Was ist Python? Alles, was du für den Start wissen musst

Was haben NASA, Spotify, Google und JP Morgan Chase gemeinsam? Diese Unternehmen setzen täglich auf Python.

Python ist eine leistungsstarke und vielseitige Programmiersprache, die in unzähligen technologischen Lösungen eine zentrale Rolle spielt. Von Webanwendungen, Suchmaschinen und Games über Animationssoftware bis hin zu anderen Programmiersprachen: Python treibt Innovationen an.

In den letzten Jahren hat Python enorm an Popularität gewonnen und zählt heute zu den weltweit am häufigsten genutzten Programmiersprachen. Die Einsatzbereiche wachsen stetig – etwa in der Künstlichen Intelligenz, im Machine Learning und in der Data Science.

Tatsächlich belegt Python dank seines kontinuierlichen Wachstums und Einsatzes den ersten Platz im TIOBE-Index. Angesichts der weiten Verbreitung und Vielseitigkeit ist es wichtiger denn je, Python zu verstehen.

In diesem umfassenden Leitfaden tauchen wir in die Welt von Python ein: seine Geschichte, den Aufstieg, mögliche Karrierewege – und vieles mehr.

Was ist Python?

Python ist eine leistungsstarke, höhersprachige Programmiersprache, die für ihre Lesbarkeit und Einfachheit bekannt ist. Sie folgt dem Paradigma der objektorientierten Programmierung – das heißt, der Code ist um Objekte statt um Aktionen organisiert, was die Entwicklung intuitiv und effizient macht.

Die Designphilosophie von Python betont klare, gut lesbare Syntax und Einfachheit. So lässt sich für kleine wie große Projekte strukturierter, logischer Code schreiben. Als Hochsprache abstrahiert Python viele technische Details weg – Entwicklerinnen und Entwickler können sich auf das Problemlösen konzentrieren, statt auf niedere Implementierungsdetails.

Python steckt im Kern vieler Technologien und Anwendungen, die wir täglich nutzen. YouTube etwa verwendet es für die Videobearbeitung, Suchmaschinen zur Verarbeitung riesiger Datenmengen.

Why Is Python So Popular?

Python wird konstant als eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt bewertet. Mehrfach – unter anderem 2023 – eroberte Python den Spitzenplatz im TIOBE Programming Community Index und bestätigte seinen Status als bevorzugte Sprache vieler Entwicklerinnen und Entwickler.

In der Stack Overflow Developer Survey 2024 wurde Python als am häufigsten genutzte und begehrteste Programmiersprache eingestuft. Diese gleichbleibend hohe Platzierung zeigt den wachsenden Einfluss und die breite Adoption von Python in vielen Bereichen.

Ergebnisse der Kategorie Programmiersprachen aus der Stack Overflow Developer Survey 2024.

Die Beliebtheit von Python hat mehrere Gründe:

1. Python ist vielseitig und flexibel

Python ist eine Allzwecksprache und eignet sich daher für eine enorme Bandbreite an Anwendungen. Von Webentwicklung über Datenanalyse und Künstliche Intelligenz bis zur wissenschaftlichen Berechnung – Pythons Vielseitigkeit ist kaum zu schlagen.

So nutzen Data Scientists Python, um Visualisierungen zu erstellen und Daten zu verarbeiten, während Webentwickler damit dynamische Websites bauen.

2. Python ist einfach und leicht zu lernen

Die klare, aufgeräumte Syntax macht Python ideal für Einsteiger. Die Befehle sind stark an Englisch angelehnt, und das einfache Layout hilft, Code schnell zu verstehen. Diese Einfachheit beschleunigt zudem schnelle Entwicklung und Prototyping – vom Konzept zur Umsetzung in kürzerer Zeit.

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3. Python ist Open Source

Durch den Open-Source-Charakter ist ein riesiges Ökosystem an Bibliotheken und Frameworks entstanden. Ob Webentwicklung (Django, Flask), Datenanalyse (pandas, NumPy), Machine Learning (TensorFlow, scikit-learn) oder viele andere Aufgaben – es gibt fast immer eine passende Python-Bibliothek.

Diese Fülle an Ressourcen beschleunigt die Entwicklung und erlaubt es, sich auf die Lösung der eigentlichen Probleme zu konzentrieren, statt das Rad neu zu erfinden.

4. Python hat eine starke Community

Python profitiert von einer großen, aktiven Community, die die Sprache kontinuierlich verbessert. Unzählige Tutorials, Foren und Dokumentationen helfen Einsteigerinnen wie Fortgeschrittenen.

Die lebendige Community treibt außerdem neue Tools, Bibliotheken und Frameworks voran – und erweitert Pythons Möglichkeiten stetig.

5. Python ist überall im Einsatz

Der breite Einsatz in verschiedensten Branchen macht Python zu einer wertvollen Kompetenz. Von Tech-Giganten wie Google und Facebook bis zu Finanzinstituten wie JP Morgan Chase – weltweit setzen Unternehmen auf Python für ihre Technologien.

Diese Allgegenwart sorgt dafür, dass Python-Entwickler sehr gefragt sind – eine kluge Karriereentscheidung.

6. Python entwickelt sich stetig weiter

Python wird laufend weiterentwickelt, um den Bedürfnissen moderner Entwickler gerecht zu werden. Jüngere Versionen wie Python 3.10 und 3.11 brachten deutliche Performancegewinne und neue Features – die Sprache bleibt dadurch relevant und effizient.

Das Ergebnis: Immer mehr Menschen kennen Python, setzen es in eigenen Projekten ein oder empfehlen es weiter.

Vergleich von Python mit anderen Programmiersprachen

When Was Python Created?

Python wurde Ende der 1980er-Jahre als Nachfolger der Programmiersprache ABC konzipiert. ABC bot trotz ihrer hohen Abstraktion und Einfachheit einige Funktionen nicht, die einer breiten Nutzung im Weg standen.

ABC sollte BASIC ersetzen, eine Sprache aus dem Jahr 1964. Obwohl ABC viele nützliche Features mitbrachte, war sie nicht erweiterbar und zu unflexibel für den breiteren Einsatz – sie diente vor allem der Lehre. Diese Einschränkungen inspirierten den Schöpfer dazu, eine neue Sprache zu entwickeln, die die Stärken von ABC behält und ihre Schwächen überwindet.

Die erste Python-Version 0.9.0 erschien 1991 auf alt.sources, einem frühen Internetforum zum Teilen von Quellcode. Schon diese Version enthielt viele Kernkonzepte, die Python bis heute prägen: Objektorientierung, ein Modulsystem, Funktionen, Exception-Handling sowie zentrale Datentypen wie Listen, Dictionaries und Strings.

Ausgehend von diesem Ansatz, ABC zu verbessern, hat sich Python rasant weiterentwickelt und ist zu einer der beliebtesten und meistgenutzten Programmiersprachen der Welt geworden. Die Entwicklung wird von einer starken Community getragen und setzt konsequent auf Einfachheit und Lesbarkeit – daher ist Python in vielen Domänen die erste Wahl.

Wer hat Python erfunden?

Python wurde von Guido van Rossum entwickelt, während er am Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in den Niederlanden arbeitete. Van Rossum war an ABC beteiligt, störte sich jedoch an mehreren Einschränkungen und der fehlenden Erweiterbarkeit:

“I had a number of gripes about the ABC language, but also liked many of its features. It was impossible to extend the ABC language (or its implementation) to remedy my complaints – in fact, its lack of extensibility was one of its biggest problems.” - Guido van Rossum

Mit dem Ziel, eine flexiblere und leistungsfähigere Sprache zu schaffen, begann van Rossum 1989 in den Weihnachtsferien als Nebenprojekt mit der Entwicklung von Python. Den Namen wählte er nach der britischen Comedy-Gruppe Monty Python – als augenzwinkernde Referenz.

Van Rossum blieb lange tief in die Entwicklung eingebunden. Als Benevolent Dictator for Life (BDFL) leitete er die Weiterentwicklung der Sprache, bis er 2018 zurücktrat. Darüber hinaus prägte er die Softwareentwicklung mit Projekten wie Mondrian, einem bei Google eingesetzten Code-Review-Tool.

Auch wenn sein Name nicht so bekannt ist wie die von Steve Jobs oder Bill Gates, hat Guido van Rossum die Softwareentwicklung weltweit nachhaltig beeinflusst.

How Python Has Evolved the Years

Python hat im Laufe seiner Geschichte viele Veränderungen durchlaufen – kein Wunder, begann die Sprache doch als Hobbyprojekt von van Rossum und wurde zu einer der prägendsten Programmiersprachen weltweit.

So hat sich Python weiterentwickelt, um den Bedürfnissen der Entwickler und dem technischen Fortschritt gerecht zu werden:

Zeitleiste der Python-Versionen und -Features

Laufende Entwicklungen in Python

Die Entwicklung endet nicht mit den Major Releases. Zwischenversionen bringen kontinuierlich neue Funktionen, Performancegewinne und Sicherheitsupdates. Aktuelle Versionen wie 3.9, 3.10 und 3.11 liefern spürbare Optimierungen und neue Syntaxfeatures, die Code ausdrucksstärker und effizienter machen.

Die Community spielt dabei eine Schlüsselrolle. Die Python Software Foundation (PSF) und unzählige Freiwillige sorgen dafür, dass Python relevant und stark bleibt. Der Community-getriebene Ansatz hat ein florierendes Ökosystem dritter Pakete über den Python Package Index (PyPI) hervorgebracht.

Python-Bibliotheken, Frameworks und Packages

Seit dem ersten Release ist die Community rasant gewachsen – und mit ihr eine enorme Vielfalt an Bibliotheken und Frameworks.

Damit wurde der Einsatz von Python auf viele Bereiche ausgeweitet: Webentwicklung, Data Science, Künstliche Intelligenz und mehr. Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn machen Python zu einem Grundpfeiler von KI- und ML-Forschung und -Anwendungen.

Wenn dich fortgeschrittene Python-Bibliotheken interessieren, schau in unseren Bereich Machine Learning.

Python und der Aufstieg der Data Science

In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Bedeutung von Daten kaum zu überschätzen. Data Science kombiniert Mathematik, Statistik und Programmierung, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Insights helfen Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und komplexe Probleme zu lösen.

Dank Vielseitigkeit, einfacher Syntax und starker Bibliotheken ist Python ein Eckpfeiler der Data Science. Neben SQL und R gehört Python zu den beliebtesten Sprachen in diesem Feld.

Wer nutzt Python?

Python wird in zahlreichen Branchen genutzt – für Websites, Softwarekomponenten, Anwendungen und für Daten-, KI- und Machine-Learning-Projekte. Die Kombination aus Vielseitigkeit und einfacher Handhabung macht die Sprache für Startups wie etablierte Unternehmen attraktiv.

Unternehmen, die Python nutzen

Einige der weltweit führenden Unternehmen setzen auf Python – ein Zeichen für die breite Akzeptanz und Vielseitigkeit. Beispiele:

• Google: Offizielle Sprache bei Google, umfangreich genutzt für Systemaufbau, Codeprüf-Tools und diverse Services.
• NASA: Eingesetzt für wissenschaftliche und technische Anwendungen wie Datenanalyse und Simulation.
• Spotify: Nutzt Python für Datenanalysen und Backend-Services.
• Netflix: Python treibt u. a. Empfehlungsalgorithmen und Data Analytics.
• JP Morgan Chase: Verwendung in der Finanzwelt für quantitative Analysen und Trading-Strategien.
• Facebook: Nutzt Python für Infrastrukturmanagement, Datenanalyse und Backend-Services.
• Instagram: Setzt Python im Backend ein – wegen Einfachheit und Skalierbarkeit.

Berufsrollen, die Python einsetzen

Die Flexibilität von Python macht die Sprache in vielen Rollen wertvoll, unter anderem für:

• Data Scientists: Datenanalyse, Visualisierung, Aufbau von Machine-Learning-Modellen.
• Webentwickler: Entwicklung robuster Webanwendungen mit Django und Flask.
• Software Engineers: Von Systemskripten bis zu komplexen Anwendungen.
• Machine Learning Engineers: Modelle mit ML-Bibliotheken entwickeln und ausrollen.
• Data Analysts: Große Datensätze mit Pandas und NumPy aufbereiten und analysieren.
• DevOps Engineers: Workflows automatisieren, Infrastruktur managen, Deployments.
• Forschende: Wissenschaftliches Rechnen und Simulationen.
• Game Developers: Scripting und Spiellogik.
• SEO-Spezialisten: Aufgaben automatisieren und Webdaten zur Ranking-Optimierung analysieren.

Karrierepfade mit Python und Durchschnittsgehälter

Mehr zu Vergütungen findest du im Blogpost Python Developer Salaries.

Die breite Anwendbarkeit von Python und die Vielfalt der Nutzerbasis unterstreichen den Status als führende Programmiersprache.

Was kann Python?

Die bessere Frage lautet vielleicht: Was kann Python nicht?

Oft denkt man bei Python an Websites, Apps, Data Science, KI und ML – doch die Einsatzmöglichkeiten gehen weit darüber hinaus.

Einige (teils überraschende) Beispiele:

1. Datenanalyse und Visualisierungen

Für Data-Science-Aufgaben – inklusive Analytics und Visualisierung – ist Python hervorragend geeignet. Analysten können Daten sortieren, transformieren und schnell Insights gewinnen. Außerdem lassen sich überzeugende Visualisierungen erstellen, die Ergebnisse auf den Punkt bringen.

Es gibt immer mehr Bibliotheken für Analytics und Visualisierung, etwa Pandas Visualization, Plotly oder Matplotlib. Ob simples Diagramm oder komplexer statistischer Bericht – Python liefert die passenden Werkzeuge.

Ein weiterer Grund für Pythons Beliebtheit in der Data Science: Jeder kann es nutzen. Analysten und BI-Profis sind nicht immer Entwickler – Python ist so anwenderfreundlich, dass auch ohne Informatikstudium ein schneller Einstieg möglich ist.

DataCamp ist darauf spezialisiert, Einzelpersonen und Mitarbeitenden großer Unternehmen wie Google Python und andere Data-Science-Sprachen beizubringen.

2. Anwendungen programmieren

Als Allzwecksprache eignet sich Python für unterschiedlichste Web- und Mobile-Apps – von komplexen Finanzprodukten bis zu Komponenten eines F1-Rennspiels.

Häufig wird Python auch für Dateisystemskripte, grafische Benutzeroberflächen (GUIs), Application Programming Interfaces (APIs) und vieles mehr eingesetzt.

Wenn du es dir vorstellen kannst, kannst du es mit Python wahrscheinlich bauen – zumindest wesentliche Teile davon.

Du willst lernen, Python-Anwendungen zu entwickeln? Schau dir unseren Career Track Python Programmer an.

3. KI und Machine Learning

Stabil, flexibel, simpel: Python ist ideal für KI- und ML-Anwendungen. Der Code bleibt zuverlässig und gut lesbar, Prototypen entstehen schnell.

Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow und Keras bieten starke Tools zum Aufbau und Deployment von ML-Modellen – Python ist hier praktisch unverzichtbar.

Wenn du an der technologischen Spitze arbeiten willst, bringt dich der Career Track Machine Learning Scientist with Python voran.

4. Finanzanalyse und Fintech

In der Finanzwelt ist Python die Sprache der Wahl für quantitative und qualitative Analysen sowie für große Datensätze.

Wiederkehrende Aufgaben wie Risikoberechnung, Portfoliomanagement, Trendbeobachtung und Visualisierung von Kursdaten lassen sich automatisieren. Auch viele Fintech-Produkte setzen auf Python – etwa bei Venmo, Robinhood und Affirm.

Du willst zum nächsten Finance-Profi werden? Dann schau in den Kurs Intermediate Python for Finance.

5. Marketing und Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Im digitalen Marketing und in der SEO wird Python immer wichtiger. Aufgaben automatisieren, Keywords clustern, Daten extrahieren und analysieren, Änderungen über viele Seiten ausrollen – alles möglich.

NLP-Bibliotheken wie SpaCy helfen SEO-Profis, Inhalte zu optimieren und Trends auszuwerten.

Django, ein populäres Webframework, erleichtert zudem die technische SEO-Optimierung.

6. Spieleentwicklung

Python ist nicht die gängigste Sprache für Games und nur wenige Spiele sind komplett in Python geschrieben. Häufig nutzen Entwickler Python jedoch für Aufgaben wie das Verbinden von C- und C++-Modulen.

Es ist aber möglich, komplette Spiele zu bauen – siehe Unknown Horizons. Viele Spiele kombinieren mehrere Sprachen; bekannte Titel wie The Sims 4 und Battlefield 2 verwenden Python für kritische Elemente wie die Spiellogik.

PyGame – ein plattformübergreifendes Set von Python-Modulen – unterstützt bei typischen Aufgaben der Spieleentwicklung.

7. Grafikdesign

Bei der Entwicklung von Grafikdesign-Anwendungen ist Python hilfreich. Es steckt in 2D-Bildbearbeitungsprogrammen wie Gimp und Paint Shop Pro. Auch DrawBot – eine beliebte Open-Source-App – ermöglicht 2D-Grafiken mit Python-Code.

Grafikdesigner, die an Websites oder digitalen Bildern arbeiten, greifen regelmäßig auf Python zurück.

Und auch 3D-Animationssoftware wie Blender und Lightwave nutzt Python – ein weiteres Beispiel für die Vielseitigkeit der Sprache.

8. Inspiration für andere Programmiersprachen

Pythons Einfachheit und klare Syntax haben Sprachen wie Go (Golang) und Cobra inspiriert. Zudem ist Python ein idealer Einstieg ins Programmieren: Wer hier die Grundlagen lernt, kann leichter auf andere Sprachen umsteigen.

Dank seiner breiten Einsatzmöglichkeiten und der einfachen Handhabung ist Python ein unverzichtbares Werkzeug. Ob Datenanalyse, Applikationsentwicklung oder neue technologische Horizonte – Python liefert die passenden Tools und Bibliotheken.

Python in Aktion: Codebeispiele

Hier findest du einige Codebeispiele, die Pythons Stärken in Datenmanipulation, Visualisierung und Machine Learning mit modernen Bibliotheken zeigen – als kleiner Vorgeschmack auf die Sprache.

1. Den Durchschnitt einer Zahlenliste berechnen

import numpy as np

# Creating an array consisting of numbers from 1 to 10
a = np.arange(1, 11)

print("The generated array looks like:")
print(a)

print("The average of the numbers in the array:")
print(np.mean(a))

# The above code in just one line
print("The result of the average for the short version:")
print(np.mean(np.arange(1, 11)))

Ausgabe:

The generated array looks like:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
The average of the numbers in the array:
5.5
The result of the average for the short version:
5.5

2. Matrizenmultiplikation mit NumPy

import numpy as np

# Creating matrices using NumPy
b = np.array([[2, 3], [4, 5]])
c = np.array([[6, 7], [8, 9]])
d = np.array([1, 10])

print("The matrices look like:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)

# Multiplication of 2-D arrays
bc = np.matmul(b, c)
print("Result of b * c =\n", bc)

# Multiplication of 2-D and 1-D arrays
cd = np.dot(c, d)
print("Result of c * d =", cd)

Ausgabe:

The matrices look like:
b =
 [[2 3]
 [4 5]]
c =
 [[6 7]
 [8 9]]
d = [ 1 10]
Result of b * c =
 [[36 41]
 [64 73]]
Result of c * d = [76 98]

3. Daten mit Matplotlib visualisieren

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating some data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Creating a simple plot
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Wave Example')
plt.legend()
plt.show()

Ausgabe:

Ein Diagramm, das eine Sinuswelle zeigt.

4. Einfaches Machine Learning mit scikit-learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Loading the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Splitting the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Training a RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Making predictions
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluating the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy of the RandomForest model: {accuracy:.2f}")

Ausgabe:

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Python-Bibliotheken nach Anwendungsfall

Python lernen: Von den Basics bis Advanced

Die Einfachheit von Python bedeutet, dass sogar ohne Programmiererfahrung sofort losgelegt werden kann. Ob Büroarbeit automatisieren, E-Mails zeitgesteuert versenden oder als Student programmieren lernen – Python ist für alle zugänglich.

Zwischen grundlegenden Kenntnissen und fortgeschrittener oder intermediärer Expertise liegen jedoch Welten. Wie beim Musikinstrument braucht es Übung und den schrittweisen Aufbau von Kompetenzen. Aus einfachen Skripten werden mit der Zeit komplexe Algorithmen, anspruchsvolle Webanwendungen oder fortgeschrittene Datenanalysen.

Python-Expertinnen und -Experten entwickeln KI-Systeme, die eigene Algorithmen erzeugen, bauen neue APIs und lösen reale Probleme. Egal, ob du neu einsteigst, dein Wissen vertiefen oder zur Meisterschaft gelangen willst – es gibt passende Ressourcen für dein Ziel.

Fazit

Python ist leistungsstark, flexibel und extrem vielseitig. Die benutzerfreundliche, intuitive Natur in Kombination mit schneller Entwicklung und einfacher Lernkurve macht die Sprache zu einer der beliebtesten weltweit.

Die Einsatzfelder reichen von Webentwicklung über Data Science und Künstliche Intelligenz bis zu Finance und darüber hinaus. Die Verbreitung wird weiter zunehmen – Python ist damit eine Schlüsselkompetenz für moderne Fachkräfte.

Python zu lernen, ist eine kluge Investition in deine Karriere. Ob vielseitige(r) Programmierer(in), Data Scientist, KI- oder ML-Engineer oder ein anderer Tech-Job – Python öffnet Türen zu gefragten Karrierewegen. Zudem sind Rollen mit Python-Kompetenz oft sehr gut bezahlt – dank hoher Nachfrage und vergleichsweise geringem Angebot.

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