Wofür wird Python verwendet? 7 Python-Anwendungen im echten Leben

Python ist derzeit (Stand: November 2022) die beliebteste Programmiersprache der Welt, und ihre Nutzerbasis wächst ständig. Aber wofür wird Python verwendet? Viele Branchen und Unternehmen nutzen Python, um Daten zu analysieren, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, Websites zu gestalten und Software zu programmieren.

Hier erkunden wir die wichtigsten Anwendungsgebiete von Python, die Gründe, warum Python so beliebt ist, warum du es lernen solltest und wie lange es dauert. Wir untersuchen auch, für welche Berufe normalerweise Python-Programmierkenntnisse erforderlich sind. Neugierig auf Python vs. SQL? Schau dir unseren separaten Artikel an, in dem wir die beiden vergleichen. 

Was ist Python?

Python ist eine objektorientierte, hochentwickelte und universelle Programmiersprache, die als Open Source zur Verfügung steht. Da diese Definition überwältigend erscheinen mag, schauen wir uns jedes Merkmal einzeln an, um zu verstehen, was jedes einzelne bedeutet:

• Open-Source: Sie ist kostenlos und steht für weitere Verbesserungen zur Verfügung, z. B. für das Hinzufügen hilfreicher Funktionen oder das Beheben von Fehlern.
• Objektorientiert: basiert nicht auf Funktionen, sondern auf Objekten mit definierten Attributen und Methoden
• Auf hohem Niveau: eher menschenfreundlich als computerfreundlich
• Allgemeiner Zweck: kann zur Erstellung jeder Art von Programmen verwendet werden

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Data Engineering, Webentwicklung, Softwareentwicklung und anderen Bereichen eingesetzt.

Um mehr darüber zu erfahren, was Python ist, kannst du unseren Blogartikel über die Grundlagen dieser beliebten Sprache lesen.

Warum ist Python so beliebt?

Lass uns jetzt die wichtigsten Vorteile von Python besprechen, die es zu einer so mächtigen und weit verbreiteten Programmiersprache machen:

• Sie hat eine intuitive Syntax, die einer natürlichen englischen Sprache ähnelt und daher leicht zu erlernen ist, besonders für Menschen, die gerade erst in die Welt der Programmierung einsteigen
• Aufgrund seiner menschenfreundlichen Syntax ist es einfach zu schreiben, zu lesen und zu debuggen
• Es bietet eine umfangreiche Standardbibliothek und eine große Auswahl an gut dokumentierten und umfassenden zusätzlichen Bibliotheken und Modulen
• Es ist sowohl für Privatpersonen als auch für Unternehmen kostenlos
• Dank der großen Unterstützergemeinde wird Python ständig weiterentwickelt, verbessert und erweitert.
• Es kann in jedes Projekt integriert und für die Lösung fortgeschrittener Probleme verwendet werden
• Da es sich um eine Allzwecksprache handelt, kann sie in vielen Bereichen eingesetzt werden

Wofür wird Python verwendet? 7 Python-Anwendungen

Wir haben schon mehr als einmal in diesem Artikel erwähnt, dass Python viele Anwendungsmöglichkeiten hat. Schauen wir also, wo genau wir Python in der realen Welt einsetzen können.

1. Python für die Datenanalyse

Daten sind in jeder modernen Branche zu einem wertvollen Gut geworden, und die meisten Unternehmen sind daran interessiert, relevante Daten zu sammeln, zu bearbeiten und zu analysieren, um daraus aussagekräftige Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Und das ist der Punkt, an dem Python jede Konkurrenz übertrifft. 

Python ist besonders wertvoll, weil es neben seiner umfassenden Standardbibliothek eine beeindruckende Sammlung von zusätzlichen Modulen bietet, die speziell für analytische Zwecke entwickelt wurden. 

Die bekanntesten Python-Bibliotheken für die Datenanalyse sind Pandas und NumPy. Mit diesen Tools kannst du fast alles mit deinen Daten machen, z. B. sie bereinigen und aufbereiten, Statistiken auswerten oder versteckte Trends in deinen Daten visualisieren.

Neben diesen beiden Bibliotheken kannst du viele andere für verschiedene datenbezogene Aufgaben nutzen, z. B. Datenvisualisierung, Web Scraping oder Hypothesentests.

2. Python für die Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung ist ein eigenständiger Teil der Datenanalyse, der uns dabei hilft, die Informationen, ob roh oder bereinigt und umgewandelt, in einer überzeugenderen und aufschlussreicheren Form darzustellen. 

Hier kommt wieder Python ins Spiel, das ein breites Spektrum an Tools zur Visualisierung der Daten bietet. Die beliebtesten davon sind matplotlib und das darauf basierende seaborn. Mit ihnen können wir buchstäblich alle Arten von Visualisierungen erstellen, von einfachen (Liniendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme) bis hin zu fortgeschrittenen (animierte Diagramme, Stromlinien, Clusterkarten, Joy Plots usw.).

Wenn du mehr über die Verwendung dieser beiden Python-Bibliotheken erfahren möchtest, kannst du unsere Kurse Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib und Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn besuchen.

Es gibt auch eine Vielzahl anderer Grafikbibliotheken in Python: sowohl Mehrzweckbibliotheken (wie Plotly, Bokeh oder Altair) als auch spezialisierte Bibliotheken(missingno zur Visualisierung fehlender Werte, Toyplot zur Erstellung interaktiver Diagramme für elektronische Publikationen, GeoPandas zur Erstellung von Karten usw.).

3. Python für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist der Kern der meisten Data Science-Aufgaben. Sie ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Verwendung von Algorithmen befasst, die es Maschinen ermöglichen, Muster und Trends aus historischen Daten zu lernen, um Vorhersagen für unbekannte Daten zu treffen. 

Mithilfe von ML-Techniken können wir Modelle erstellen, die die Kundenabwanderungsrate eines Unternehmens genau vorhersagen, das Risiko einer Person für eine bestimmte Krankheit abschätzen, die optimale Positionierung von Taxifahrzeugen ermitteln usw.

Mit Python können wir ein ML-Modell mit nur drei Zeilen Code erstellen (siehe ein Beispiel für ein solches Modell zur Vorhersage betrügerischer Banktransaktionen). Auch wenn sich hinter den wenigen Codezeilen komplexe Prozesse und Berechnungen verbergen, erledigen die Python ML-Bibliotheken den Großteil der Arbeit unter der Haube, was die Arbeit des Nutzers erheblich erleichtert. Die gängigsten Bibliotheken sind scikit-learn, Keras, TensorFlow und PyTorch.

4. Python für die Softwareentwicklung

Neben seiner vielseitigen Anwendung in den Data Science-Bereichen wird Python in jeder Phase der Softwareentwicklung eingesetzt, z. B. bei der Build-Kontrolle, der automatisierten kontinuierlichen Kompilierung, dem Prototyping, der Fehlerverfolgung, dem Testen und der Softwarewartung. 

Die Flexibilität und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit dieser Programmiersprache ermöglicht es, sowohl relativ einfache als auch hochentwickelte Multiprotokoll-Anwendungen oder solche mit komplexen numerischen Berechnungen zu erstellen. 

Mit Python können wir Audio- oder Videoprogramme erstellen, die auf KI- oder ML-Techniken, APIs (Application Programming Interfaces), GUIs (Graphical User Interfaces) oder jeder anderen Art von Software basieren.

5. Python für die Webentwicklung

Während wir für die Erstellung des Frontends einer Website (der Teil der Website, der für die Benutzer zugänglich ist) meist Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript verwenden, entscheiden wir uns für das Backend (den unsichtbaren Teil einer Website) oft für Python. 

Für diese Zwecke wird Python für einige gängige Frameworks (wie Django oder Flask) mit speziellen eingebauten Modulen verwendet, die den Austausch von Daten mit Servern, die Verarbeitung von Informationen, den Zugriff auf Datenbanken, URL-Routing, Content Management und die Aufrechterhaltung der Website-Sicherheit ermöglichen.

Unter den riesigen Websites und Anwendungen, die mit Python erstellt wurden, sind Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox und Reddit zu erwähnen.

6. Python für Aufgabenautomatisierung/Skripting

Python ist ein großartiges Werkzeug zum Schreiben von Programmen, um verschiedene sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Dieser Prozess wird auch Skripting genannt.

Insbesondere kannst du Skripte für die Arbeit mit Dateien und Ordnern erstellen. Du kannst zum Beispiel Dateien erstellen, umbenennen, konvertieren, teilen, zusammenführen oder löschen, sie auf Fehler, Duplikate oder bestimmte Textmuster prüfen oder den Dateiinhalt aktualisieren. 

Du kannst die Python-Automatisierung auch nutzen, um Informationen aus dem Internet zu suchen und herunterzuladen, Online-Formulare auszufüllen und abzuschicken und regelmäßige Benachrichtigungen oder E-Mails zu versenden. 

All diese Dinge manuell zu erledigen, wäre nicht nur extrem langweilig, sondern auch sehr zeitaufwändig und fehleranfällig. Wenn du Python-Skripte verwendest, um solche Aktionen in nur wenigen Minuten auszuführen, kannst du deine Effizienz deutlich steigern und wertvolle Zeit und Mühe für kreativere Aufgaben sparen.

7. Verschiedene Python-Anwendungen

Wofür wird Python neben den oben genannten Implementierungen noch verwendet? Im Folgenden findest du einige neue Ideen:

• Überwachung des Aktienmarktes
• Web Scraping
• Eine To-Do-Liste auf dem Laufenden halten
• Bots erstellen
• Erstellen von Listen mit zufälligen Namen, Farben, Telefonnummern, Währungen usw.

Endlich kannst du Python zum reinen Spaß genießen:

• Text in ASCII-Kunst umwandeln, etwa so: ʕ -`ᴥ-'ʔ
• Zufällige Zuordnung von Wichtelgeschenken und Empfängern
• Erzeugen von ASCII-Bildern eines ausgewählten Tieres mit einer Nachricht
• Schach spielen
• Dein Horoskop lesen
• Tinder benutzen

Warum Python lernen? 

Die Vorteile, die sich aus der Kenntnis und Verwendung von Python ergeben, zeigen deutlich, warum es eine gute Wahl zum Lernen ist, besonders als erste Programmiersprache. Aber warum solltest du dich persönlich dafür entscheiden, es zu lernen? Hier sind einige Gründe, die dich mehr überzeugen können:

• Es kann dir zahlreiche Möglichkeiten eröffnen, eine neue Karriere in vielen Bereichen zu starten, und wir werden uns bald genauer ansehen, welche das genau sind.
• Es kann ein praktisches Zusatzwerkzeug für deinen aktuellen Job werden. Mit Python kannst du zum Beispiel viele monotone Aufgaben wie das Umbenennen vieler Dateien auf einmal, das Konvertieren von Dateien in ein anderes Format oder das Erstellen und Aktualisieren von Arbeitsberichten automatisieren.
• Damit kannst du dich von der Masse abheben, auch wenn du dich auf Stellen bewirbst, für die keine direkten Python-Kenntnisse erforderlich sind (z. B. kannst du dir ein Beispiel für eine Stellenbeschreibung für Business Analysten ansehen).
• Berufe, die mit Python zu tun haben, werden derzeit sehr gut bezahlt und sind sehr gefragt, und dieser Trend wird sich in Zukunft noch verstärken. Wenn du einen Beweis brauchst, nimm einfach einen der Jobs, die im Kapitel Welche Jobs brauchen Python? in diesem Artikel genannt werden, und überprüfe das jeweilige Durchschnittsgehalt auf Indeed und die offenen Stellen auf LinkedIn.
• Und schließlich kannst du mit Python viele nützliche Dinge für dich selbst tun, z. B. Websites scannen oder Bots erstellen. 

Wie lange es dauert, Python zu lernen

Wie lange würdest du brauchen, um Python zu lernen? Hier hängt alles von deiner bisherigen Erfahrung im Programmieren ab, von deinen Zielen, deiner Motivation und davon, wie viel Zeit du bereit bist, für dein Studium aufzuwenden. 

Die gute Nachricht ist, dass du auch als absoluter Anfänger die Grundlagen von Python für jeden Zweck in nur 15 Stunden lernen kannst. 

Wenn du die Grundlagen von Python für die Datenwissenschaft erlernen oder lernen willst, wie man es in der Statistik einsetzt, oder wenn du Python bereits kennst, aber das effiziente Schreiben des Codes beherrschen möchtest, wirst du nur etwa 4 Stunden brauchen. 

Wenn du stattdessen eine strukturiertere und facettenreichere Herangehensweise an dein Studium zum Datenanalysten in Python brauchst, kann es bis zu 32 Stunden dauern. Es liegt also an dir, zu entscheiden, was du mit dieser Sprache machen willst und mit dem Lernen zu beginnen.

Welche Berufe brauchen Python?

Viele Berufe brauchen Python direkt für ihre tägliche Arbeit. Im Folgenden haben wir skizziert, was du mit Python beruflich machen kannst:

• Datenwissenschaftler/in
• Datenanalytiker/in
• Dateningenieur
• Ingenieur für maschinelles Lernen
• Datenjournalist
• Datenarchitekt
• Full-Stack Webentwickler
• Backend-Webentwickler
• DevOps Ingenieur
• Software Ingenieur

Auch in anderen Berufen werden Python-Kenntnisse für bestimmte Aufgaben benötigt, z. B. für die Analyse von Daten, die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben oder die Beobachtung des Marktverhaltens: Wirtschaftsanalysten, Banker und Wissenschaftler sind nur einige Beispiele. 

Die Wahl von Python

Wofür wird Python also verwendet? Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir viele Dinge über die Implementierung von Python zur Lösung verschiedener Aufgaben in Bereichen wie Datenvisualisierung, Datenanalyse und maschinelles Lernen diskutiert haben.

Wir haben auch gelernt, was Python ist und was die wichtigsten Vorteile von Python sind, die es zur am weitesten verbreiteten Programmiersprache der Welt machen. 

Wenn du daran interessiert bist, Python zu lernen, um deinen Karrierehorizont zu erweitern, solltest du die umfassenden, anfängerfreundlichen Online-Programme der folgenden Kompetenz- und Karriereschienen von DataCamp kennenlernen:

• Python-Grundlagen
• Python Programmer
• Datenanalyst mit Python
• Datenwissenschaftler mit Python