Einführung#
Über Python#
Vielleicht stellt ihr euch die Frage, warum ihr Python lernen solltet. Es gibt viele Programmiersprachen von C und C++ über Java bis hin zu Lua und Go.
Python hat eine sehr große Verbreitung gefunden und einer der Gründe dürfte sein, dass sie auf vielen verschiedenen Plattformen läuft, von IoT-Geräten über die gängigen Betriebssysteme bis hin zu Supercomputern. Es kann gut zur Entwicklung kleiner Anwendungen und schneller Prototypen verwendet werden. Dabei gibt es unzählige Software-Bibliotheken, die euch die Arbeit erleichtern.
Python ist eine moderne Programmiersprache, die von Guido van Rossum in den 90er Jahren entwickelt wurde.
Siehe auch
Lambert Meertens: The Origins of Python
Einige Stärken von Python sind:
- leichte Nutzbarkeit
Einige der Gründe hierfür sind, dass Typen mit Objekten verbunden sind, nicht mit Variablen; einer Variablen können Werte eines beliebigen Typs zugewiesen werden und eine Liste kann Objekte verschiedener Typen enthalten. Zudem sind die Syntaxregeln sehr einfach und ihr könnt schnell lernen, nützlichen Code zu schreiben.
- Ausdrucksstärke
Häufig könnt ihr in wenigen Zeilen Code sehr viel mehr erreichen als in anderen Sprachen. Dies führt dazu, dass ihr eure Projekte schneller abschließen könnt und auch Fehlersuche und Wartung sehr vereinfacht werden.
- Lesbarkeit
Die leichte Lesbarkeit von Python-Code vereinfacht die Fehlersuche und Wartung. Dies erreicht Python u.a. durch erforderliche Einrückungen.
- Vollständigkeit
Mit der Installation von Python ist bereits alles wesentliche vorhanden, was für das Programmieren mit Python benötigt wird, E-Mails, Websites, Datenbanken, ohne dass zusätzliche Bibliotheken installiert werden müssen.
- Plattformunabhängigkeit
Python läuft auf vielen Plattformen: Windows, Mac, Linux etc. Es gibt sogar Varianten, die auf Java (Jython) und .NET (IronPython) laufen.
- Open Source
Ihr könnt Python herunterladen und für die Entwicklung kommerzieller oder privater Anwendungen frei verwenden. Dabei wird Python von vielen etablierten Unternehmen genutzt und gefördert, u.a. von Google, Meta und Bloomberg. Und wenn ihr etwas zurückgeben wollt, könnt ihr dies ebenfalls gerne machen : Python Software Foundation Sponsorship.
Python hat zwar einige Vorteile, aber keine Sprache ist in allen Bereichen die beste Lösung. So schneidet z.B. Python in den folgenden Bereichen weniger gut ab:
- Geschwindigkeit
Python ist keine vollständig kompilierte Sprache und der Code wird zunächst in Bytecode kompiliert bevor er vom Python-Interpreter ausgeführt wird. Zwar gibt es einige Aufgaben, wie z.B. das Parsen von Zeichenketten mit regulären Ausdrücken, für die Python effiziente Implementierungen bereitstellt, und die genauso schnell wie ein C-Programm sind, dennoch werden Python-Programme in den meisten Fällen langsamer sein als C-Programme. Dies spielt jedoch selten eine entscheidende Rolle, da es bereits viele Python-Module gibt, die intern C verwenden.
Siehe auch
- Bibliotheksvielfalt
Python verfügt zwar bereits über sehr viele Bibliotheken, in einigen Fällen werdet ihr jedoch passende Bibliotheken nur in anderen Sprachen finden. Für die meisten Probleme, die programmatisch gelöst werden sollen, ist die Bibliotheksunterstützung von Python jedoch hervorragend.
- Variablentypen
Anders als in vielen anderen Sprachen sind Variablen keine Container, sondern eher Etiketten, die auf verschiedene Objekte verweisen: Ganzzahlen, Zeichenketten, Klasseninstanzen und vieles mehr. Manche empfinden es als Nachteil, dass Python hier nicht einfach eine Typvalidierung durchführt, aber die Anzahl der Typfehler ist meist überschaubar und die Flexibilität der dynamischen Typisierung wiegt die Probleme meist auf.
- Unterstützung für mobile Geräte
Auch wenn in den letzten Jahren die Anzahl der mobilen Geräte stark zugenommen hat, so ist Python in diesem Bereich doch nicht stark vertreten. Es gibt zwar ein paar Optionen, Python auf mobile Geräte zu verteilen und auszuführen, dies ist jedoch nicht immer einfach.
- Unterstützung für nebenläufige Berechnungen
Prozessoren mit mehreren Kernen sind inzwischen weit verbreitet und führen in vielen Bereichen zu erheblichen Leistungssteigerungen. Die Standardimplementierung von Python ist jedoch nicht für die Nutzung mehrerer Kerne ausgelegt.