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Drei Anwendungsbereiche von Python

Python in der Praxis


Gerade weil Python durch seine Syntax eine geringe Einstiegshürde aufweist, wird die Programmiersprache in der Praxis häufig eingesetzt. Neben Data Science und Webentwicklung findet man sie auch bei der Automatisierung kleinerer Prozesse. Der Inhalt dieses Artikels basiert dabei auf den eigenen langjährigen Praxiserfahrungen mit Python.

Python hat seit seiner Entstehung im Jahr 1991 riesige Fortschritte in der Programmierung und vor allem im Bereich Data Science gemacht. Es handelt sich um eine fortschrittliche Programmiersprache, die sich immens mit dem Konzept der Codelesbarkeit hervorhebt. Die verwendete Syntax ermöglicht es Programmierern, ein Framework mit weniger Codezeilen zu erstellen. Vor allem für Neulinge wird so der Einstieg in die Programmierung erleichtert.

Ein auffälliges Feature ist das dynamische Typsystem der Sprache sowie die automatische Speicherverwaltung. Das macht Python zum Beispiel zu einer bevorzugten Sprache, um Websites auf der Serverseite zu erstellen. Die Tatsache, dass Python auch mehrere Paradigmen der Programmierung unterstützt (einschließlich der objektorientierten Programmierung), funktional, zwingend und prozedural ist, macht es zu einer sehr vielseitigen Programmiersprache.

Um nur ein paar Vorteile von Python gegenüber anderen Programmiersprachen zu nennen, hier eine Auflistung:

  • einfaches Lernen (einfache Syntax und geringe Anzahl an Schlüsselwörtern)

  • Datenstrukturen sind anwenderfreundlich

  • erweiterbar in C und C++

  • beinhaltet eine umfangreiche Standardbibliothek von Paketen

  • dynamisch, Python hat keine Variablendeklarationen

Anwendungsfälle von Python in der Praxis

Es gibt viele Anwendungen für Python, von Data Science über eingebettete IoT-Anwendungen auf einem Raspberry Pi, Webanwendungen bis hin zu Spielen. Aber im Laufe der Zeit haben sich in der Praxis die folgenden drei Anwendungsfälle für Python herauskristallisiert:

  1. Data Science – einschließlich maschinellem Lernen, Datenanalyse und Datenvisualisierung

  2. Webentwicklung

  3. Automatisierung kleiner Prozesse

Gehen wir jetzt im Folgenden im Detail durch diese drei Anwendungsfälle.

Data Science

Nach meinen Erfahrungen (und basierend auf den Nutzerzahlen in Onlinekursen auf Udemy) ist Data Science der wohl am weitesten verbreitete Anwendungsfall, einschließlich der Datenanalyse, Datenvisualisierung und dem Machine Learning.

Datenanalyse und Datenvisualisierung: Betrachten wir für die Datenanalyse und Datenvisualisierung ein einfaches Beispiel. Angenommen, Sie arbeiten ...

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