­wen­dun­gen sind effi­zi­ent und ska­lier­bar, was bedeu­tet, dass sie hohe Las­ten bewäl­ti­gen und die Leis­tung ver­bes­sern kön­nen.

Zudem erleich­tert die ein­fa­che Syn­tax und Fle­xi­bi­li­tät von Python die Ent­wick­lung und War­tung von Web­an­wen­dun­gen, was es ide­al für schnel­le Ent­wick­lungs­zy­klen und Pro­to­ty­p­ing macht.

Wie unter­schei­det sich Python von ande­ren ser­ver­sei­ti­gen Pro­gram­mier­spra­chen?

Python unter­schei­det sich von ande­ren ser­ver­sei­ti­gen Pro­gram­mier­spra­chen durch sei­ne ein­fa­che Syn­tax, Viel­sei­tig­keit und umfang­rei­che Stan­dard­bi­blio­thek. Im Ver­gleich zu PHP, das haupt­säch­lich für klei­ne bis mit­tel­gro­ße Web­an­wen­dun­gen und Con­tent-Manage­ment-Sys­te­me (CMS) ent­wi­ckelt wur­de, bie­tet Python eine brei­te­re Anwend­bar­keit und unter­stützt ver­schie­de­ne Pro­gram­mier­pa­ra­dig­men.

Ruby, ins­be­son­de­re mit dem Frame­work Ruby on Rails, ist bekannt für sei­ne hohe Pro­duk­ti­vi­tät und ele­gan­te Syn­tax, wäh­rend Python durch sei­ne kla­re, leicht les­ba­re Syn­tax und die star­ke Com­mu­ni­ty-Unter­stüt­zung über­zeugt.

Im Ver­gleich zu Java, das für gro­ße, ska­lier­ba­re Web­an­wen­dun­gen mit robus­ter Per­for­mance und Sicher­heit ver­wen­det wird, bie­tet Python eine höhe­re Ent­wick­lungs­pro­duk­ti­vi­tät und Fle­xi­bi­li­tät.

Wer­den Auto­ma­ti­sie­run­gen mit Python-Skrip­ten gebaut?

Ja, Auto­ma­ti­sie­run­gen wer­den häu­fig mit Python-Skrip­ten gebaut. Python ist eine bevor­zug­te Pro­gram­mier­spra­che für Auto­ma­ti­sie­rungs­auf­ga­ben, da sie eine Viel­zahl von Biblio­the­ken und Modu­len bie­tet, die spe­zi­ell für die­sen Zweck ent­wi­ckelt wur­den. Ent­wick­ler nut­zen Python, um wie­der­keh­ren­de Auf­ga­ben wie das Par­sen von Datei­en, Web-Scra­ping mit Beau­tiful­Soup oder Sele­ni­um für Web-Auto­ma­ti­sie­rung und Soft­ware-Tests mit pytest zu auto­ma­ti­sie­ren.

Unter­neh­men set­zen auf Python, um die Effi­zi­enz und Pro­duk­ti­vi­tät zu stei­gern, indem sie kom­ple­xe Geschäfts­pro­zes­se auto­ma­ti­sie­ren, was zu Kos­ten­ein­spa­run­gen und höhe­rer Genau­ig­keit führt. Bei­spie­le hier­für sind Robo­tic Pro­cess Auto­ma­ti­on (RPA) und Busi­ness Pro­cess Manage­ment (BPM).

Python-Skrip­te eig­nen sich auch her­vor­ra­gend für all­ge­mei­ne Auto­ma­ti­sie­run­gen im Büro­all­tag, in der Sys­tem­ad­mi­nis­tra­ti­on und bei Datei­ope­ra­tio­nen. In der Geo­da­ten­ver­ar­bei­tung auto­ma­ti­sie­ren Python-Skrip­te kom­ple­xe Work­flows mit GIS-Daten. Zudem las­sen sich Python-Skrip­te als Schnitt­stel­le zu ande­ren Auto­ma­ti­sie­rungs­tools wie Ansi­ble inte­grie­ren, was ihre Viel­sei­tig­keit und Nütz­lich­keit wei­ter erhöht.

Was kann man mit Python pro­gram­mie­ren?

Die Pro­gram­mier­spra­che Python ist äußerst viel­sei­tig und eig­net sich her­vor­ra­gend für Web­ent­wick­lung, Auto­ma­ti­sie­rung und Scrip­ting, Data Sci­ence und Machi­ne Lear­ning, Spie­le­ent­wick­lung, wis­sen­schaft­li­che Berech­nun­gen und Simu­la­tio­nen, Ver­ar­bei­tung natür­li­cher Spra­che (NLP), GUI-Ent­wick­lung, Soft­ware-Ent­wick­lung und Qua­li­täts­si­che­rung sowie ein­ge­bet­te­te Sys­te­me und IoT-Pro­jek­te.

Python bie­tet mit Frame­works wie Djan­go und Flask leis­tungs­star­ke Werk­zeu­ge für die Web­ent­wick­lung, wäh­rend Biblio­the­ken wie Num­Py, Pan­das und Ten­sor­Flow Daten­ana­ly­se und Machi­ne Lear­ning unter­stüt­zen.

Zudem ermög­licht Pyga­me die Erstel­lung von Spie­len, und Tools wie Pytest und Poet­ry för­dern die Soft­ware-Qua­li­täts­si­che­rung. Dank der umfang­rei­chen Biblio­the­ken und Frame­works ist Python eine der bevor­zug­ten Pro­gram­mier­spra­chen für Ent­wick­ler und Wis­sen­schaft­ler.

Wie wird Python in Daten­wis­sen­schaft und Machi­ne Lear­ning genutzt?

Python spielt eine zen­tra­le Rol­le in der Daten­ana­ly­se und ‑model­lie­rung, indem es zahl­rei­che Biblio­the­ken wie Pan­das für Daten­ma­ni­pu­la­ti­on, Num­Py für wis­sen­schaft­li­che Berech­nun­gen und Mat­plot­lib sowie Sea­born für Daten­vi­sua­li­sie­rung bie­tet. Daten­wis­sen­schaft­ler ver­wen­den Python, um Daten zu berei­ni­gen, zu ana­ly­sie­ren und zu visua­li­sie­ren, wäh­rend Machi­ne Lear­ning-Inge­nieu­re Python nut­zen, um Model­le zu ent­wi­ckeln, zu trai­nie­ren und zu opti­mie­ren.

Wich­ti­ge Biblio­the­ken wie Sci­kit-learn für Machi­ne Lear­ning, Ten­sor­Flow und Ker­as für Deep Lear­ning sowie NLTK und Spa­Cy für die Ver­ar­bei­tung natür­li­cher Spra­che (NLP) unter­stüt­zen die­se Auf­ga­ben.

Python-basier­te Lösun­gen för­dern daten­ge­trie­be­ne Ent­schei­dun­gen und Inno­va­tio­nen in Unter­neh­men, indem sie prä­dik­ti­ve Ana­ly­sen und daten­ge­steu­er­te Pro­duk­te ent­wi­ckeln, die betrieb­li­che Effi­zi­enz stei­gern und Markt­trends vor­her­sa­gen.

Wie wird Python in der Soft­ware­ent­wick­lung genutzt?

Python wird in der Soft­ware­ent­wick­lung für eine Viel­zahl von Anwen­dun­gen und Pro­jek­ten ein­ge­setzt. Die Haupt­an­wen­dungs­ge­bie­te umfas­sen Web­ent­wick­lung, Auto­ma­ti­sie­rung und Scrip­ting, Data Sci­ence und Machi­ne Lear­ning, Spie­le- und Gra­fik­ent­wick­lung, Soft­ware-Engi­nee­ring und Qua­li­täts­si­che­rung, wis­sen­schaft­li­che Berech­nun­gen und Simu­la­tio­nen sowie ein­ge­bet­te­te Sys­te­me und IoT-Pro­jek­te.

• Web­ent­wick­lung: Python wird häu­fig für die Ent­wick­lung von Web­an­wen­dun­gen und Web­sites ver­wen­det, ins­be­son­de­re mit Frame­works wie Djan­go und Flask. Die­se Frame­works erleich­tern die Ent­wick­lung von ska­lier­ba­ren und siche­ren Web­an­wen­dun­gen.
• Auto­ma­ti­sie­rung und Scrip­ting: Python eig­net sich her­vor­ra­gend zum Schrei­ben von Skrip­ten zur Auto­ma­ti­sie­rung von Auf­ga­ben und Pro­zes­sen. Dank sei­ner ein­fa­chen und les­ba­ren Syn­tax las­sen sich Skrip­te schnell erstel­len, um bei­spiels­wei­se Datei­ope­ra­tio­nen, Sys­tem­ad­mi­nis­tra­ti­ons­auf­ga­ben oder Web-Auto­ma­ti­sie­rung durch­zu­füh­ren.
• Data Sci­ence und Machi­ne Lear­ning: Python hat sich als füh­ren­de Spra­che im Bereich Data Sci­ence und Machi­ne Lear­ning eta­bliert. Biblio­the­ken wie Num­Py, Pan­das, Mat­plot­lib und Sci­kit-learn ermög­li­chen effi­zi­en­tes Daten­ma­nage­ment, Daten­ana­ly­se, Visua­li­sie­rung und die Imple­men­tie­rung von Machi­ne-Lear­ning-Model­len.
• Spie­le- und Gra­fik­ent­wick­lung: Mit Biblio­the­ken wie Pyga­me und PyOpenGL kann Python auch für die Ent­wick­lung von Spie­len und Gra­fik­an­wen­dun­gen genutzt wer­den.
• Soft­ware-Engi­nee­ring und Qua­li­täts­si­che­rung: Python-Tools wie Poet­ry, Pytest und Lin­ting-Werk­zeu­ge unter­stüt­zen Ent­wick­ler bei der Orga­ni­sa­ti­on von Pro­jek­ten, dem Schrei­ben von Tests und der Ein­hal­tung von Coding-Stan­dards. Dies trägt zur Ver­bes­se­rung der Code­qua­li­tät und Wart­bar­keit bei.
• Wis­sen­schaft­li­che Berech­nun­gen und Simu­la­tio­nen: Dank Biblio­the­ken wie Sci­Py und Sym­Py ist Python eine belieb­te Wahl für wis­sen­schaft­li­che Berech­nun­gen, Simu­la­tio­nen und nume­ri­sche Ana­ly­sen.
• Ein­ge­bet­te­te Sys­te­me und IoT: Python lässt sich in ande­re Pro­gram­mier­spra­chen ein­bet­ten und eig­net sich daher für die Ent­wick­lung ein­ge­bet­te­ter Sys­te­me und IoT-Pro­jek­te.

Wie wird Python für Soft­ware­tests genutzt?

Python wird für Soft­ware­tests genutzt, indem es meh­re­re spe­zia­li­sier­te Werk­zeu­ge und Biblio­the­ken zur Ver­fü­gung stellt, die das Schrei­ben, Aus­füh­ren und Ver­wal­ten von Tests erleich­tern. Die­se Tools hel­fen Ent­wick­lern, die Qua­li­tät und Zuver­läs­sig­keit ihrer Soft­ware zu gewähr­leis­ten, indem sie eine struk­tu­rier­te und umfas­sen­de Test­ab­de­ckung ermög­li­chen.

• Unit­test: Die unit­test-Biblio­thek ist Teil der Python-Stan­dard­bi­blio­thek und ermög­licht das Schrei­ben von Unit-Tests für ein­zel­ne Funk­tio­nen oder Klas­sen. Sie bie­tet eine Rei­he von Asser­ti­ons zum Über­prü­fen von Bedin­gun­gen und Ergeb­nis­sen.
• Doc­test: Doc­tests erlau­ben das Schrei­ben von Tests direkt in die Doc­strings (Doku­men­ta­ti­ons­strings) von Python-Funk­tio­nen oder ‑Modu­len. Dies för­dert die Les­bar­keit und Wart­bar­keit des Codes.
• Pytest: Pytest ist ein popu­lä­res Dritt­an­bie­ter-Frame­work, das auf der unit­test-Biblio­thek auf­baut und zusätz­li­che Funk­tio­nen wie Fix­tures, Para­me­tri­sie­rung und Plug­in-Unter­stüt­zung bie­tet. Es ermög­licht das Schrei­ben von Tests in einer kom­pak­te­ren und intui­ti­ve­ren Syn­tax.
• Nose: Nose (nose2 in neue­ren Ver­sio­nen) ist ein wei­te­res Test­frame­work, das eine Alter­na­ti­ve zu unit­test dar­stellt und eben­falls Erwei­te­run­gen wie Plug­ins und erwei­ter­te Test­ab­de­ckungs­be­rich­te bie­tet.
• Tox: Tox ist ein Werk­zeug zum Aus­füh­ren von Tests in ver­schie­de­nen vir­tu­el­len Umge­bun­gen. Es ermög­licht das Tes­ten der Soft­ware unter unter­schied­li­chen Python-Ver­sio­nen und Inter­pre­ter-Imple­men­tie­run­gen.
• Test­ab­de­ckung: Werk­zeu­ge wie coverage.py ermög­li­chen die Mes­sung der Test­ab­de­ckung, d.h. wie viel des Codes tat­säch­lich durch Tests abge­deckt wird. Dies hilft, Lücken in den Tests zu iden­ti­fi­zie­ren.
• Test-Dri­ven Deve­lo­p­ment (TDD): Python-Werk­zeu­ge unter­stüt­zen die Ent­wick­lungs­me­tho­dik des Test-Dri­ven Deve­lo­p­ment, bei der zuerst die Tests geschrie­ben und dann der Code imple­men­tiert wird, um die­se Tests zu bestehen.

Wird Python für die App-Ent­wick­lung genutzt?

Ja, Python wird für die App-Ent­wick­lung auf ver­schie­de­nen Platt­for­men genutzt. Python eig­net sich auf­grund sei­ner Ein­fach­heit, Les­bar­keit und Platt­form­un­ab­hän­gig­keit her­vor­ra­gend für die Pro­gram­mie­rung von Apps für ver­schie­de­ne Betriebs­sys­te­me und Gerä­te.

Spe­zi­el­le Python-Frame­works und ‑Biblio­the­ken wie Kivy, PyQt, PySi­de, Pyga­me und PyOpenGL erleich­tern die App-Ent­wick­lung erheb­lich. Kivy ist ein quell­of­fe­nes Frame­work, das die Ent­wick­lung von platt­form­über­grei­fen­den Apps für Linux, Win­dows, macOS, Android und iOS ermög­licht und Werk­zeu­ge für benut­zer­freund­li­che Ober­flä­chen bie­tet.

Mit Biblio­the­ken wie Pyga­me und PyOpenGL kön­nen zudem Spie­le und gra­fi­sche Anwen­dun­gen ent­wi­ckelt wer­den. Gro­ße Tech­no­lo­gie­un­ter­neh­men wie Goog­le, Face­book, Micro­soft und Intel set­zen Python für die App-Ent­wick­lung ein.

Was ist eine Python Biblio­thek?

Eine Python-Biblio­thek ist eine Samm­lung von vor­ge­fer­tig­tem Code, der bestimm­te Funk­tio­nen und Pro­zes­se imple­men­tiert, um die Ent­wick­lung in Python zu ver­ein­fa­chen und zu beschleu­ni­gen.

Python-Biblio­the­ken bestehen aus Modu­len, die wie­der­ver­wend­ba­ren Code bereit­stel­len, um spe­zi­fi­sche Funk­tio­na­li­tä­ten effi­zi­ent zu imple­men­tie­ren. Die­se Biblio­the­ken bie­ten vor­ge­fer­tig­te Funk­tio­nen, Klas­sen und Algo­rith­men, die das Pro­gram­mie­ren erleich­tern, indem sie häu­fig benö­tig­te Auf­ga­ben auto­ma­ti­sie­ren und kom­ple­xe Berech­nun­gen kap­seln.

Durch die Nut­zung von Python-Biblio­the­ken kön­nen Ent­wick­ler schnel­ler und effi­zi­en­ter arbei­ten, da sie nicht jedes Mal neu­en Code schrei­ben müs­sen, son­dern auf bewähr­te, getes­te­te Modu­le zurück­grei­fen kön­nen.

Was sind belieb­te Python-Biblio­the­ken?

Belieb­te Python-Biblio­the­ken bie­ten spe­zia­li­sier­te Werk­zeu­ge für ver­schie­de­ne Anwen­dungs­be­rei­che, von Daten­ana­ly­se über Web-Ent­wick­lung bis hin zur GUI-Ent­wick­lung. Die­se Biblio­the­ken erleich­tern die Arbeit von Ent­wick­lern, indem sie vor­ge­fer­tig­te Funk­tio­nen und Algo­rith­men bereit­stel­len.

Daten­ana­ly­se und maschi­nel­les Ler­nen

• Num­Py: Ermög­licht die effi­zi­en­te Ver­ar­bei­tung von gro­ßen, mehr­di­men­sio­na­len Arrays und Matri­zen sowie mathe­ma­ti­sche Funk­tio­nen.
• Pan­das: Bie­tet leis­tungs­star­ke Daten­struk­tu­ren und Daten­ana­ly­se-Tools, ins­be­son­de­re für tabel­la­re Daten wie CSV-Datei­en.
• Mat­plot­lib: Eine umfas­sen­de Biblio­thek zur Visua­li­sie­rung von Daten in Form von Dia­gram­men und Gra­fi­ken.
• Sci­kit-learn: Eine der füh­ren­den Biblio­the­ken für maschi­nel­les Ler­nen, die Algo­rith­men für Klas­si­fi­zie­rung, Regres­si­on, Clus­te­ring und mehr bereit­stellt.
• Ten­sor­Flow und Ker­as: Belieb­te Biblio­the­ken und Frame­works für Deep Lear­ning und neu­ro­na­le Net­ze.

Web-Ent­wick­lung

• Djan­go: Ein leis­tungs­fä­hi­ges Frame­work für die Ent­wick­lung von Web­an­wen­dun­gen.
• Flask: Ein “micro” Web-Frame­work für die Erstel­lung von Web­an­wen­dun­gen.

Daten­ver­ar­bei­tung und Auto­ma­ti­sie­rung

• Beau­tiful­Soup: Wird für Web Scra­ping und Par­sen von HTM­L/XML-Daten ver­wen­det.
• Requests: Ermög­licht das Sen­den von HTTP-Anfra­gen und Ver­ar­bei­ten von Ant­wor­ten.

Natür­li­che Sprach­ver­ar­bei­tung (NLP)

• NLTK: Eine Grund­bi­blio­thek für die Ver­ar­bei­tung natür­li­cher Spra­che wie Toke­ni­sie­rung, Stem­ming, Tag­ging.
• Spa­Cy: Eine leis­tungs­star­ke Biblio­thek für erwei­ter­te NLP-Auf­ga­ben.

Wis­sen­schaft­li­che Berech­nun­gen

• Sci­Py: Samm­lung von Algo­rith­men für Opti­mie­rung, Inte­gra­ti­on, Inter­po­la­ti­on und mehr.

GUI-Ent­wick­lung

• Tkin­ter: Eine platt­form­über­grei­fen­de Biblio­thek für die Erstel­lung gra­fi­scher Benut­zer­ober­flä­chen.
• PyQt und PySi­de: Bin­dings für die Qt-Biblio­thek zur GUI-Ent­wick­lung.

Die­se Biblio­the­ken sind bei Ent­wick­lern auf­grund ihrer Leis­tungs­fä­hig­keit, Fle­xi­bi­li­tät und der Unter­stüt­zung durch eine akti­ve Com­mu­ni­ty beliebt und wer­den in einer Viel­zahl von Pro­jek­ten und Bran­chen ein­ge­setzt.

Was sind Python-Frame­works?

Python-Frame­works sind Samm­lun­gen von vor­ge­fer­tig­ten Modu­len, Biblio­the­ken und Werk­zeu­gen, die die Ent­wick­lung von Soft­ware­an­wen­dun­gen in Python stan­dar­di­sie­ren und ver­ein­fa­chen. Die­se Frame­works bie­ten eine vor­de­fi­nier­te Struk­tur und Archi­tek­tur für ver­schie­de­ne Anwen­dungs­ar­ten wie Web­an­wen­dun­gen, Desk­top-Anwen­dun­gen, Spie­le, Daten­ana­ly­se und maschi­nel­les Ler­nen.

Sie die­nen als “Bau­kas­ten­sys­te­me” und stel­len vor­ge­fer­tig­te Bau­stei­ne sowie eine kla­re Archi­tek­tur bereit, um wie­der­keh­ren­de Pro­gram­mier­auf­ga­ben zu abs­tra­hie­ren und eine effi­zi­en­te­re Ent­wick­lung zu ermög­li­chen. Funk­tio­nen wie URL-Rou­ting, Daten­bank­an­bin­dung, Authen­ti­fi­zie­rung und Tem­p­la­te-Engi­nes sind oft inte­griert.

Python-Frame­works för­dern die Wie­der­ver­wend­bar­keit von Code, spa­ren Zeit und unter­stüt­zen die Team­ar­beit durch stan­dar­di­sier­te Struk­tu­ren.

Was sind die belieb­tes­ten Python-Frame­works?

Die belieb­tes­ten Python-Frame­works sind viel­sei­tig und decken ver­schie­de­ne Anwen­dungs­be­rei­che ab. Sie bie­ten Ent­wick­lern vor­ge­fer­tig­te Struk­tu­ren und Werk­zeu­ge, die die Ent­wick­lung effi­zi­en­ter und pro­duk­ti­ver machen.

Web-Ent­wick­lung

• Djan­go: Djan­go ist ein umfas­sen­des Frame­work, das eine “bat­te­ries included” Struk­tur bie­tet und die schnel­le Ent­wick­lung robus­ter Web­an­wen­dun­gen ermög­licht. Es inte­griert Funk­tio­nen wie Authen­ti­fi­zie­rung, URL-Rou­ting und Daten­bank­an­bin­dun­gen.
• Flask: Flask ist ein leicht­ge­wich­ti­ges “micro” Frame­work, das sich ide­al für klei­ne­re Pro­jek­te eig­net. Es bie­tet Fle­xi­bi­li­tät und Erwei­ter­bar­keit, ohne die Ent­wick­ler mit unnö­ti­gen Funk­tio­nen zu belas­ten.

Desk­top-Anwen­dun­gen

• Kivy: Kivy ist ein Frame­work für die platt­form­über­grei­fen­de App-Ent­wick­lung. Es ermög­licht die Erstel­lung von Anwen­dun­gen für Win­dows, macOS, Linux, Android und iOS.
• PyQt und PySi­de: Die­se Frame­works bie­ten leis­tungs­fä­hi­ge Werk­zeu­ge zur Erstel­lung von gra­fi­schen Benut­zer­ober­flä­chen (GUIs). Sie sind Bin­dings für die Qt-Biblio­thek und ermög­li­chen die Ent­wick­lung von pro­fes­sio­nel­len Desk­top-Anwen­dun­gen.

Daten­ana­ly­se

• Num­Py: Num­Py unter­stützt effi­zi­en­te nume­ri­sche Berech­nun­gen und die Ver­ar­bei­tung gro­ßer, mehr­di­men­sio­na­ler Arrays und Matri­zen.
• Pan­das: Pan­das bie­tet leis­tungs­star­ke Daten­struk­tu­ren und Daten­ana­ly­se-Tools, die ins­be­son­de­re für die Ver­ar­bei­tung tabel­la­ri­scher Daten wie CSV-Datei­en nütz­lich sind.
• Mat­plot­lib: Mat­plot­lib ist eine umfas­sen­de Biblio­thek zur Visua­li­sie­rung von Daten in Form von Dia­gram­men und Gra­fi­ken.

Maschi­nel­les Ler­nen

• Ten­sor­Flow und Ker­as: Die­se Frame­works ermög­li­chen die Ent­wick­lung und das Trai­ning neu­ro­na­ler Net­ze. Ten­sor­Flow ist ein umfas­sen­des Frame­work für maschi­nel­les Ler­nen, wäh­rend Ker­as eine benut­zer­freund­li­che API für Ten­sor­Flow bie­tet.
• Sci­kit-learn: Sci­kit-learn stellt eine brei­te Palet­te von Algo­rith­men für maschi­nel­les Ler­nen bereit, dar­un­ter Klas­si­fi­ka­ti­on, Regres­si­on und Clus­te­ring.

Spie­le­ent­wick­lung

• Pyga­me: Pyga­me ist ein belieb­tes Frame­work für die Ent­wick­lung von Spie­len. Es bie­tet Werk­zeu­ge für die Arbeit mit Gra­fi­ken, Sound und Ein­ga­ben.

Wis­sen­schaft­li­che Berech­nun­gen

• Sci­Py: Sci­Py ist eine Samm­lung von Algo­rith­men für Opti­mie­rung, Inte­gra­ti­on, Inter­po­la­ti­on und mehr. Es baut auf Num­Py auf und erwei­tert des­sen Funk­tio­na­li­tä­ten.
• Sym­Py: Sym­Py ist eine Biblio­thek für sym­bo­li­sche Mathe­ma­tik, die Werk­zeu­ge für alge­bra­ische Berech­nun­gen, Kal­kül und mehr bie­tet.