Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache und kommt daher auch sehr häufig in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Programmierung, Webentwicklung, machine learning und data science zum Einsatz. Angesichts der weiten Verwendungsmöglichkeiten überrascht es nicht, dass Python mittlerweile Java als führende Programmiersprache überholt hat. In diesem Artikel stellen wir dir einige Gründe vor, weshalb es sich lohnt Python zu lernen.
Besonderheiten der Programmiersprache Python:
Python ist eine interpretierte, objektorientierte Programmiersprache mit sehr klarer Syntax und guter Lesbarkeit. Du kannst damit mehrere Programmierparadigmen umsetzen – wie etwa die strukturierte, die objektorientierte oder die funktionale Programmierung. Des Weiteren unterstützt Python verschiedene Module und Pakete, was die Programm-Modularität und die Wiederverwendung von Code ermöglicht.
Hier einige Gründe, warum du Python lernen solltest:
Karrieremöglichkeiten
Python bietet eine Vielzahl von Jobmöglichkeiten und verspricht noch ein hohes Wachstum und natürlich auch relativ hohe Gehaltsaussichten.
Einfach zu bedienen
Python hat eine einfache Syntax und ist daher leicht zu verstehen und zu erlernen. Dies macht es zu einer beliebten Wahl, wenn es um Programmiersprachen geht.
Übertragbar und erweiterbar
Ein in Python entwickelter Code ist oft mit den meisten nicht-nativen Plattformen kompatibel. Es kann in Java, .NET-Komponenten oder C/C++-Bibliotheken integriert werden.
Webentwicklung
Python bietet eine umfangreiche Sammlung von Frameworks, die das Entwickeln von Webanwendungen sehr einfach macht.
Skripterstellung und Automatisierung
Die Python-Sprache kann zum Schreiben von Skripten und zum Automatisieren von Arbeitsabläufen ohne menschliches Eingreifen verwendet werden. Das spart viel Arbeit.
Bibliotheken und Pakete
Python verfügt über eine Reihe von Bibliotheken, Paketen, Frameworks und Modulen für Datenmanipulation, statistische Berechnungen, Webentwicklung, machine learning und Data Science.
Testen von Frameworks
Python unterstützt mehrere integrierte Testframeworks (z.B. Pytest und Splinter), die beim Debugging und Beschleunigen von Workflows helfen.
Machine learning
Python gehört aufgrund seiner einfachen Syntax und der Unterstützung mehrerer Bibliotheken im Bereich machine learning zu den bevorzugten Programmiersprachen.
Data science
Python ist dafür bekannt, robust und skalierbar zu sein und erweiterbare Visualisierungs- und Grafikoptionen bereitzustellen. Daher ist es im Bereich data science weit verbreitet.
Aktive Gemeinschaft
Python hat eine riesige Community, die dir bei Bugs oder Problemen mit der Software helfen kann. Du kannst deine Fragen in Community-Foren posten, und viele Community-Mitglieder werden diese in kurzer Zeit beantworten.
Dein Code Pirate Team
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