Mit der Veröffentlichung von Python 2.0 in den frühen 2000er Jahren entwickelte sich die Sprache zu ihrem heutigen Stand. Die grundlegenden Funktionsprinzipien sind jedoch dieselben geblieben. Python nutzt das „objektorientierte“ Paradigma und ist damit die perfekte Sprache, um sowohl komplexe Projekte als auch einfache Anwendungen zu erstellen.
Python ist eine strukturierte Programmiersprache, die relativ einfach zu erlernen ist. Das macht sie neben ihrer Anpassungsfähigkeit und einfachen Syntax zu einer hervorragenden Programmiersprache für verschiedene Arten von Aufgaben.
In diesem Beitrag gehen wir auf die häufigsten Anwendungen von Python ein und erläutern, warum es eine fantastische Sprache ist, die jeder erlernen kann.
Was sind einige Anwendungsbereiche von Python?
Betriebssysteme
Das ist richtig, Python ist so leistungsfähig, dass ganze Betriebssysteme damit erstellt werden können. Große Projekte sind dank der objektorientierten Architektur dieser Programmiersprache einfacher zu handhaben. Es macht also durchaus Sinn, Python für eine so schwierige Aufgabe zu verwenden. Obwohl die Erstellung eines Betriebssystems kein typisches Python-Projekt ist, hielten wir es dennoch für bemerkenswert.
Und da wir gerade von Betriebssystemen sprechen: Python funktioniert mit fast allen! So können Sie damit native Programme sowohl für Windows- als auch für Mac-Rechner erstellen. Das ist ein wahrgewordener Traum in Sachen Softwareentwicklung.
Mobile Apps
Viele Entwickler von mobilen Anwendungen mögen Python. Und es funktioniert auf mobilen Plattformen wie iOS und Android genauso gut wie auf Computern. Mit Python wurden schon viele mobile Apps entwickelt, und die Zahl wächst täglich. Python ist in beliebten Apps wie Instagram weit verbreitet. Es liegt also auf der Hand, dass das Erlernen dieser Sprache ein hervorragender Einstieg in die mobile Programmierung ist.
Webdevelopment
Python ist aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit eine bevorzugte Wahl für schwierige Webentwicklungsprojekte, denn damit lassen sich komplizierte Online-Tools sehr schnell erstellen. Die wichtigsten Sprachen für die Erstellung des Frontends eines Programms sind HTML und JavaScript. Sie können jedoch den Prozess der Verwaltung von Backend- oder serverseitigen Funktionen rationalisieren, indem Sie Python-basierte Web-Frameworks wie Django verwenden.
Python wird häufig für wichtige Infrastrukturen auf großen Websites und Plattformen wie YouTube und Google verwendet. Das hat seine Stellung als zuverlässiges Werkzeug für Webentwickler noch weiter verbessert.
Desktop-Software
Wie bereits angedeutet, ist Python eine hervorragende Option für Desktop-Programme mit einer grafischen Benutzeroberfläche. In der Python-Standardbibliothek finden Sie Werkzeuge, mit denen Sie einfache GUI-Desktop-Anwendungen erstellen können. Sie können aber auch ganz einfach eine Anwendung komplett in Python erstellen.
Python ist eine etablierte Sprache für diesen Bereich des Software-Engineerings, wie die Tatsache zeigt, dass beliebte Anwendungen wie Dropbox und BitTorrent größtenteils in Python erstellt werden. Das ist der Grund, warum die Python-Programmierung so viele Talente angezogen hat. Mit einer einzigen Sprache lässt sich etwas so Umfangreiches und Anspruchsvolles wie Dropbox erstellen. Das bedeutet, dass der Entwicklungsprozess jetzt weit weniger frustrierend ist.
FinTech
Python wird aufgrund seiner potenziellen Verwendung in der Finanzbranche immer beliebter. Die Nützlichkeit von Python bei Anwendungen wie Datenregulierung, Analytik, Risikomanagement und quantitativen Zinsfragen ist der Grund für seine Attraktivität. Python ist eine fantastische Sprache für Fintech- und andere Finanzanwendungen, da sie über eine Fülle von Funktionen verfügt. Im Folgenden sind nur einige Beispiele aufgeführt:
Python wird wahrscheinlich eine wichtige Rolle spielen, wenn Fintech weiter expandiert. Viele Finanzunternehmen verwenden Python bereits als Teil ihres Stacks. Die größten Namen in der Fintech-Branche, die Python einsetzen, sind nur eine Handvoll der folgenden:
Angewandtes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Die Begriffe künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben in letzter Zeit an Popularität gewonnen, aber in Wirklichkeit besteht alles nur aus Logik, Code und Algorithmen. Es ist keine Überraschung, dass es einige wirklich erstklassige Tools gibt, um intelligentes Verhalten in Python zu erzeugen, wenn man die Bandbreite und Leistungsfähigkeit der Sprache bedenkt.
Data Science
Ob Sie nun einfache Datenanalysen durchführen oder sich voll und ganz der Datenwissenschaft widmen, Sie werden kaum eine größere Auswahl an Tools finden als die in Python.
Im Vergleich zu den veralteten Excel-Tabellen, die lange Zeit für Finanzanalysen verwendet wurden, stellt die Pandas-Bibliothek einen Quantensprung nach vorne dar. Wenn Ihnen Pandas nicht schnell genug ist, kann NumPy die meisten der grundlegenden Vektoroperationen ausführen. Darüber hinaus bietet Numpy die Möglichkeit, wissenschaftliche Berechnungen, lineare Algebra und eine Vielzahl anderer sehr anspruchsvoller Aufgaben durchzuführen. Wenn Sie also lernen, wie man es effektiv einsetzt, ist es ein großartiges Werkzeug.
Das ist so besonders an Python
Wenn Sie programmieren lernen wollen, ist Python eine fantastische Option. Es ist immer empfehlenswert, mit einfacheren Programmiersprachen zu beginnen, und Python ist eine der zugänglichsten und flexibelsten. Aus diesem Grund ist es eine fantastische Option für eine Vielzahl von Projekten, von einfachen Webanwendungen bis hin zu ganzen Betriebssystemen.
Es gibt eine Menge Online-Materialien zum Erlernen von Python, von denen viele kostenlos oder zu einem günstigen Preis erhältlich sind. Wenn Sie in der Technologiebranche arbeiten möchten, ist das Erlernen von Python ein hervorragender Ansatz, um sich auf ein intensives Programmier-Bootcamp vorzubereiten.
