Die Zukunft von Python in der Softwareentwicklung: Das Ende oder ein neuer Anfang?

Die Programmiersprache Python erschien vor mehr als drei Jahrzehnten und hat seitdem eine bemerkenswerte Stellung in der Programmierung erlangt, die viele andere Sprachen heute übertrifft. Die Softwareentwicklung mit Python gehört zu den am meisten nachgefragten Dienstleistungen in Technologieunternehmen, die damit Webanwendungen entwickeln, Künstliche Intelligenz vorantreiben, komplexe Aufgaben automatisieren und effektive Data-Science-Initiativen umsetzen.

Der TIOBE-Index zeigt den jüngsten Aufstieg von Python auf Platz 1 der Programmiersprachen und spiegelt sein stetiges Wachstum im letzten Jahrzehnt wider. Können wir Python als Werkzeug der Wahl für die Zukunft der Technologie positionieren? Hat es seinen Höhepunkt der Popularität erreicht? Können wir mit einem bevorstehenden Rückgang der Nachfrage nach Python-Softwareentwicklung rechnen, wie es bei seinen Konkurrenten ein häufiges Szenario ist? In diesem Artikel werden wir diese Fragen beantworten, einen kurzen Blick auf den Charakter dieser Sprache werfen und die Gründe für ihre weite Verbreitung untersuchen.

Der Aufstieg von Python

Die Google Trends-Daten sprechen für sich. Laut diesen überholte Python Mitte 2019 seine Konkurrenten und dominierte die Suchanfragen.

Quelle: Google Trends.

Auch die Stack Overflow-Daten zeigen einen ähnlichen Trend, bei dem die zunehmende Bedeutung von Python deutlich wird.

Quelle: Stack Overflow.

Der gleichen Quelle zufolge waren Python, JavaScript und SQL im Jahr 2024 die beliebtesten und begehrtesten Sprachen , und die Daten von GitHub besagen, dass es mittlerweile die Sprache Nummer eins ist.

Der gleichen Quelle zufolge waren Python, JavaScript und SQL im Jahr 2024 die beliebtesten und begehrtesten Sprachen , und die Daten von GitHub besagen, dass es mittlerweile die Sprache Nummer eins ist.

Wo ist der Haken? Die Sprache würde sich nicht einer solchen Popularität erfreuen, wenn sie nicht über so starke Vorteile verfügen würde. Wir schlagen vor, kurz auf die Kräfte einzugehen, die die Sprache in der Welt bekannt gemacht haben.

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Dimitry

Business-Experte

Mit Experten sprechen

Vorteile von Python für die Softwareentwicklung

Lesbarkeit und Einfachheit

Die herausragende Einfachheit von Python ist schlicht und ergreifend eine seiner größten Stärken. Die große Ähnlichkeit seiner klaren Syntax mit natürlichem Englisch macht es sowohl für unerfahrene Programmierer als auch für Programmierer mit Entwicklungserfahrung geeignet. Mit Python erreichen Sie schnellere Entwicklungszyklen, da diese Übersichtlichkeit die Lernkurve verkürzt und die Debugging-Zeit reduziert .

• Intuitive Syntax: Das Design von Python konzentriert sich auf eine Syntax, die der natürlichen Sprache sehr ähnlich ist und so das Schreiben, Verstehen und Warten vieler Programme vereinfacht.

• Reduzierte Codekomplexität: Mit Python können Softwareentwickler Codeklarheit und Fehlerreduzierung in wenigen Dutzend Zeilen erreichen, im Gegensatz zu Hunderten von Zeilen, die bei C++ oder Java erforderlich sind.

• Schnelle Entwicklung: Das außergewöhnlich einfache Design von Python und seine leistungsstarken Bibliotheken beschleunigen die Entwicklung und ermöglichen so eine viel schnellere Markteinführung von Softwareprojekten.

Skalierbarkeit und Leistung

• Skalierbare Architektur : Frameworks wie Django und Flask erleichtern Python-Entwicklern die Erstellung umfangreicher Webanwendungen, und eine Bibliothek wie asyncio eignet sich perfekt für die asynchrone Programmierung in Python. All dies führt zu hoch skalierbaren Anwendungen, bei denen Effizienz im Mittelpunkt steht.

• Leistungsoptimierung : Python ist bekannt für leistungsorientierte Techniken wie Profiling (es erkennt Leistungsengpässe im Code), Codeoptimierung (effektive Algorithmen und Datenstrukturen) und C- Erweiterungen (wenn Sie C- oder C++-Code für rechenintensive Arbeiten kombinieren).

• Parallele und gleichzeitige Programmierung: Python verfügt über integrierte Unterstützung für sowohl parallele als auch gleichzeitige Programmierparadigmen, die Ihnen dabei helfen, Mehrkernprozessoren und verteilte Systeme zu nutzen, um die Leistung zu steigern.

Starke Community und umfangreiches Ökosystem

• Aktive Community: Durch Versuch und Irrtum tragen Python-Anhänger zum Wachstum der Sprache bei und bieten massive Unterstützung. Sie bilden eine große und aktive Community, die die Entwicklung der Sprache vorantreibt. Sie tun dies, indem sie Verbesserungen einreichen, Fehler melden und Open-Source-Projekte erstellen. Entwickler können unabhängig von ihren Fähigkeiten problemlos auf Tutorials, Foren und hilfreiche Q&A-Plattformen wie Stack Overflow zugreifen, um Lösungen für Probleme bei der Softwareentwicklung mit Python zu finden. Die unglaublich dynamische und zukunftsorientierte Natur von Python wird durch regelmäßige Meetups sowie Konferenzen wie PyCon sichergestellt, die die Zusammenarbeit zwischen Python-Entwicklern erheblich erleichtern.

• Umfangreiche Standardbibliothek : Wenn Entwickler die Abhängigkeit von externen Abhängigkeiten verringern möchten, können sie auf die umfangreiche Standardbibliothek von Python zurückgreifen, die Module für mehrere gängige Aufgaben enthält. Die Bibliothek macht das Codieren für Datei-E/A-Vorgänge, Datenserialisierung, Internetprotokolle und Webdiensttools einfacher und zuverlässiger. os und shutil verwalten mehrere Interaktionen auf Systemebene, während json und csv problemlos mehrere Datenformate analysieren. Eine umfassende Dokumentation hilft Entwicklern, das Potenzial der Bibliothek effizient zu maximieren.

• Bibliotheken von Drittanbietern : Der Python Package Index (PyPI) beherbergt eine große Auswahl an Bibliotheken von Drittanbietern, die der beschleunigten Entwicklung vielseitiger Funktionen gewidmet sind. Datenwissenschaft, maschinelles Lernen sowie wissenschaftliches Rechnen stützen sich stark auf unglaublich effektive Bibliotheken wie NumPy , Pandas , Matplotlib und Scikit-learn . All diese zusammen schaffen reichlich Raum für schnelles Prototyping und Experimentieren im Prozess der Softwareentwicklung mit Python.

Quelle: PYPL.

Kostengünstige Softwareentwicklung mit Python

Open-Source-Charakter der Sprache senkt die Entwicklungskosten, denn wenn Sie Python für die Softwareentwicklung einsetzen, entfallen Lizenzgebühren und Sie erhalten Zugriff auf ein riesiges Ökosystem mit zahlreichen kostenlosen Bibliotheken und Frameworks. Diese Ressourcen ermöglichen es Python-Entwicklern, die Entwicklung zu beschleunigen, die Anforderungen für die Erstellung von Lösungen von Grund auf zu verringern und die damit verbundenen Kosten zu senken. Die Python-Community, die wir oben besprochen haben, bietet unschätzbar wertvolle häufige Updates, umfassenden Support sowie eine riesige Menge an Dokumentation und minimiert so den Bedarf an teuren proprietären Tools oder hochspezialisiertem Fachwissen. Startups und Unternehmen, die ihre Entwicklungsbudgets rationalisieren möchten, finden, dass Python eine nahezu ideale Sprache für ihre Zwecke ist.

Plattformübergreifende Kompatibilität

Einmal schreiben, überall ausführen – das können Sie erwarten, wenn Sie Python für die Softwareentwicklung wählen. Die Sprache ist plattformübergreifend und kann aus einer einzigen Codequelle unter Windows, macOS und Linux eingesetzt werden. Diese Eigenschaft trägt zur Reduzierung von Entwicklungszeit und -kosten bei. Wenn Sie also mehrere Plattformen anstreben, kann dies die Sprache sein, die Sie benötigen.

Für jeden Zweck geeignet

Die jüngste Python-Entwicklungsumfrage, die von JetBrains in Zusammenarbeit mit der Python Software Foundation durchgeführt wurde, zeigt, dass die Sprache für viele Zwecke eingesetzt werden kann: Datenanalyse, Webentwicklung, maschinelles Lernen, Datentechnik, DevOps, Systemadministration, Programmierung von Webparsern, akademische Forschung, Schreiben automatisierter Tests, Spieleentwicklung und so weiter. Die primären Anwendungsfälle liegen in den unten aufgeführten Bereichen.

Quelle: JetBrains.

Diese Fülle an Anwendungen hat bislang die feste Stellung der Sprache in der Entwicklungswelt gefestigt, wobei viele Anwendungsfälle wie maschinelles Lernen und Datenanalyse in inhaltsintensiven Umgebungen stark nachgefragt sind.

Wir werden im folgenden Kapitel tiefer auf dieses Thema eingehen, da wir bisher die wichtigsten Vorteile der Softwareentwicklung mit Python ( Gegenwart ) behandelt haben und es nun höchste Zeit ist, über die Zukunft zu sprechen .

Die Zukunft von Python für die Softwareentwicklung

Funktioniert für jedes Projekt

Dank seiner Flexibilität eignet sich Python für praktisch alle Bereiche, angefangen bei der einfachen Website-Entwicklung bis hin zu hochbelasteten Unternehmenssystemen. Manche würden es sogar als „Alles-Sprache“ bezeichnen . Wissenschaftliche Rechentools wie Matplotlib, SciPy und SymPy und andere helfen bei Forschung und Entwicklung. Ebenso kann Python Systemadministrationsaufgaben wie Netzwerkautomatisierung, Konfigurationsmanagement und Protokollanalyse erheblich entlasten.

Python lässt sich außergewöhnlich gut in andere Programmiersprachen und Systeme integrieren, was es besonders attraktiv für Unternehmen macht. Dies garantiert vollständige Kompatibilität mit Legacy-Systemen und fördert gleichzeitig Innovationen. Im Folgenden werden wir uns auf die revolutionärsten Anwendungsbereiche der Sprache konzentrieren.

Von allen begrüßt

Pythons einfache Lernkurve und sein intuitives Design haben es bei Programmieranfängern äußerst beliebt gemacht. Diese Eigenschaften schränken seine leistungsstarken Fähigkeiten in großen Unternehmensanwendungen jedoch nicht im Geringsten ein. Tatsächlich ist Python ein Eckpfeiler für viele der weltweit führenden Technologieunternehmen. Es ist eine der Sprachen, die die Großen wie Google, Facebook, Netflix, Dropbox, Amazon, NASA, IBM, Pixar und Disney für Kern-Workflows wie Backend-Dienste, maschinelles Lernen und Systemüberwachung verwenden. Darüber hinaus wird Python durch seine weit verbreitete Einführung zu einer noch zukunftssichereren Programmiersprache.

Python bildete die gesamte Grundlage der anfänglichen Technologieinfrastruktur von Google , und viele wichtige interne Vorgänge basieren trotz des beispiellosen Wachstums immer noch auf Python. Netflix hat Python seit seinen Anfängen umfassend eingesetzt und seine weit verbreiteten Bibliotheken mit proprietären Tools kombiniert, um die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung der Plattform zu gewährleisten. Da alle wichtigen Funktionen wie Empfehlungsalgorithmen, Verkehrsverteilung, Failover-Systeme und Echtzeitüberwachung auf Python basieren, verdankt die Plattform einen Großteil ihres Erfolgs der Sprache.

Pythons Verwendung durch die Unternehmen, die Sie sicherlich kennen

Web-Frameworks, Big Data-Verarbeitung und Sicherheitsautomatisierung

Datenerfassung, Analyse, Integrationen, Open-Source-Agent

Back-End-Entwicklung, Datenlernen und Workflow-Automatisierung (Aufträge verfolgen, Routen planen, Kuriere zuweisen)

Skalierbarkeit, Automatisierung, KI, Datenmanagement, Build-Systeme, App-Engines, Suchmaschinen und Empfehlungsmaschinen

Datenwissenschaft, Back-End-Dienste, Content-Distributionsnetzwerke und Animation/VFX

Trainingsprozesse für Geschäftslogik und Algorithmen

Verbesserungen der Benutzererfahrung und Infrastrukturautomatisierung, API-Entwicklung, Datenanalyse, Inhaltsmoderation

CRM-KI, Geschäftslogik, Scripting, Data Science und maschinelles Lernen

Web-Frameworks, Entwicklung und Wartung von Back-End-Infrastrukturen, maschinelles Lernen und Skalierbarkeitslösungen

Skalierbarkeit, Flexibilität und Anwendungen für maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Data Science

KI steht wie nie zuvor auf der Agenda praktisch jeder Konferenz, jedes Meetup und jedes Forums. Python scheint für diese Aufgabe perfekt geeignet zu sein.

NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch – sie alle treiben den Aufstieg von Python zur führenden Sprache für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz im Allgemeinen voran und stellen sich den Herausforderungen der Datenmanipulation, der Algorithmenentwicklung und der Erstellung vieler fortschrittlicher KI-Modelle, einschließlich neuronaler Netzwerke. Wir erwarten, dass wir im Zusammenhang mit KI-Entwicklungen weitere Innovationen erleben werden, da die Frameworks von Python in der Lage sind, viele Aspekte des neuronalen Netzwerkdesigns, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Computervision zu vereinfachen. Die Sprache ist allen anderen Alternativen in diesen Bereichen deutlich voraus.

Quelle: Google Trends.

Die Nachfrage nach Big Data-KI und Lösungen für maschinelles Lernen steigt. Dies treibt die wachsende Popularität von Python in vielen datengesteuerten Bereichen voran . Die starke Fähigkeit der Technologie, wirklich riesige Datensätze zu verwalten, zu verarbeiten und zu minen, indem leistungsstarke Tools wie PySpark und Dask verwendet werden , stärkt ihre herausragende Position im Bereich der Big Data-Verarbeitung.

Da Datenwissenschaftler Python verwenden, um Ergebnisse aus Daten zu extrahieren, ist es ihre bevorzugte Sprache, da sie über eine Vielzahl von Bibliotheken verfügt, die zum Abrufen dieser Ergebnisse verwendet werden können. Miniaturansichten von Pandas– oder NumPy -Bibliotheken sind zusätzliche Entwicklertools zum Umgang mit großen Datensätzen, statistischen Analysen und Vorhersagemodellen; während Plattformen wie Jupyter Notebooks eine interaktive Umgebung zum Erkunden und Teilen von Daten schaffen.

Dies sind nicht nur Trends, sondern die gemeinsame Zukunft, die die globale Tech-Community erlebt, und Python steht dabei an vorderster Front.

Automatisierung und Skripting

Seine Einfachheit macht Python zur ersten Wahl für Automatisierungs- und Skriptroutinen. Da Unternehmen auf Effizienz durch Automatisierung setzen, wird Python sicherlich eine wichtige Rolle bei der Erstellung maßgeschneiderter Skripte spielen, um sich wiederholende Prozesse zu optimieren – Dateiverwaltung, Systemadministration und Web Scraping. Die zunehmende Einführung von DevOps-Methoden sowie die Integration von Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Pipelines erhöhen diese Nachfrage.

Datenvisualisierung

Für Python-Entwickler stehen zahlreiche Python-Visualisierungsbibliotheken zur Verfügung: Matplotlib , Seaborn und Plotly werden zum Generieren grafischer Darstellungen genutzt, die aussagekräftige Erkenntnisse vermitteln. Sie bieten Lösungsbesitzern und -benutzern einfach zu verwendende Tools zum Erstellen von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Plots für die spätere Verwendung. Dies würde sich positiv auf die Zukunft von Python auswirken.

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Blockchain-Entwicklung

Bibliotheken wie PyCryptodome und pybitcointools , die kryptografische Operationen vereinfachen und Blockchain-Anwendungen vereinfachen, untermauern die Rolle von Python bei der Entwicklung von Blockchain-Apps.

Die Flexibilität und der Mehrwert, die Python in vielen Branchen bietet, basieren nicht zuletzt auf Jupyter Notebooks, Google Colab und Kaggle, die interaktive und kollaborative Umgebungen für die Arbeit mit Daten und Modellen bieten.

Eingebettete Systeme

Als flexible Sprache eignet sich Python zum Erstellen von Prototyp-IoT-Lösungen und intelligenten Apps. MicroPython und CircuitPython sind leichtgewichtige Implementierungen, die die Interaktion eingebetteter Systeme mit Python rasch erweitern. Die Geräte- und Sensorsteuerung ist eine gut geeignete Aufgabe für Python, da es in ressourcenbeschränkten Umgebungen effizient funktioniert. Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten ist Python in eingebetteten Systemen und der IoT-Entwicklung umso präsenter.

Spieleentwicklung

Pythons Zugänglichkeit und Einfachheit verhalfen ihm zu beträchtlicher Berühmtheit, als viele Spieleentwickler, insbesondere die unabhängigen Spielehersteller, Python mithilfe von Pygame und Kivy übernahmen, was es den Entwicklern ermöglichte, 2D- und 3D-Spiele zu erstellen. Pygame ist eine sehr solide Plattform und bietet ein starkes Framework für die Spieleentwicklung, sodass der Entwickler sich nicht mehr mit unzähligen kleinen technischen Details herumschlagen muss, sondern sich auf das Wichtigste konzentrieren kann: originell zu sein.

Ununterbrochene Entwicklung: Python 3.14 und mehr

Eines der Dinge, die Python so großartig machen, ist seine Entwicklung. Python hat seit seiner Einführung einen weiten Weg zurückgelegt, und der größte Schritt war der Übergang von 1.x auf 3, wobei die neueste Version zum Zeitpunkt des Schreibens 3.14 ist.

Bei der Entwicklung von Python 3 war es ganz bewusst so, dass es abwärtskompatibel ist, um die Sprache in Schlüsselbereichen zu verbessern – Effizienz, Konsistenz, Prägnanz. Diese Änderung beseitigte einige „Sprachfehler“ (zuvor eingeführte Funktionen, die modernen Code stören), wirkte sich jedoch vorübergehend auf einige Tools und Bibliotheken von Drittanbietern aus. Die Tech-Community muss sich diesen Herausforderungen stellen, damit wir in Zukunft eine viel robustere Sprache haben.

Python ist eine Sprache, die von der Python Software Foundation (PSF) und der breiteren Python-Community ständig weiterentwickelt wird, um den Anforderungen moderner Entwickler gerecht zu werden und gleichzeitig den Grundprinzipien der Einfachheit und Lesbarkeit treu zu bleiben. Da Python neue Programmierparadigmen und -technologien übernehmen kann, garantiert sein Design seine anhaltende Praktikabilität und Flexibilität. Daher ist Python für verschiedene Anwendungen zunehmend weniger riskant.

Was kommt mit Python 3.14?

Bibliotheken und Frameworks

Dank umfangreicher Bibliotheken, Frameworks und Tools ist die Zukunft von Python und seine Rolle in der Technik in Bereichen wie maschinelles Lernen, Datenanalyse, Visualisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Webentwicklung gefestigt. Dies ermöglicht Entwicklern, komplexe Verhaltensweisen zu entwickeln, ohne umfassendes Fachwissen zu all dieser Technologie.

Wichtige Python-Bibliotheken und Toolkits

Der Paketmanager von Python, pip, unterstützt diese Bibliotheken als Teil von mehr als 200.000 Paketen, die Python relevant machen und für kontinuierliches Wachstum sorgen.

Gut für Junior

Die Vielseitigkeit, Einfachheit und Akzeptanz von Python tragen zu seiner Popularität bei. Aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit ist es sowohl bei Anfängern als auch bei erfahrenen Entwicklern in vielen Bereichen beliebt.

Die Syntax von Python ist einfach und leicht zu lesen , daher wird es häufig als Lehrmittel verwendet. Aus diesem Grund unterrichten viele Bildungseinrichtungen (sowohl online als auch offline) Informatik in Python, was es zur am häufigsten gelehrten Sprache macht. Diese frühe Auseinandersetzung mit Python bedeutet, dass die nächste Generation von Entwicklern es wahrscheinlich weiterhin verwenden wird, wenn sie ins Berufsleben einsteigen.

Darüber hinaus kann Python unter Windows, macOS, Linux und sogar eingebetteten Systemen ausgeführt werden und ist somit in nahezu jeder Umgebung implementierbar.

Während Sprachen wie Java und C++ an Popularität verlieren, hat sich Python bei vielen Unternehmen schnell als erste Wahl etabliert und damit seinen Status als zukunftssichere Sprache unter Beweis gestellt.

Warum Python auch in der Zukunft unverzichtbar bleibt.

So etwas wie „die Zukunft des Programmierens“ gibt es nicht. Es wird immer jede Menge verschiedene Programmiersprachen geben, jede mit ihren Stärken und Schwächen, und jede wird auf unterschiedliche Weise für unterschiedliche Dinge eingesetzt. Dennoch ist Pythons Schicksal als Sprache sicher, da es sich für Bereiche wie KI und maschinelles Lernen eignet, benutzerfreundlich ist und die Unterstützung durch die Community schnell wächst.

Von der Webentwicklung über die KI-Forschung bis hin zum Spieledesign ist Python nicht mehr wegzudenken und seine Verwendung nimmt zu. Es ist einfach genug, damit Anfänger damit anfangen können, verfügt aber auch über leistungsstarke Bibliotheken und Frameworks, was es ideal für fortgeschrittene Entwickler macht. Da es außerdem von vielen Technologiegiganten und Softwareunternehmen verwendet wird, haben diese sowie die Bildungseinrichtungen bereits Tausende von Arbeitsstunden in Python investiert und werden daher eine nützliche Ressource nicht aufgeben, sondern sie weiterhin verwenden.