7 Gründe, warum Python so erfolgreich ist
1. Hohe Zugänglichkeit
Python zeichnet sich durch seine klare und leicht verständliche Syntax aus. Die Sprache orientiert sich stark an natürlicher Sprache, wodurch Code besonders lesbar und intuitiv bleibt. Das erleichtert nicht nur den Einstieg, sondern sorgt auch für eine effizientere Wartung und Weiterentwicklung. Besonders Teams, die mit häufig wechselnden Entwickler:innen arbeiten, profitieren von dieser Klarheit.
2. Breites Anwendungsspektrum
Von klassischer Web- und Backend-Entwicklung über Automatisierung und Systemskripte bis hin zu Data Science, Machine Learning, KI und Prototyping Python ist eine der wenigen Programmiersprachen, die nahezu überall eingesetzt werden. Durch diese Vielseitigkeit lässt sich ein breites Technologiespektrum mit nur einer Sprache abdecken, was Entwicklungsprozesse vereinfacht und beschleunigt.
3. Große und aktive Community
Python profitiert von einer der größten und aktivsten Communities weltweit. Dadurch stehen unzählige Tutorials, Dokumentationen und Forenbeiträge zur Verfügung, die die Einarbeitung und Problemlösung erheblich erleichtern. Dazu kommt eine riesige Auswahl an Open-Source-Bibliotheken und Frameworks, die gängige Herausforderungen bereits abdecken. Egal ob maschinelles Lernen mit TensorFlow, Webentwicklung mit Django oder Datenanalyse mit Pandas – für nahezu jedes Problem existiert bereits eine bewährte Lösung.
4. Gemeinsame Basis für interdisziplinäre Teams
In modernen Softwareprojekten arbeiten meist Expert:innen aus unterschiedlichen Bereichen zusammen – von Data Scientists und Machine Learning Engineers bis hin zu klassischen Softwareentwickler:innen. Python fungiert dabei als Brückensprache, die den Austausch zwischen diesen Disziplinen erleichtert. Besonders im Bereich KI und Big Data ist Python damit zur Standardlösung geworden, da es sowohl für die Forschung als auch produktive Anwendungen genutzt wird.
5. Stets State of the Art
Entwicklungen wie Generative AI, Large Language Models (LLMs) oder Retrieval-Augmented Generation (RAG) werden in der Regel zuerst mit Python umgesetzt. Das macht die Sprache für Unternehmen attraktiv, die früh mit den neuesten Technologien arbeiten möchten. So sorgt die hohe Innovationsgeschwindigkeit dafür, dass Python immer relevant bleibt und regelmäßig um neue Features und Bibliotheken erweitert wird.
6. Großer Talentpool und schnelle Umsetzbarkeit
Die Beliebtheit von Python spiegelt sich auch in der Verfügbarkeit von Fachkräften wider. Im Vergleich zu anderen Sprachen wie Rust oder Go gibt es deutlich mehr Entwickler:innen mit Python-Erfahrung, was die Rekrutierung erleichtert. Teams lassen sich schneller zusammenstellen und neue Projekte ohne langes Onboarding starten, was die Time-to-Product reduziert und vor allem in schnelllebigen Märkten ein Vorteil ist.
7. Hervorragende Interoperabilität
Ein weiteres großes Plus von Python ist seine nahtlose Kombinierbarkeit mit anderen Sprachen. Leistungskritische Komponenten lassen sich in Rust oder C/C++ auslagern, während der Hauptcode in Python bleibt. So können Performance-Engpässe gezielt optimiert werden, ohne die gesamte Codebasis umzustellen. Zudem ermöglicht Python die einfache Nutzung bestehender Bibliotheken aus C/C++ oder Fortran, was ideal für datenintensive und wissenschaftliche Anwendungen ist.
Hat Python auch Schwächen?
Ja, trotz seines anhaltenden Erfolgs hat Python auch Mankos. Dabei sind es zwei zentrale Kritikpunkte, die die Programmiersprache seit vielen Jahren begleiten.
Einer betrifft die Leistung: Da Python eine interpretierte Sprache ist, wird der Code nicht im Voraus kompiliert, sondern direkt zur Laufzeit ausgeführt. Das ermöglicht eine flexible Entwicklung und einen erleichterten Umgang mit dynamischen Strukturen, geht jedoch zulasten der Performance.
So hinkt Python kompilierten Sprachen wie C/C++ oder Rust in punkto Ausführungsgeschwindigkeit oft hinterher, was besonders bei der Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit oder rechenintensiven Aufgaben wie Simulationen und High-Performance-Computing ein Nachteil ist.
Dynamische Typisierung: Fluch oder Segen?
Ein weiterer Schwachpunkt liegt in der Fehlererkennung und -vermeidung: Da Python dynamisch typisiert ist, wird der Datentyp einer Variable erst zur Laufzeit bestimmt und kann sich im Verlauf des Programms ändern. Das erhöht zwar wieder die Flexibilität, macht es aber auch leichter, unbeabsichtigte Typfehler zu übersehen.
In kleinen Skripten fällt das kaum ins Gewicht. In großen Projekten oder verteilten Cloud-Umgebungen kann es jedoch kritische Laufzeitfehler verursachen, die nicht nur unerwartete Störungen hervorrufen, sondern auch den Aufwand für Tests und Qualitätssicherung erhöhen.
Python vs. Go: Ist die Google-Sprache eine gute Alternative?
Python ist zwar weit verbreitet, aber keinesfalls alternativlos. Besonders für hochperformante oder sicherheitskritische Anwendungen bieten sich Go und Rust als leistungsstarke Alternativen an. Anders als Python wird Go vor der Ausführung kompiliert und benötigt daher keinen zusätzlichen Interpreter. Das führt zu einer erheblichen Steigerung der Ausführungsgeschwindigkeit.
Außerdem bietet die Programmiersprache einen entscheidenden Vorteil für Anwendungen, die viele Prozesse gleichzeitig verarbeiten müssen: Dank sogenannter Goroutines lassen sich parallele Abläufe ohne komplizierte Thread-Mechanismen direkt im Code steuern. Das erleichtert die Entwicklung leistungsstarker Anwendungen, etwa in Cloud-Umgebungen mit hohen Anforderungen an die Skalierbarkeit. Auch die Bereitstellung ist unkompliziert: Go-Code wird zu einer einzigen, statischen Binary kompiliert, die ohne zusätzliche Abhängigkeiten oder Runtime-Umgebungen ausgeführt werden kann.
Kann Rust Performance und Speichersicherheit vereinen?
Rust ist hingegen eine leistungsstarke Alternative für Entwicklerinnen und Entwickler, die Wert auf Geschwindigkeit und Sicherheit legen. Die Sprache kombiniert die Performance von C mit einem innovativen Ansatz für Speicher- und Thread-Sicherheit.
So stellt Rust schon beim Kompilieren sicher, dass typische Fehler wie Speicherzugriffsverletzungen oder Konflikte bei gleichzeitigem Speicherzugriff (Datenrennen) erst gar nicht entstehen. Das verbessert die Codequalität nachhaltig, ohne die Performance zu beeinträchtigen. Und da Rust nahezu keine Laufzeit-Overheads verursacht, eignet sich die Sprache vor allem für rechenintensive Anwendungen, in denen Effizienz entscheidend ist.
Ein besonderer Vorteil: Rust lässt sich nahtlos in bestehende Python-Projekte integrieren. Leistungskritische Komponenten können in Rust geschrieben und dann über eine C-kompatible Schnittstelle von Python aus genutzt werden – so lassen sich Performance-Engpässe gezielt beheben, ohne eine komplette Code-Migration durchführen zu müssen.
Bleibt Python die Nr.1?
In Bereichen wie KI, Machine Learning und Automatisierung bleibt Python wohl die Nr. 1. Vor allem, wenn es darum geht, schnell und einfach funktionierenden Code zu schreiben, der sich leicht warten und erweitern lässt, ist Python meist die erste Wahl. Doch mit steigenden Anforderungen an Performance und Sicherheit könnten Alternativen wie Rust oder Go in spezifischen Anwendungsfällen an Bedeutung gewinnen.
Spannend sind auch hybride Lösungen: Während Python die Hauptsprache bleibt, werden Rust oder C/C++ für hoch performante Module genutzt. So kombiniert man die Vorteile mehrerer Technologien und sorgt dafür, dass ein Projekt leistungsfähig als auch zukunftssicher bleibt.
Wir feiern die große Sprachvielfalt
Bei Exxeta sehen wir die Sprachvielfalt nicht als Herausforderung, sondern als Stärke. Denn jede Programmiersprache hat ihre eigenen Stärken und idealen Anwendungsbereiche – und genau darin liegt der Schlüssel für eine erfolgreiche Softwareentwicklung. So verfolgen wir einen polyglotten Ansatz, bei dem wir je nach Projektanforderung die passende Technologie auswählen, statt uns auf eine einzige Sprache zu beschränken.
Oder anders ausgedrückt: Die richtigen Programmiersprachen sind immer die, die am besten zu deinen Projektzielen, deinem Team und deiner technischen Infrastruktur passen.
