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Wofür wird Python verwendet: Die 6 wichtigsten Optionen und mehr

Python ist heute eine der vielseitigsten und beliebtesten Programmiersprachen, die von Entwicklern verwendet wird. Seine Designprinzipien betonen die Lesbarkeit des Codes und seine leicht zu erlernende Syntax ermöglicht es Programmierern, Ideen im Vergleich zu Sprachen wie Java oder C++ in weniger Zeilen auszudrücken.

Aber wofür genau wird Python verwendet? Was sind einige der beliebtesten Anwendungen und Anwendungsfälle?

In diesem umfassenden Leitfaden erkunden wir einige der wichtigsten Domänen und Bereiche, in denen Python sich auszeichnet. Wir werden uns auch konkrete Beispiele und Statistiken ansehen, die die Fähigkeiten von Python für verschiedene Aufgaben veranschaulichen.

Web-Entwicklung

Python ist eine der am meisten bevorzugten Sprachen für die Webentwicklung. Die große Auswahl an Web-Frameworks deckt unterschiedliche Anforderungen ab und macht die Backend-Webentwicklung für Programmierer sehr komfortabel.

Zu den beliebtesten Web-Frameworks für Python gehören:

  • Django – Django wird von Unternehmen wie Instagram und Mozilla verwendet und eignet sich hervorragend zum Erstellen komplexer, datenbankgestützter Websites. Es folgt dem MVT-Architekturmuster (Model-View-Template) und bietet viele integrierte Funktionen wie sofort einsatzbereite Admin-Bildschirme.
  • Flasche – Flask bietet ein leichtes Framework, das sich gut für kleinere Apps eignet. Es verfügt über sehr wenige Komponenten, sodass Sie bei Bedarf weitere Pakete hinzufügen können. Websites wie Pinterest verwenden Flask.
  • Pyramide – Pyramid ist sehr flexibel aufgebaut und ermöglicht Ihnen die Auswahl von Komponenten, die Ihren Projektanforderungen entsprechen, anstatt eine Komplettlösung zu sein. Es bietet die Freiheit, die Dinge nach Ihren Wünschen anzupassen.

Bildquelle: JetBrains

Laut der JetBrains Python Developers Survey 2024 sind Django und Flask mit Abstand die beliebtesten Python-Webframeworks, die von Entwicklern verwendet werden.

Python ermöglicht eine sehr schnelle Webentwicklung aufgrund seiner umfangreichen Sammlung an Bibliotheken und Tools für gängige Webentwicklungsaufgaben. Es eignet sich hervorragend für die Entwicklung von APIs, Web Scraping, die Implementierung von Webprotokollen und die Automatisierung webbasierter Arbeitsabläufe.

Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

Python spielt aufgrund seiner Vielseitigkeit und der für diese Bereiche geeigneten Spezialbibliotheken eine zentrale Rolle im maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft.

Zu den beliebtesten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen gehören:

  • NumPy – Bietet effiziente Arrays und mathematische Operationen für die Arbeit mit numerischen Daten.
  • Pandas – Bietet einfache Datenbearbeitungs- und Analysetools für Modellierung und Analyse.
  • SciKit-Learn – Bietet eine große Auswahl an Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen für häufige Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering usw.
  • TensorFlow – Eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen von Google.

Viele Branchenexperten halten Python für eine ideale Programmiersprache für maschinelles Lernen. Hier sind einige wichtige Gründe dafür:

  • Verfügbare Bibliotheken wie NumPy, SciKit-Learn, Pandas und TensorFlow bieten gebrauchsfertige ML-Funktionen
  • Unterstützt alle Formen des maschinellen Lernens – überwachtes, unüberwachtes, verstärkendes, tiefes Lernen
  • Der universelle Charakter ermöglicht es Nicht-Ingenieuren, Python für ML zu übernehmen
  • Interoperabilität mit anderen Sprachen wie C, C++, Java
  • Die lebendige Community bietet Lernressourcen und Unterstützung

Laut einer KDnuggets-Umfrage wurde Python im Jahr 64 von etwa 2024 % der Datenwissenschaftler und Entwickler des maschinellen Lernens verwendet, weit vor R (19 %) und SQL (11 %).

Python dominiert den Einsatz von maschinellem Lernen

Bildquelle: KDNuggets

Python ist auch für die Datenanalyse und -visualisierung mithilfe von Bibliotheken wie Pandas, Matplotlib und Seaborn sehr beliebt. Insgesamt bietet Python eine vollständige Plattform für den Data-Science-Workflow – vom Laden und Vorverarbeiten der Daten bis hin zur Modellerstellung, Auswertung und Bereitstellung.

Automatisierung und Skripterstellung

Python wird häufig verwendet, um sich wiederholende IT-Aufgaben, Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe durch Skripterstellung zu automatisieren. Hier sind einige Beispiele für Automatisierungsanwendungsfälle, bei denen Python-Skripte sehr hilfreich sind:

  • Überwachung von IT-Systemen und Infrastruktur – Skripte können regelmäßig Systemmetriken wie CPU-Auslastung, Speicherplatz, Netzwerkbandbreite usw. überprüfen und bei Problemen Warnungen senden.
  • Verwalten von Backups und Workflows – Automatisieren Sie Backups zu Cloud-Diensten wie AWS S3, planen Sie ETL-Pipelines, verwalten Sie Airflow-Workflows usw.
  • Cloud-Automatisierung – Automatisieren Sie die Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur mithilfe von Anbietern wie AWS, GCP und Azure.
  • Geschäftsberichte – Skripte können eine Verbindung zu APIs, Datenbanken und Excel-/CSV-Dateien herstellen, um geplante Berichte zu erstellen.
  • Web Scraping – Inhalte von Websites automatisch herunterladen und verarbeiten.

Python bietet mehrere Vorteile für die Automatisierung, wie schnelle Skriptentwicklung, die Möglichkeit, prozeduralen und OOP-Code zu mischen, Integration mit APIs, integrierte Scheduler wie Cron, Bibliotheken wie psutil und paramiko, die die Automatisierung auf Systemebene erleichtern.

Die IT-Automatisierung trägt dazu bei, die Effizienz zu verbessern, menschliche Fehler zu reduzieren und es den Mitarbeitern zu ermöglichen, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Aufgrund seiner Vielseitigkeit und Skalierbarkeit ist Python eine sehr beliebte Wahl für die Implementierung von Automatisierung.

Game Development

Für die Spieleentwicklung bietet Python einige einzigartige Vorteile:

  • Python verfügt über mehrere Spiel-Frameworks wie Pygame, Panda3D, Pyglet und PySFML, die die notwendigen Tools zum Erstellen von Spielen mit Python bereitstellen.
  • Das hohe Niveau und die dynamische Typisierung der Sprache ermöglichen eine schnelle Prototypenerstellung von Spielideen. Entwickler können die Gameplay-Logik schnell und ohne Standardcode testen.
  • Python bietet hervorragende Community-Unterstützung für die Spieleentwicklung. Ressourcen wie Python-Discord-Server, Reddit-Foren und Blogs unterstützen das Lernen.
  • Die klare Syntax von Python erleichtert die Wartung von Spielcode im Vergleich zu Sprachen auf niedrigerem Niveau wie C++. Eine geringere Codierungskomplexität hilft, sich auf Gameplay-Funktionen zu konzentrieren.
  • Python verfügt über eine gute Integration mit anderen Sprachen wie C, C++ und Cython, sodass leistungskritische Teile optimiert werden können und gleichzeitig die Spiellogik auf hoher Ebene einfach bleibt.

Einige Beispiele für beliebte mit Python erstellte Spiele sind Civilization IV, EVE Online, Disney's Toontown Online, Battlefield 2 und World of Tanks. Auch unabhängige Entwickler, die 2D-Spiele entwickeln, bevorzugen Python wegen seiner Flexibilität.

Während AAA-Spielestudios dazu neigen, C++ für höchste Leistungsanforderungen zu verwenden, spielt Python eine Schlüsselrolle beim Prototyping von Spielideen vor der vollständigen Entwicklung mit anderen Sprachen. Die schnellen Arbeitsabläufe und Community-Ressourcen machen Python zu einer sehr leistungsfähigen Sprache zum Erstellen von Spielen.

Web Scraping

Für Web-Scraping-Aufgaben wie das Extrahieren von Daten von Websites ist Python die beliebteste Wahl unter Entwicklern. Gründe hierfür sind unter anderem:

  • Python verfügt über viele speziell auf Web Scraping zugeschnittene Bibliotheken wie BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Requests usw.
  • Die Syntax macht es relativ einfach, Web-Scraper zu schreiben, um relevante Informationen aus HTML/XML-Antworten zu extrahieren.
  • Scraped-Daten können mithilfe von Pandas zum Filtern, Analysieren und Visualisieren einfach bearbeitet werden.
  • Python-Code kann mit Browser-Automatisierungstools wie Selenium/Playwright interagieren, um dynamische Inhalte zu extrahieren.

Schauen wir uns ein kurzes Beispiel an, um eine Tabelle von einer Wikipedia-Seite zu entfernen:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

Dies ist nur eine kleine Auswahl der Web-Scraping-Funktionen von Python. Einige häufige Anwendungen sind:

  • Aggregieren von Daten von mehreren Standorten an einem Ort
  • Vergleich von Preisen und Lagerbeständen auf verschiedenen E-Commerce-Websites
  • Überwachen von Websites auf Inhaltsänderungen
  • Akademische/wirtschaftliche Forschung unter Verwendung öffentlicher Daten

Aufgrund der Vielseitigkeit, Skalierbarkeit und verfügbaren Tools ist Python zur bevorzugten Sprache für Web-Scraping-Projekte geworden.

Artificial Intelligence

Python spielt eine sehr wichtige Rolle in KI- und maschinellen Lernanwendungen. Seine umfangreichen Bibliotheken und Framework-Unterstützung haben Python zu einer beliebten Wahl für die Entwicklung intelligenter Systeme und das Training von Modellen für maschinelles Lernen gemacht.

Zu den am häufigsten verwendeten Python-KI-Bibliotheken und -Tools gehören:

  • TensorFlow – End-to-End-Plattform von Google zum Aufbau und Training neuronaler Netzwerkmodelle
  • PyTorch – Bietet Tools für Deep Learning und neuronale Netzarchitekturen
  • Keras – High-Level-API mit Schwerpunkt auf schnellem Prototyping neuronaler Netzmodelle
  • scikit-lernen – Bietet eine Reihe von Algorithmen und Modellierungsfunktionen für maschinelles Lernen
  • NLTK – Toolkit für natürliche Sprache, das häufig zum Erstellen von Python-Programmen für die Arbeit mit Daten in menschlicher Sprache verwendet wird
  • OpenCV – Algorithmen mit Schwerpunkt auf Echtzeit-Computervision und Bild-/Videoanalyse
  • SpaCy – Führt fortgeschrittene Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache aus, wie z. B. die Erkennung benannter Entitäten

Hier sind einige Beispiele für KI-Anwendungen, bei denen Python großartige Funktionen bietet:

  • Erstellen von Chatbots und virtuellen Assistenten mithilfe von NLP-Bibliotheken wie NLTK.
  • Bild- und Videoerkennung mithilfe neuronaler Netze, implementiert in TensorFlow/Keras.
  • Selbstfahrende Technologie mithilfe von Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV.
  • Prädiktive Modellierung und Prognose von Geschäftskennzahlen mit scikit-learn.
  • Stimmungsanalyse von Social-Media-Gesprächen mit NLP-Tools.

Führende Technologieunternehmen wie Google, Facebook und Amazon nutzen Python in großem Umfang für ihre KI-bezogenen Produkte und Dienstleistungen. Die Sprache bietet die richtige Mischung aus Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit für die Entwicklung intelligenter Algorithmen und das Training robuster Modelle.

Wie wir gesehen haben, ist Python eine vielseitige Allzweck-Programmiersprache, die für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt wird – von der Erstellung von Webanwendungen über die Spieleentwicklung bis hin zu Modellen für maschinelles Lernen.

Zu seinen Hauptstärken zählen die Lesbarkeit des Codes, umfangreiche Bibliotheken und Frameworks, die auf bestimmte Domänen zugeschnitten sind, aktive Community-Unterstützung und Interoperabilität mit anderen Sprachen wie C/C++.

Egal, ob Sie in die Bereiche Webentwicklung, Datenwissenschaft, Automatisierung oder KI einsteigen möchten, das Erlernen von Python ist eine gute Wahl, um Ihr Programmierpotenzial auszuschöpfen. Auch die Nachfrage nach Python-Kenntnissen wächst weiterhin rasant, da Unternehmen es für kritische Geschäftssysteme einsetzen.

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