21 unverzichtbare Python-Tools

Python gehört zu den beliebtesten Programmiersprachen. Es ist einfach, leistungsfähig und wird von einer Community getragen, die zu Open-Source-Projekten beiträgt. Die vielen Einsatzmöglichkeiten von Python machen die Sprache so populär: Du kannst Software bauen, Webservices entwickeln, Daten analysieren und visualisieren sowie Machine-Learning-Modelle trainieren – alles kostenlos. 

Die Python-Tools in diesem Beitrag helfen Einsteigerinnen und Einsteigern beim Start in die Python-Entwicklung. Sie machen auch Datenprofis und Python-Entwickler produktiver. Egal, wo du auf deiner Python-Reise stehst: Mit diesen Tools holst du mehr aus der Sprache heraus. 

Python-Entwicklungstools

Entwicklungstools helfen uns, schnelle und zuverlässige Python-Lösungen zu bauen. Dazu zählen Integrated Development Environments (IDEs), Paketmanager und produktive Erweiterungen. Diese Tools erleichtern Tests, Debugging und das Ausrollen von Lösungen in die Produktion. 

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook ist eine webbasierte IDE zum Experimentieren mit Code und zur Darstellung der Ergebnisse. Sie ist bei Data Scientists und Machine-Learning-Praktikern weit verbreitet. Statt ganze Dateien auszuführen, lassen sich kleine Codeblöcke testen und die Resultate direkt anzeigen.

 Im Jupyter Notebook kannst du mit Markdown Beschreibungen und Überschriften ergänzen sowie Ergebnisse als PDF oder .ipynb exportieren. 

Kombinierst du wissenschaftliches Rechnen mit Python-Entwicklung, landest du bei Jupyter Notebooks. Lehrkräfte nutzen sie für Data-Science-Kurse, Data Analysts für Berichte und ML Engineers für Experimente und leistungsfähige Modellarchitekturen. 

Ein kostenloses Cloud-Jupyter-Notebook ist DataLab von DataCamp. DataLab läuft komplett im Browser – du musst nichts installieren, um loszulegen. In unserem Jupyter-Tutorial erfährst du, wie es funktioniert. 

Jupyter wird uns noch lange begleiten: Es entstehen produktionsreife Lösungen darauf, und Tech-Giganten wie AWS integrieren es in ihre Cloud-Ökosysteme. 

2. Pip

Pip nutzt den Python Package Index, um Python-Software zu installieren und zu verwalten. Über 393.343 Projekte warten darauf, blitzschnell geladen und installiert zu werden. Das Python-Ökosystem baut darauf auf. 

pip install <package_name> 

Pip ist mehr als ein Installer. Du kannst Python-Umgebungen anlegen und verwalten, Abhängigkeiten installieren und Pakete aus Drittquellen per URL beziehen. Mehr zu pip erfährst du im PIP Python Tutorial.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code ist ein kostenloser, schlanker und leistungsstarker Code-Editor. Du kannst Anwendungen aller Art bauen, testen, deployen und pflegen – ohne das Fenster zu verlassen. Syntax-Highlighting, Autovervollständigung, Sprachunterstützung, Git und Inline-Debugging sind an Bord. Über Erweiterungen kannst du Build-Prozesse vorbereiten und in die Cloud deployen.

VSCode ist weltweit die populärste IDE – vor allem dank der vielen kostenlosen Extensions, die das Nutzererlebnis verbessern. Damit können Data Scientists Experimente in Jupyter-Notebooks ausführen, Markdown bearbeiten, SQL-Server integrieren, in Projekten kollaborieren, Code vervollständigen und Inline-Hilfen nutzen. Statt vieler Programme genügt oft VSCode mit Terminal und Browser als Erweiterung.

Python-Tools für Webscraping

Webscraping ermöglicht es Data Scientists und Analysten, Daten von Websites zu sammeln. Die eigentliche Herausforderung liegt im Säubern der Daten und dem Umwandeln in ein lesbares, strukturiertes Format. In diesem Abschnitt stellen wir die meistgenutzten Tools für Scraping und Datenbereinigung vor. 

4. Requests

Requests macht das Senden von HTTP-Anfragen einfach. Anstatt Authentifizierung, Parameter und Query-Strings manuell an URLs zu hängen, nutzt du die Requests-API und etwa die get-JSON-Methode. Die Bibliothek ist bei Datenprofis fürs Scrapen von Websites mit mehreren Seiten sehr beliebt. 

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup dient zum Säubern und Extrahieren von Daten aus HTML und XML. Es parst HTML-Text und erlaubt, Textdaten in strukturierte Tabellen oder pandas-DataFrames zu überführen. 

Mit wenigen Codezeilen extrahierst du auch komplexe HTML-Daten. Manchmal reicht bereits ein table-Tag, um komplette Inhalte ohne manuelles Parsen zu laden. 

Mehr zu Beautiful Soup findest du in unserem Tutorial zum Scrapen von Amazon mit Beautiful Soup.

6. Scrapy

Scrapy ist ein Open-Source-Framework für Webscraping und Webcrawling. Es ist schnell, einfach und erweiterbar, um Websites mit vielen Seiten zu crawlen und Daten strukturiert zu extrahieren. Typische Einsatzfelder sind Data Mining, Monitoring und automatisierte Tests. 

Mehr über Scrapy erfährst du im Tutorial Make Web Crawler in Python.

Python-Tools für die Webentwicklung

Python bietet einige der besten Webframeworks. Mit wenigen Zeilen Code baust du Webseiten, Webanwendungen oder Web-APIs. Diese Tools sind einsteigerfreundlich und setzen keine tiefen Kenntnisse in HTML, CSS und JS voraus. 

7. Flask

Flask ist ein Open-Source-Webframework zum Erstellen von Webanwendungen und REST-APIs. Es ist leichter zu lernen als Django und erlaubt dir, mit wenigen Zeilen eine einfache Web-API lokal zum Laufen zu bringen. 

Flask basiert auf dem WSGI-Toolkit (Web Server Gateway Interface) und der Jinja2-Template-Engine. Du kannst damit einfache bis große Anwendungen entwickeln – von Blogseiten und Social-Apps über Portfolio-Seiten bis hin zu ML-Anwendungen und Analytics-Dashboards. 

Mehr zu Flask findest du im Tutorial Machine Learning Models into APIs with the Python Flask.

8. Streamlit

Streamlit ist der schnellste, einfachste Weg, Webanwendungen zu bauen und zu teilen. In wenigen Minuten erstellst du ein Data-Science-Portfolio, Analytics-Dashboards, ML-Apps, Lern-Tutorials sowie Geo- und Computer-Vision-Anwendungen. Du fügst Widgets ähnlich wie Variablen in Python hinzu. Backend-Konzepte wie Routen, HTTP-Requests, HTML, CSS oder JavaScript musst du nicht lernen. 

Für Data Scientists und Analysten ist es das Tor zur Webentwicklung. Deshalb setzen viele Streamlit ein, um Finanzberichte, Research und ML-Konzepte zu präsentieren. Starte mit dem Streamlit-Tutorial und baue in wenigen Minuten deine erste Web-App. 

9. FastAPI

FastAPI ist ein Webframework für performante Web-APIs. Ähnlich wie Streamlit reichen wenige Codezeilen, um produktionsreife Anwendungen zu erstellen. Nach dem Deployment greifst du per GUI oder via HTTP-Requests darauf zu. 

Es ist schnell, intuitiv und robust. ML-Modelle lassen sich damit mühelos bereitstellen. Außerdem wird es für internes Krisenmanagement und Authentifizierung in Webanwendungen genutzt.

Python-Tools für Datenanalyse

Datenanalyse-Tools erlauben das Einlesen, Säubern und Transformieren von Daten für statistische Auswertungen. Jede Datenexpertin und jeder Datenexperte sollte die Kernfunktionen dieser Tools beherrschen – für Data Analytics, Machine Learning, Data Engineering und Business Intelligence. 

10. pandas

pandas ist das Tor zur Data-Science-Welt. Als Anfänger lernst du oft zuerst, eine CSV-Datei mit read_csv() zu laden. pandas ist für alle Datenprofis unverzichtbar. 

Du kannst Datensätze laden, säubern, transformieren, Statistiken berechnen, Visualisierungen erstellen und Daten in verschiedene Formate speichern. Die pandas-API ist einfach und intuitiv. Unterstützt werden CSV- und Textdateien, Microsoft Excel, SQL-Datenbanken und das schnelle HDF5-Format. 

Mehr über pandas erfährst du im Kurs Data Manipulation with pandas.

11. Numpy

NumPy ist das grundlegende Python-Paket für wissenschaftliches Rechnen, auf dem viele moderne Tools aufbauen. Als Data Scientist nutzt du NumPy-Arrays für mathematische Berechnungen und Datenaufbereitung. Es bietet mehrdimensionale Array-Objekte für schnelle Operationen wie Logik, Formänderung, Sortierung, Selektion, grundlegende Statistik und Zufallssimulation.

NumPy hilft dir, die mathematischen Grundlagen in Data Science zu verstehen und komplexe Gleichungen in Python-Code zu übertragen. Damit erstellst du ML-Modelle, maßgeschneiderte statistische Formeln, wissenschaftliche Simulationen und fortgeschrittene Analysen. 

Mehr zu NumPy lernst du im Kurs Introduction to NumPy.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy ist ein Python-SQL-Toolkit für den Zugriff auf relationale Datenbanken. Es nutzt einen Object-Relational Mapper und vereint mächtige Features mit der Flexibilität von SQL. 

Gerade für Data Scientists und Analysten, die Datenverarbeitung und Analysen in Python durchführen, ist das essenziell. Du kannst wahlweise SQL-Skripte verwenden oder objektorientiert mit einer intuitiven Python-API ähnliche Aufgaben effizient lösen. 

Mehr über SQLAlchemy erfährst du im DataCamp-Kurs Introduction to Databases.

13. Dask

Dask ist ein zentrales Tool zur Verarbeitung großer Daten oder Dateien. Es nutzt paralleles Rechnen, um ähnliche Aufgaben wie NumPy, pandas und scikit-learn schneller auszuführen. 

Eine einfache logische Funktion auf einem 4-GB-Datensatz kann leicht 10 Minuten dauern. Selbst mit stärkerer Hardware schrumpft die Laufzeit selten auf Sekunden. Dask erreicht durch dynamische Aufgabenplanung und parallele Verarbeitung schnelle Ergebnisse – auf derselben Maschine. 

Die API ähnelt pandas und scikit-learn. Es ist flexibel, nativ in Python, skaliert hoch (1000 Kerne) und runter (ein Kern) und liefert schnelles Feedback samt Diagnosen. 

Mehr über Dask erfährst du im Kurs Parallel Programming with Dask.

Python-Tools für Datenvisualisierung

Datenvisualisierung erweckt Analysen zum Leben. Um Nicht-Techniker zu überzeugen, brauchst du eine gute Datenstory – mit Balkendiagrammen, Linien- und Streudiagrammen, Heatmaps und Histogrammen. Die folgenden Tools ermöglichen interaktive, farbige und aufgeräumte Visualisierungen mit wenig Code. 

14. Matplotlib

Matplotlib ist der Einstieg in die Visualisierung. In vielen Einführungen zur Datenvisualisierung lernst du es zuerst kennen. 

Mit Matplotlib erstellst du vollständig anpassbare statische, animierte und interaktive Visualisierungen. Es ist intuitiv und unterstützt 3D-, mehrstufige und detailreiche Plots. Hunderte Beispiele findest du in der Galerie.

Mehr zu Matplotlib gibt es im Kurs Data Visualization with Matplotlib..

15. Seaborn

Seaborn ist ein High-Level-Interface auf Basis von Matplotlib für attraktive statistische Grafiken. Wie bei Matplotlib erzeugst du interaktive Visualisierungen mit nur einer Codezeile. 

Es ist sehr flexibel und ideal für den Einstieg in die Visualisierung. Für Feinanpassungen kannst du jederzeit Matplotlib nutzen, um mehrere Grafiken zu kombinieren, Achsen, Titel oder Farben zu ändern. Oft übernimmt Seaborn die Berechnung und zeigt distplot, Violin Plot, residplot, lmplot, Joint Plot und Boxplot. 

Mehr zu Seaborn erfährst du im DataCamp-Kurs Data Visualization with Seaborn.

16. Plotly

Wenn du Features wie bei Tableau oder Power BI möchtest, nutzt du die Plotly-Python-Bibliothek für interaktive Visualisierungen in Publikationsqualität. Du kannst in Grafiken zoomen, einzelne Balken isolieren, filtern und sogar Animationen hinzufügen. 

Mit individuellen Steuerelementen animierst du Visualisierungen und nimmst Transformationen an den Daten vor. Plotly bietet zudem Jupyter-Widgets, 3D-, KI-, Finanz- und wissenschaftliche Charts. 

Plotly ist ideal für Jupyter-basierte Analytics-Berichte. Statt vieler statischer Plots erstellst du einen interaktiven und erklärst Insights per Steuerungselemente. 

Wie du Plotly einsetzt, lernst du im Kurs Data Visualization with Plotly.

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling ist ein Auto-EDA-Tool, das mit einer einzigen Codezeile explorative Analyseberichte erzeugt. Der Report umfasst Spaltentypen, fehlende und eindeutige Werte, Quantile, beschreibende Statistiken, Histogramme, Korrelationen, Textanalyse sowie Datei- und Bildanalysen. 

Sehr hilfreich, wenn wenig Zeit zur Exploration bleibt – etwa bei technischen Tests, der Vorbereitung von Teammeetings oder in Wettbewerben. 

Python-Tools für Machine Learning

Machine-Learning-Tools unterstützen Datenverarbeitung, Datenaugmentation sowie Aufbau, Training und Validierung von ML-Modellen. Sie bieten ein vollständiges Ökosystem – von Bildklassifikation bis Zeitreihenprognosen. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn ist ein Open-Source-Tool für prädiktive Analysen. Es baut auf NumPy, SciPy und Matplotlib auf und hat Machine Learning für alle zugänglich gemacht. Einsteigerfreundlich, zugleich auf die Anforderungen von Profis ausgelegt. 

Scikit-learn deckt Klassifikation, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Datenvorverarbeitung und Feature-Extraktion ab. Es wird vor allem für tabellarische Daten und zur Datenaugmentation für Deep-Learning-Modelle genutzt. Mit Pipelines lassen sich mehrere Schritte elegant verketten.  

Mehr zu scikit-learn lernst du im Kurs Supervised Learning with scikit-learn.

19. Keras

Keras ist ein Deep-Learning-Framework für unstrukturierte Daten und das Training neuronaler Netze. Es basiert auf TensorFlow 2 und nutzt GPU- und TPU-Beschleunigung. Mit Keras deployst du Modelle auf Servern, im Browser, auf Android und in Embedded-Systemen. 

Die Keras-API bietet ein Modell-Interface, Layer, Callback-API, Optimizer, Metriken, Dataloader, vortrainierte Modelle, Modell-Tuning sowie APIs für Computer Vision und Natural Language Processing. Die Oberfläche ist einfach, schnell und leistungsfähig – ideal für den Einstieg in tiefe neuronale Netze. 

Mehr zu Keras gibt es im Kurs Deep Learning with Keras oder im Keras-Deep-Learning-Tutorial.

20. PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning – für Forschung und Praxis. Es bietet direkteres Debugging als Keras und erlaubt dir, eigene Trainer, Loss-Funktionen und Metriken zu erstellen. 

Zu den Stärken zählen Model Serving und Production-Support, verteiltes Training, ein starkes Ökosystem und Cloud-Unterstützung. 

PyTorch bietet dedizierte Unterstützung für NLP, Computer Vision, Audio und tabellarische Daten. Mit wenigen Zeilen Code lädst du vortrainierte Modelle und feinjustierst sie auf ähnlichen Datensätzen. 

Es prägt die Zukunft von Deep-Learning-Anwendungen; moderne ML-Forschung wird stark vom Torch-Ökosystem getrieben. 

Mehr über PyTorch und seine Anwendung erfährst du im Kurs Deep Learning with PyTorch.

21. OpenCV

OpenCV ist ein Computer-Vision-Framework für Echtzeitanwendungen. Du kannst Bilder verarbeiten, sie mit Labels und Segmentierungen visualisieren, Bilder und Videos zur Verbesserung der ML-Performance augmentieren und Ergebnisse live mit Beschriftungen anzeigen. Ein zentrales Tool für Bildverarbeitung und das Training von Deep-Learning-Modellen für Vision-Aufgaben. 

Mehr über OpenCV erfährst du im DataCamp-Lernpfad Image Processing.

Fazit

Diese 21 unverzichtbaren Python-Tools brauchst du für Software- und Webentwicklung, Webscraping, Datenanalyse und -visualisierung sowie Machine Learning. Selbst wenn du kein Datenprofi bist, hilft dir ein Grundverständnis dieser Tools, deine Entwicklungserfahrung deutlich zu verbessern. 

Du bist neu in Python und willst schnell zum Profi werden? Schau dir den Career Track Python Programmer an. Wenn du eine Data-Science-Karriere starten willst, ist der Career Track Data Scientist with Python ein guter Startpunkt.