Nicht nur die Sprache für KI: Python

Die Programmiersprache Python hat in den letzten Jahren einen wahnsinnigen Siegeszug hingelegt. Sehr anschaulich sieht man dies im Video "Most Popular Programming Languages" des Kanals Data Is Beautiful auf Youtube.

Dort lässt sich in der zeitlichen Entwicklung das Wachstum der Popularität von Python beobachten. Wie aus dem nichts pirscht sich die Schlange unter den Programmiersprachen an und übernimmt die Führung im Ranking. Das Video endet im Jahr 2019, aber der Trend setzt sich in den letzten Jahren fort. Wie kommt es zu dieser Entwicklung? In diesem Blogbeitrag geben wir unsere Top 3 Gründe für die Verwendung von Python.

© Die beliebtesten Programmiersprachen 2019; Quelle: https://www.youtube.com/watch?v=Og847HVwRSI Stand 03/2022

1. Einfache und elegante Syntax

"The joy of coding Python should be in seeing short, concise, readable classes that express a lot of action in a small amount of clear code -- not in reams of trivial code that bores the reader to death."  Guido van Rossum, Autor von Python

Der Vergleich von Programmiersprachen erzeugt unter Coder:innen regelmäßig erhitzte Diskussionen und Einfachheit liegt sicherlich fast immer im Auge des Betrachters. Trotzdem lässt sich objektiv sagen, dass der Programmcode von Python sehr aufgeräumt ist. Die Ausgabe eines Textes auf einer Kommandozeile erfordert in Python nur eine Zeile. Diese Prägnanz macht Python auch für Neu- und Quereinsteiger:innen im Programmieren attraktiv, denn die wesentlichen Konzepte lassen sich schnell erlernen.

Kennen Sie Python noch nicht? Dann überzeugen sie sich mit dem interaktiven Code am Ende dieses Beitrages von der Einfachheit von Python.

2. Unglaublich vielseitig

Python läuft auf allen Betriebssystemen. Dieser Umstand sorgt u.a. dafür, dass man Python vielseitig einsetzen kann. Von der Robotik über datengetriebene Analysen bis zu komplexen Websites bietet diese Programmiersprache ein breites Spektrum an Anwendungsfällen.

Einer der wichtigsten Gründe für Python bei eXXcellent solutions, besteht im Einsatz für die Webentwicklung. Hierbei gibt es eine breite Auswahl von Frameworks, also Baukästen, die den Entwickler:innen beim Bauen großer und kleiner Anwendungen unterstützen. Soll es ein leichtgewichtiger Microservice sein? Schlanke Bibliotheken wie Flask oder FastAPI können helfen. Oder benötigt die Anwendung direkt ein komplexes Benutzermanagement mit einer mitgelieferten Administrationsoberfläche? Hier könnte Django das passende Framework sein. Unser Django Experte, Wolfgang Wermund, meint hierzu: "Hier kommen zwei Punkte zusammen, die sich hervorragend ergänzen: Die Mächtigkeit und Prägnanz von Python sowie das zentrales Entwicklungsprinzip namens DRY ("Don't repeat yourself"). Daraus ergibt sich eine Entwicklungseffizienz, die kaum zu überbieten ist - und das ohne Abstriche bei der Flexibilität."

© eXXcellent solutions: Python ist in verschiedenen Anwendungsfällen zu Hause und wird durch umfangreiche Bibliotheken unterstützt. Hier einige Beispiele. Quellen: siehe unten

3. Vielseitige Machine Learning Algorithmen

Python hat sich in der Welt des Machine Learning zu einem de facto Standard entwickelt. Aufgrund der Einfachheit der Sprache, gibt es eine breite Community und Python eignet sich somit auch gut für eine breite Basis von Anwender:innen. Doch nicht nur die Community trägt zum Wachstum und der Attraktivität der Sprache bei. Auch die großen Technologieunternehmen investieren im großen Stil in mächtige Bibliotheken. In vielen Fällen sind diese sogar für jeden zugänglich. Im Bereich des Machine Learning sind es vor allem Google und Facebook, die mit ihren inititiierten Bibliotheken TensorFlow und PyTorch umfangreiche Open Source Projekte ins Leben riefen.

Diese Entwicklung macht viele Anwendungen in der Breite auch erst erschwinglich. Die Möglichkeiten von umfangreichen Optimierungsalgorithmen erhält man inzwischen oftmals über Pythonbibliotheken, während vor ein paar Jahren die erste Anlaufstelle für solche Funktionalitäten primär kostenpflichtige Softwarepakete waren.

Ausprobieren?

Wollen Sie Python einmal ausprobieren? Wenn Sie einen Google Account haben, ist das ganz einfach. (Die Datenschutzbedingungen von Google finden Sie hier).

Wir haben hier ein kleines Jupyter Notebook vorbereitet bei dem Sie direkt im Browser Pythoncode sehen und ausführen können.

Bildquellen:
Django, Flask, FastAPI, Robot Framework, ROS, Circuit Python, Micropython, Keras, PyTorch, Scikit learn, Pandas, NumPy

Weitere Informationen:

Über die Autoren:

Burkhard Hoppenstedt war bis September 2022 Portfolio Manager für IoT und Data Scientist bei der eXXcellent solutions gmbh in Ulm und entwickelte Lösungen im Bereich IoT/Smart City. LinkedIn-Profil Burkhard Hoppenstedt