Das erste Mal kam ich mit Python vor ein paar Jahren bei einem Treffen zum Thema Codieren in Berührung. Ich begann damals gerade erst damit, mich mit HTML und JavaScript zu befassen und suchte nach der nächsten Programmiersprache, die lernen konnte.

Zugegebenermaßen wollte ich mich auf das Backend konzentrieren, ich wollte es mir des Wissens wegen aneignen. Ich hatte keinen aktiven Plan, dem Programmieren oder irgendeiner anderen Tätigkeit im Bereich der Informatik nachzugehen.

Während dieses Treffens fragte eine Teilnehmerin nun den Rest von uns nach unserer Meinung zu Python, denn sie hatte den Plan, eine Karriere im Bereich des Programmierens einzuschlagen. Ich war sofort neugierig.

Unabhängig von den Meinungen der anderen Teilnehmer*innen, die sowohl gut als auch schlecht waren, wollte ich mir ein eigenes Bild machen. So beschloss ich herauszufinden, was sich mit Python alles anstellen lassen würde und wie schwer es für eine programmierbegeisterte Person wie mich selbst wäre, es zu erlernen.

Wie sich herausstellte, ist Python sehr leicht zu lernen und es wird in verschiedenen Disziplinen verwendet. Sehen wir uns einige davon an.

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Und los geht's

Webentwicklung

Die Webentwicklung ist eher ein Konzept und hat keine exakte Definition. Es lässt sich sagen, dass sie sich mit Webseiten befasst – sie zu bauen und zu pflegen. Die Webentwicklung beschäftigt sich jedoch auch damit, wie diese Seiten laufen und was passiert, wenn Besucher der Seite auf Buttons, Links, etc. klicken.

Code auf Computerbildschirm, Python ist eine gute Programmiersprache für Webentwicklung.
Webentwickler befassen sich eher mit der Funktionsweise von Webseiten als mit ihrem Design. Quelle: Unsplash.

Webentwicklung und Webdesign sind zwei unterschiedliche Kategorien desselben zugrunde liegenden Prinzipes. Der Webdesigner konfiguriert die Seiten seiner Kunden, damit sie genau das machen, was sich der Kunde wünscht. Der Webentwickler hingegen kennt sich möglicherweise auch etwas mit Webdesign aus, sein Fokus liegt in erster Linie allerdings auf dem Backend, der Domainlogik und, wie die Seite mit Datenbanken interagiert.

Wie hilft Python Webentwicklern, Seiten zu bauen und zu betreuen?

Python ist einfach zu verwenden. Es gibt große Bibliotheken, die Unmengen von Modulen enthalten, jedes davon ist auf eine bestimmte Aktion oder Funktion ausgelegt.

  • Python ist eine schnelle Möglichkeit der Prototypenentwicklung, so können Entwickler*innen ihre Seiten schneller zum Laufen bringen
  • Python ist sehr beliebt. Python-Fans fügen ständig neue Bibliotheken und Features hinzu. Sie bieten auch vielerlei Hilfestellung und Unterstützung für neue und erfahrene Nutzer von Python.

Eine weiterer Vorteil von Python: Es ist leicht zu lernen.

Bei Java, einer der beliebtesten Programmiersprachen, muss man beispielsweise den Code in- und auswendig kennen, um in Java zu programmieren. Und man muss bereit sein, VIEL zu tippen! Es gibt keine Shortcuts, keine bequemen Module zum Einbauen und die Syntax ist sehr kompliziert.

Python hingegen nutzt Zwischenraumzeichen und übliche Ausdrücke, die selbst weniger computeraffine Menschen kennen. Zum Beispiel ist der Druckbefehl in Python einfach nur das Wort „print“ (Englisch für „drucken“). Im Vergleich dazu braucht man in Java viele geschweifte Klammern und drei bis vier Zeilen Code.

Python in der Webentwicklung zu nutzen, ist nicht nur in der Mode, es wird sich halten und nur besser werden.

Data Science

Für ein Gebiet, das so hochtrabend klingt, ist die Data Science bisher nicht klar definiert. Genauer gesagt gibt es bisher keine Einhelligkeit darüber, was die Data Science eigentlich ist. Um die Dinge noch verwirrender zu machen, wird der Begriff als Oberbegriff verwendet, der alle Arten von Daten abdeckt, von Marketingdaten und wichtigen statistischen Daten bis hin zu allen Arten von Daten, die für Umweltschützer*innen und Kosmolog*innen von Bedeutung sind.

Unabhängig davon, was die Daten repräsentieren, sie alle haben eines gemeinsam: Sie müssen erhoben, analysiert, visualisiert und interpretiert werden.

Python kann in all diesen Punkten helfen.

ScyPi und NumPy sind Python-Bibliotheken, die Module enthalten, die speziell darauf ausgelegt sind, lineare Algebra und mathematische Anwendungen zu erleichtern. Matplotlib hilft wiederum mit der Visualisierung der Daten auf vielerlei Art, von Streudiagrammen bis hin zu 3D-Gaphen.

Eine vierte Bibliothek, pandas, wird verwendet, um Datenrahmen zu erstellen, die Daten zur Analyse vorzubereiten und Dateien zu importieren, insbesondere CSV-Dateien.

Data Science ist heute eines der wichtigsten Themen, sowohl auf dem Arbeitsmarkt als auch bei Online-Suchen. Finde heraus, worum es dabei geht und welche Rolle Python spielt.

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Maschinelles Lernen

Wie bringt man einem Hund bei, sich zu setzen? Indem man Kleber auf seinem Lieblingsplatz anbringt.

Diese Art von Witz geht auf die Slapstick-Comedy zurück. So witzig oder unwitzig er auch sein mag, er spielt auf eine allgemeine Schwierigkeit an: Nämlich wie schwierig es ist, einem Lebewesen Aufgaben beizubringen, die außerhalb seiner Natur liegen.

Hunde können natürlich trainiert werden und es lässt sich bei ihnen deutlich besser machen als im Fall von Maschinen. Man kann einen Hund dafür belohnen, wenn er etwas gut gemacht hat, und ihn ausschimpfen, wenn er etwas Schlechtes tut, wie deine Schuhe aufzuknabbern oder Essen von deinem Teller zu klauen, wenn du ihm gerade den Rücken zudrehst. Wie erzieht man aber eine Maschine?

Um die Dinge noch schwieriger zu machen: Maschinen sind nur in der Lage das zu tun, wofür sie programmiert wurden. Das ist die große Herausforderung. Jetzt geht es darum, Maschinen beizubringen, wie sie Input aus verschiedenen Quellen interpretieren und Entscheidungen treffen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Wir alle sind Zuschauer bei den Versuchen, das zu erreichen.

Denkst du, autonom fahrende Autos, ein ideales Beispiel für maschinelles Lernen, sind eine gute Idee? Denke nur an all die Autounfälle aufgrund von Alkoholkonsum, die vermieden werden könnten. Wenn wir nur in der Lage wären, Autos so zu programmieren, dass sie selbsttätig fahren könnten wie in dem Film „I, Robot“.

Wir sehen bei der Entwicklung maschinellen Lernens nicht nur zu, wir nehmen auch aktiv daran teil. Bist du jemals im Flugzeug geflogen? Mit welcher Wahrscheinlichkeit ist dein Flugzeug die meiste Zeit mit Autopilot geflogen?

Der Autopilot im Flugzeug ist ein Vorläufer des maschinellen Lernens. Wenn er eingeschaltet ist, dann überprüft das System automatisch die Geschwindigkeit, Flughöhe und eine Reihe anderer Faktoren, die von den Instrumenten des Flugzeugs berichtet werden, und macht notwendige Anpassungen.

Flugzeug auf Rollfeld, ,der Autopilot ist eine frühe Form maschinellen Lernens.
Der vielfach genutzte Autopilot im Flugzeug ist ein Beispiel eines Vorläufers des maschinellen Lernens. Quelle: Unsplash.

Python ist die bevorzugte Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens und du kannst davon ausgehen, dass es in jeder neuen Art der Programmierung im Bereich des Fliegens genutzt wird.

Computerspiele

GUIs, auch bekannt als Graphical User Interfaces, lassen Menschen mit Maschinen interagieren. Das kann ganz simpel über einfache Ja-/Nein-Eingaben wie bei einem Drucker oder auch in der komplexeren Variante bei einem Computerspiel erfolgen.

Python ist bei ersterem großartig und kann bei zweiterem auch gut funktionieren, muss dabei aber an eine leistungsfähigere Programmiersprache wie C++ gekoppelt sein.

Diese ist die übliche Sprache für Code von Computerspielen und je nach Betriebssystem und Hardware deines Geräts kann C++ bis zu hundertmal schneller laufen als Python.

Die fehlende Geschwindigkeit ist der größte Nachteil von Python. Die Sprache hat eine ganze Bibliothek an GUI-Modulen, die aber eher für industrielle Anwendungen wie Touchscreens oder Maschinensteuergeräte geeignet sind.

Dennoch lässt sich mit Python ein einfaches und dennoch unterhaltsames 2D-Spiel gut programmieren. Das ist ein wunderbarer Weg, in das Programmieren mit Python einzusteigen. Dazu musst du dich nur mit Pythons Code auseinandersetzen und die Sammlung von Python-Modulen für Videospiele namens Pygame heraussuchen. Python bietet beim Schreiben von Videospielen auch einige Vorteile.

Pygame ist für alle Plattformen geeignet, das heißt, dass die Spiele sowohl auf PC, Mac, Linux und Android laufen.

Wenn du gern Spielentwickler*in werden möchtest, dann solltest du dich mit Pygame und Python auseinandersetzen. Der Großteil deines Codes wird zwar in C++ geschrieben, die plattformübergreifende Funktionsweise bietet jedoch viele Vorteile, die für dich von Bedeutung sein werden.

Robotik

Wie soeben erwähnt, ist Python der Goldstandard für grafische Benutzeroberflächen. Ganz egal, welche Anwendungen oder Roboter du programmierst, baust oder entwickelst, du wirst mit ihnen interagieren können müssen.

Kleines Mädchen gibt einem Roboter die Hand, Python eignet sich nur für simple Robotik-Anwendungen.
In der Robotik ist Python nur begrenzt nützlich, zum Experimentieren eignet es sich aber auf jeden Fall. Quelle: Unsplash.

Roboter-Code wird wie bei Computerspielen mit ihrer schnellen Action und ihrer tollen Grafik üblicherweise in C++ geschrieben. Das Problem ist auch hier wieder die Leistung. Insbesondere wenn du vorhast, einen industriellen Roboter zu bauen, müssen sie schnelle und präzise Leistung bieten, um den Anforderungen gerecht zu werden. Die Maschine muss im Betrieb in Sekundenschnelle (oder schneller) Entscheidungen treffen und das erfordert große Leistung.

Python ist zwar schön und einfach zu verwenden, aber es ist einfach nicht so leistungsstark und arbeitet nicht so schnell.

Wenn du jedoch einen Prototyp für eine Maschine bauen möchtest, um sie Investoren vorzustellen oder einfach Spaß damit zu haben und zu experimentieren, dann kannst du vollständig in Python programmieren. Stelle einfach nicht zu hohe Erwartungen an die Leistung.

In der Robotik ist Python jedoch großartig im Bereich der maschinellen Interfaces. Wenn du einen industriellen Roboter programmierst, kannst du eine Python-Anbindung laufen lassen, während der Roboter über C++ läuft.

Python ist so vielseitig anwendbar und einsetzbar, nicht nur im Bereich Robotik LINK ROBOTIK, sondern auch in der Wissenschaft, Industrie und auf vielen anderen Gebieten.

Für eine Programmiersprache, die über 30 Jahre alt ist, ist das nicht schlecht. Kein Wunder, dass das Interesse an Python so groß ist.

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Sarah

Als Dolmetscherin und Übersetzerin sind fremde Länder und Kulturen mein täglich Brot. Daneben liebe ich Sport, reisen und Vieles mehr.