Wat is Python? Alles wat je moet weten om te beginnen

Wat hebben NASA, Spotify, Google en JP Morgan Chase met elkaar gemeen? Deze bedrijven gebruiken dagelijks Python.

Python is een krachtige en veelzijdige programmeertaal die een cruciale rol speelt in allerlei technologische oplossingen. Van webapplicaties, zoekmachines en games tot animatiesoftware en zelfs andere programmeertalen: Python staat aan de basis van innovatie.

De afgelopen jaren is Python sterk in populariteit toegenomen en uitgegroeid tot een van de meest gebruikte programmeertalen wereldwijd. De toepassingen breiden zich uit naar nieuwe en spannende gebieden, zoals kunstmatige intelligentie, machine learning en data science.

Python staat zelfs op nummer één in de TIOBE-index dankzij de consistente groei en het gebruik. Gezien de brede adoptie en veelzijdigheid is inzicht in Python belangrijker dan ooit.

In deze uitgebreide gids verkennen we de wereld van Python, de geschiedenis, de opkomst in populariteit, de verschillende carrièremogelijkheden en nog veel meer.

Wat is Python?

Python is een krachtige, hoog-niveau programmeertaal die bekendstaat om leesbaarheid en eenvoud. Het volgt het objectgeoriënteerde programmeerparadigma, wat betekent dat het rond objecten is opgebouwd in plaats van acties. Dat maakt het intuïtief en efficiënt voor ontwikkelaars.

De ontwerpfilosofie van Python legt de nadruk op codeleesbaarheid en eenvoud, waardoor ontwikkelaars duidelijke, logische code kunnen schrijven voor zowel kleine—als grootschalige projecten. Als hoog-niveau taal abstraheert Python veel van de complexiteit in programmeren, zodat ontwikkelaars zich kunnen richten op het oplossen van problemen in plaats van op onderliggende technische details.

Python vormt de kern van veel technologieën en toepassingen die we dagelijks gebruiken. Zo gebruikt YouTube het voor videobewerking en zoekmachines om enorme hoeveelheden data te verwerken.

Waarom Is Python Zo Populair?

Python wordt steevast aangemerkt als een van de populairste programmeertalen ter wereld. Python pakte zelfs meerdere keren, waaronder in 2023, de eerste plaats in de TIOBE Programming Community-index en verstevigde zo zijn positie als voorkeurs­taal onder ontwikkelaars.

In de Stack Overflow Developer Survey 2024 werd Python gerangschikt als de meest gebruikte en meest gewilde programmeertaal. Deze consequente notering onderstreept de groeiende invloed en brede adoptie van Python in uiteenlopende domeinen.

Resultaten van de sectie programmeertalen in de Stack Overflow Developer Survey 2024.

De populariteit van Python is te danken aan verschillende factoren:

1. Python is veelzijdig en flexibel

Python is een general-purpose taal, wat betekent dat je er een grote verscheidenheid aan toepassingen mee kunt bouwen. Van webontwikkeling tot data-analyse en van kunstmatige intelligentie tot wetenschappelijk rekenen: de veelzijdigheid van Python is ongeëvenaard.

Zo gebruiken data scientists Python om visualisaties te maken en data te bewerken, terwijl webontwikkelaars het inzetten voor dynamische websites.

2. Python is eenvoudig en makkelijk te leren

De eenvoudige en overzichtelijke syntaxis maakt Python ideaal voor beginners. De commando’s zijn Engels-gebaseerd en de heldere structuur helpt nieuwe programmeurs om code snel te begrijpen. Die eenvoud maakt Python ook geschikt voor snelle ontwikkeling en prototyping, waardoor de tijd van idee tot implementatie korter wordt.

Wil je met Python beginnen? Bekijk dan onze cursus Introduction to Python. 

3. Python is open source

Doordat Python open source is, is er een enorm ecosysteem van libraries en frameworks ontstaan. Of je nu tools nodig hebt voor webontwikkeling (Django, Flask), data-analyse (pandas, NumPy), machine learning (TensorFlow, scikit-learn) of iets anders: er is altijd wel een Python-bibliotheek voor.

Die grote hoeveelheid hulpmiddelen versnelt de ontwikkeling en laat ontwikkelaars focussen op het probleem, in plaats van het wiel opnieuw uit te vinden.

4. Python heeft sterke communityondersteuning

Python heeft een grote en actieve community van ontwikkelaars die voortdurend bijdragen aan verbetering. Daardoor zijn er talloze tutorials, fora en documentatie beschikbaar voor zowel beginners als gevorderden.

De bloeiende community stimuleert ook de creatie van nieuwe tools, libraries en frameworks, wat de mogelijkheden van Python verder vergroot.

5. Python wordt overal gebruikt

Het brede gebruik van Python in verschillende sectoren maakt het een waardevolle vaardigheid voor ontwikkelaars. Bedrijven wereldwijd, van techgiganten als Google en Facebook tot financiële instellingen als JP Morgan Chase, vertrouwen op Python voor hun technologische oplossingen.

Die alomtegenwoordigheid zorgt ervoor dat Python-ontwikkelaars zeer gevraagd zijn — een slimme carrièrekeuze dus.

6. Python blijft zich ontwikkelen

Python evolueert continu om te voldoen aan de behoeften van moderne ontwikkelaars. Recente versies, zoals Python 3.10 en 3.11, hebben aanzienlijke prestatieverbeteringen en nieuwe features gebracht, waardoor de taal relevant en efficiënt blijft.

Het resultaat is dat steeds meer mensen Python kennen en de taal eerder gebruiken voor eigen projecten of aan anderen aanraden.

Vergelijking van Python met andere programmeertalen

Wanneer Werd Python Gemaakt?

Python werd eind jaren tachtig bedacht als opvolger van de programmeertaal ABC, die ondanks de hoog-niveau mogelijkheden en eenvoud beperkingen had die brede adoptie in de weg stonden.

ABC was ontworpen als vervanger van BASIC, een programmeertaal uit 1964. Hoewel ABC veel nuttige features bood, was de taal niet uitbreidbaar en miste de flexibiliteit die nodig was voor breder gebruik. Daardoor fungeerde het vooral als instructietaal. Deze beperkingen inspireerden de maker om een nieuwe taal te ontwikkelen die de sterke punten van ABC behield en de zwaktes oploste.

De eerste versie van Python, 0.9.0, werd in 1991 uitgebracht op alt.sources, een vroeg internetforum voor het delen van broncode. Deze initiële release bevatte veel van de kernaspecten die Python vandaag definiëren, waaronder een objectgeoriënteerd ontwerp, een modulesysteem, functies, exceptie­afhandeling en essentiële datatypes zoals lijsten, dictionaries en strings.

Sinds de bescheiden start als project om ABC te verbeteren, is Python aanzienlijk geëvolueerd en uitgegroeid tot een van de populairste en meest gebruikte programmeertalen ter wereld. De ontwikkeling wordt geleid door een sterke community en een nadruk op eenvoud en leesbaarheid, waardoor het favoriet is bij ontwikkelaars in uiteenlopende domeinen.

Wie heeft Python uitgevonden?

Python is uitgevonden door Guido van Rossum terwijl hij werkte bij het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in Nederland. Van Rossum was actief betrokken bij de ontwikkeling van ABC, maar liep tegen diverse beperkingen en het gebrek aan uitbreidbaarheid aan:

“Ik had het een en ander aan te merken op de taal ABC, maar hield ook van veel van de features. Het was onmogelijk om de taal (of de implementatie) van ABC uit te breiden om mijn bezwaren te verhelpen – het gebrek aan uitbreidbaarheid was zelfs een van de grootste problemen.” - Guido van Rossum

Gedreven door de wens om een flexibelere en krachtigere taal te maken, begon van Rossum in de kerstvakantie van 1989 aan Python als zijproject. Dit nevenproject leidde uiteindelijk tot de creatie van Python, dat hij vernoemde naar de Britse komediegroep Monty Python — een knipoog naar zijn eigenzinnige gevoel voor humor.

Gedurende zijn carrière bleef van Rossum nauw betrokken bij de ontwikkeling van Python. Hij fungeerde als Benevolent Dictator for Life (BDFL) en stuurde de evolutie van de taal, tot hij in 2018 terugtrad. Zijn bijdragen aan softwareontwikkeling reiken verder dan Python, waaronder de creatie van Mondrian, een code-reviewtool die door Google wordt gebruikt.

Hoewel zijn naam misschien niet zo bekend is als die van techiconen als Steve Jobs of Bill Gates, heeft het werk van Guido van Rossum een diepgaande impact gehad op softwareontwikkeling en technologie wereldwijd.

Hoe Python Is geëvolueerd door de jaren heen

Python heeft in de loop der tijd veel veranderingen ondergaan — niet verrassend, want de taal begon als hobbyproject van van Rossum en groeide uit tot een van de meest toonaangevende programmeertalen ter wereld.

Dit zijn enkele manieren waarop Python is meegegroeid met de behoeften van ontwikkelaars en voortschrijdende technologie:

Een tijdlijn van Python-versies en -features

Doorlopende ontwikkelingen in Python

De ontwikkeling van Python stopt niet bij grote releases. Tussentijdse updates brengen voortdurend nieuwe features, prestatieverbeteringen en securityfixes. Recente versies, zoals Python 3.9, 3.10 en 3.11, hebben belangrijke optimalisaties en nieuwe syntaxis­mogelijkheden geïntroduceerd die Python-code expressiever en efficiënter maken.

De Python-community speelt een cruciale rol in de evolutie van de taal. De Python Software Foundation (PSF) en talloze vrijwilligers dragen bij aan de ontwikkeling, zodat Python relevant en krachtig blijft. Deze communitygedreven aanpak heeft geleid tot een bloeiend ecosysteem van third-party pakketten via de Python Package Index (PyPI), wat de mogelijkheden van Python verder verruimt.

Python-libraries, frameworks en packages

Sinds de eerste release is de Python-community exponentieel gegroeid, met als resultaat een enorme variëteit aan libraries en frameworks.

Deze tools hebben de toepasbaarheid van Python verbreed naar tal van gebieden, waaronder webontwikkeling, data science, kunstmatige intelligentie en meer. Zo hebben libraries als TensorFlow en scikit-learn van Python een hoeksteen gemaakt van AI- en ML-onderzoek en -toepassingen.

Ben je geïnteresseerd in geavanceerde Python-libraries? Ga dan naar onze sectie Machine Learning-cursussen.

Python en de opkomst van data science

In de huidige data-gedreven wereld is het belang van data nauwelijks te overschatten. Data science is uitgegroeid tot een essentieel vakgebied waarin wiskunde, statistiek en programmeren samenkomen om betekenisvolle inzichten uit enorme hoeveelheden data te halen. Deze inzichten helpen bedrijven bij onderbouwde beslissingen, innovatie en het oplossen van complexe problemen.

Python is een pijler van data science dankzij de veelzijdigheid, gebruiksvriendelijkheid en krachtige libraries. Samen met SQL en R is Python een van de populairste programmeertalen in dit domein

Wie gebruikt Python?

Python wordt door bedrijven en professionals in uiteenlopende sectoren gebruikt om websites te bouwen, softwarecomponenten te ontwikkelen, applicaties te maken en te werken met data-, AI- en machine learning-technologieën. De veelzijdigheid en gebruiksvriendelijkheid maken het populair bij zowel startups als gevestigde ondernemingen.

Bedrijven die Python gebruiken

Python wordt ingezet door enkele van ’s werelds toonaangevende bedrijven, wat de brede adoptie en veelzijdigheid aantoont. Enkele opvallende voorbeelden:

• Google: Python is een van de officiële talen bij Google en wordt uitgebreid gebruikt voor systeembouw, code-evaluatietools en diverse services.
• NASA: Python wordt gebruikt voor verschillende wetenschappelijke en technische toepassingen, waaronder data-analyse en simulatie.
• Spotify: De muziekstreaminggigant gebruikt Python voor data-analyse en backendservices.
• Netflix: Python drijft allerlei aspecten van Netflix aan, van aanbevelingsalgoritmen tot data-analyse.
• JP Morgan Chase: In de financiële sector wordt Python gebruikt voor kwantitatieve analyse en handelsstrategieën.
• Facebook: Gebruikt Python voor infrastructuurbeheer, data-analyse en diverse backendservices.
• Instagram: Het populaire sociale netwerk gebruikt Python voor de backend en profiteert van de eenvoud en schaalbaarheid.

Professionele rollen die Python gebruiken

De flexibiliteit van Python maakt het waardevol in talloze functies, waaronder maar niet beperkt tot:

• Data scientists: Gebruiken Python voor data-analyse, visualisatie en het bouwen van machine learning-modellen.
• Webontwikkelaars: Bouwen robuuste webapplicaties met frameworks als Django en Flask.
• Software engineers: Ontwikkelen uiteenlopende softwareoplossingen, van systeemscripts tot volwaardige applicaties.
• Machine learning engineers: Benutten Python-libraries voor machine learning om modellen te bouwen en te deployen.
• Data-analisten: Bewerken en analyseren grote datasets met tools als Pandas en NumPy.
• DevOps-engineers: Automatiseren workflows, beheren infrastructuur en deployen applicaties met Python.
• Onderzoekers: Gebruiken Python voor wetenschappelijke berekeningen en simulaties.
• Game-ontwikkelaars: Gebruiken Python voor scripting en het bouwen van gamelogica.
• SEO-specialisten: Automatiseren taken en analyseren webdata om zoekresultaten te verbeteren.

Carrièrepaden met Python en gemiddelde salarissen

Bekijk de blogpost Python Developer Salaries voor meer informatie over de beloning van Python-professionals.

Het brede toepassingsgebied van Python en de diversiteit van de gebruikersbasis onderstrepen de status als toonaangevende programmeertaal.

Wat kan Python?

Misschien is de betere vraag: wat kan Python niet?

Hoewel Python vaak wordt gezien als een taal voor websites, apps, data science, AI en ML-projecten, reikt het gebruik veel verder dan dat.

Laten we enkele (soms verrassende) manieren verkennen waarop Python wordt gebruikt:

1. Data-analyse en visualisaties

Python leent zich uitstekend voor data science-taken, waaronder data-analyse en visualisaties. Met Python kunnen analisten data sorteren, bewerken en op hoog niveau inzichten verkrijgen. Ook kunnen ze krachtige visualisaties maken die hun bevindingen uitlichten.

Het aantal Python-libraries en -frameworks voor data-analyse en visualisatie groeit, met onder meer Pandas Visualization, Plotly en Matplotlib. Of het nu gaat om een eenvoudig diagram of een complex statistisch rapport: Python heeft de tools.

Een andere reden waarom Python de voorkeur heeft in data science, is dat iedereen het kan gebruiken. Analisten en BI-professionals zijn niet altijd programmeurs of ontwikkelaars, maar Python is zo gebruiksvriendelijk dat mensen zonder informatica-achtergrond zich het snel eigen kunnen maken.

DataCamp is gespecialiseerd in het leren aan individuen en medewerkers van grote bedrijven zoals Google hoe ze Python en andere data science-talen gebruiken.

2. Applicaties programmeren

Omdat Python een general-purpose programmeertaal is, kun je er allerlei web- en mobiele applicaties mee maken, van geavanceerde financiële producten tot componenten in een F1-racegame.

Python wordt ook vaak gebruikt om bestandsmappen te programmeren, grafische gebruikersinterfaces (GUI’s) en application programming interfaces (API’s) te maken, en nog veel meer.

Als je het kunt bedenken, is de kans groot dat je het kunt bouwen (of in elk geval veel kernonderdelen) met Python.

Wil je leren hoe je Python-applicaties maakt? Bekijk dan onze carrièretrack Python Programmer.

3. AI en machine learning

Python is ideaal voor AI- en ML-toepassingen dankzij stabiliteit, flexibiliteit en eenvoud. Ontwikkelaars kunnen betrouwbare, leesbare code schrijven en snel prototypes maken.

Libraries zoals scikit-learn, TensorFlow en Keras bieden krachtige tools om machine learning-modellen te bouwen en te deployen, waardoor Python onmisbaar is voor de ontwikkeling van cutting-edge technologie.

Werk je graag op het scherpst van de snede? De carrièretrack Machine Learning Scientist with Python van DataCamp helpt je op weg.

4. Financiële analyse en fintech

In de financiële wereld heeft Python de voorkeur voor kwantitatieve en kwalitatieve analyses en het verwerken van grote datasets.

Het helpt taken te automatiseren zoals risicoberekening, beheer van aandelenportefeuilles, het volgen van markttrends en het visualiseren van koersdata. Python is ook integraal bij de ontwikkeling van fintechproducten; bedrijven als Venmo, Robinhood en Affirm gebruiken Python in hun techstack.

Wil je de volgende financiële goeroe worden? Bekijk de cursus Intermediate Python for Finance van DataCamp.

5. Marketing en zoekmachine­optimalisatie (SEO)

Python wordt steeds vaker gebruikt in digitale marketing en SEO. Het helpt taken te automatiseren, keywords te categoriseren, data te extraheren en analyseren, en wijzigingen op meerdere webpagina’s door te voeren.

Natuurlijke-taalverwerking (NLP)-libraries zoals SpaCy helpen SEO-professionals bij het optimaliseren van content en het analyseren van zoektrends.

Django, een populair webframework, vereenvoudigt technische SEO-optimalisatie.

6. Gameontwikkeling

Python is niet de meest gebruikelijke of populaire programmeertaal voor gameontwikkeling en weinig games zijn volledig in Python geschreven. Maar ontwikkelaars gebruiken het vaak voor andere taken, zoals het koppelen van C- en C++-modules.

Dat wil niet zeggen dat je geen volledige game met Python kunt bouwen — bekijk Unknown Horizons voor een game die alleen Python gebruikt. De meeste games gebruiken meerdere talen; zo bevatten bekende titels als The Sims 4 en Battlefield 2 Python-code voor cruciale onderdelen zoals gamelogica.

PyGame, een cross-platform set Python-modules voor het maken van videogames, helpt ontwikkelaars bij Python-gerelateerde taken.

7. Grafisch ontwerp

Python is een handige taal voor het ontwikkelen van grafische ontwerptoepassingen. Het wordt gebruikt in 2D-beeldsoftware, waaronder bekende programma’s als Gimp en Paint Shop Pro. Er is ook DrawBot, een populaire open-source applicatie waarmee je 2D-grafieken kunt maken met Python-code.

Grafisch ontwerpers die met websites of digitale afbeeldingen werken, gebruiken Python mogelijk regelmatig.

Als extra bewijs van de veelzijdigheid van Python gebruiken ook 3D-animatiepakketten zoals Blender en Lightwave Python.

8. Inspiratie voor andere programmeertalen

De eenvoud en heldere syntaxis van Python hebben geleid tot de creatie van andere programmeertalen zoals Go (Golang) en Cobra. Het is ook een uitstekend startpunt om te leren programmeren: dankzij de gebruiksvriendelijkheid gaat de overstap naar andere talen vlotter zodra je de basis van Python beheerst.

De veelzijdige toepassingen en gebruiksvriendelijke aard maken Python tot een onmisbaar hulpmiddel voor veel taken. Of je nu data analyseert, applicaties ontwikkelt of nieuwe technologische grenzen verkent, Python heeft de tools en libraries om je te ondersteunen.

Python in actie: codevoorbeelden

Hier zijn enkele codevoorbeelden die de mogelijkheden van Python laten zien voor datamanipulatie, visualisatie en machine learning met moderne libraries. Dit onderdeel geeft je een voorproefje van de taal.

1. Het gemiddelde van een lijst getallen bepalen

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)))

Output:

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. Matrices vermenigvuldigen met 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)

Output:

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. Data visualiseren met Matplotlib

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()

Output:

Een grafiek met een sinusgolf.

4. Basis machine learning met 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}")

Output:

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Python-libraries per use-case

Python leren: van basis tot gevorderd

De eenvoud van Python betekent dat zelfs wie geen programmeerervaring heeft direct met de taal aan de slag kan. Of het nu een kantoormedewerker is die routinetaken automatiseert, een marketeer die e-mails op vaste intervallen verstuurt, of een student die wil leren programmeren: Python is voor iedereen toegankelijk.

Toch is er een groot verschil tussen wat je bereikt met basiskennis van Python en wat je kunt met gevorderde of intermediate expertise. Net als bij het leren van een muziekinstrument vereist het beheersen van Python oefening en stapsgewijze opbouw. Je begint misschien met eenvoudige scripts, maar met tijd en inzet ontwikkel je complexe algoritmen, bouw je geavanceerde webapplicaties of voer je diepgaande data-analyses uit.

Python-experts werken aan uiteenlopende complexe taken, van het bouwen van AI-systemen die hun eigen algoritmen genereren tot het ontwikkelen van nieuwe API’s en het oplossen van real-world problemen. Of je nu net begint, je begrip wilt verdiepen of streeft naar meesterschap: er zijn bronnen beschikbaar om je doelen te bereiken.

Tot slot

Python is krachtig, flexibel en enorm veelzijdig. De gebruiksvriendelijkheid en intuïtieve aard, gecombineerd met snelle ontwikkel­mogelijkheden en de makkelijke leercurve, maken het tot een van de populairste programmeertalen ter wereld.

De toepassingen van Python strekken zich uit over sectoren heen en drijven technologie aan in webontwikkeling, data science, kunstmatige intelligentie, financiën en meer. De populariteit en het gebruik zullen naar verwachting blijven groeien, waardoor Python een essentiële vaardigheid is voor moderne professionals.

Python leren is een slimme investering voor iedereen die de carrièremogelijkheden wil vergroten. Of je nu een allround programmeur, data scientist, AI- of ML-engineer of een andere technologieprofessional wilt worden: Python opent de deur naar talloze veelgevraagde carrières. Bovendien gaan banen waarin Python-vaardigheden nodig zijn vaak gepaard met aantrekkelijke salarissen door de hoge vraag en relatief beperkte beschikbaarheid van gekwalificeerden.

Klaar om aan je Python-reis te beginnen? Bekijk uitgebreide resources en cursussen voor elk niveau. Of je nu een complete beginner of een gevorderde gebruiker bent, er is een pad voor jou.