{"id":163272,"date":"2026-02-19T14:59:31","date_gmt":"2026-02-19T13:59:31","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=163272"},"modified":"2026-08-19T00:49:26","modified_gmt":"2026-08-18T22:49:26","slug":"alles-ueber-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/alles-ueber-python","title":{"rendered":"Python lernen: Werfen wir einen Blick auf diese beliebte Programmiersprache"},"content":{"rendered":"\n\n<style>\n.dsw-wrap {\n    --liora-orange: #ff5c2b;\n    --liora-orange-hover: #e54d1f;\n    --liora-black: #1a1a1a;\n    --liora-highlight: #fff7f5;\n    --liora-gray: #6b7280;\n    --liora-light-gray: #f3f4f6;\n    --liora-border: #e5e7eb;\n    --liora-success: #10b981;\n    --liora-white: #ffffff;\n    font-family: 'Inter', -apple-system, BlinkMacSystemFont, sans-serif;\n    font-size: 17px;\n    line-height: 1.7;\n    color: var(--liora-black);\n    box-sizing: border-box;\n}\n.dsw-wrap *, .dsw-wrap *::before, .dsw-wrap *::after { box-sizing: 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Learning<\/strong> \u2014 die meisten ML-Bibliotheken bieten Python-Schnittstellen.<\/li>\n<li><strong>Einfach zu lernen, extrem vielseitig<\/strong>: Scripting, Web-Backends, Systemadministration, Datenverarbeitung, Anwendungsentwicklung \u2014 alles mit derselben Sprache.<\/li>\n<li><strong>Grenzen kennen<\/strong>: nicht ideal f\u00fcr systemnahe Programmierung, keine einfachen plattform\u00fcbergreifenden Binaries, langsamer als C\/C++ (au\u00dfer bei NumPy\/Pandas-beschleunigten Operationen).<\/li>\n<li><strong>Python 3 ist Standard<\/strong> \u2014 Python 2 erh\u00e4lt seit 2020 keine Updates mehr.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"dsw-tldr-cta\">\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-scientist\" class=\"dsw-tldr-cta-button\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python in unserer Data Science Weiterbildung lernen\n<svg viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><path d=\"M5 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href=\"https:\/\/claude.ai\/new?q=Fasse%20den%20Inhalt%20von%20%5Bhttps%3A%2F%2Fliora.io%2Fde%2Falles-ueber-python%5D%20zusammen.\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"dsw-ai-button\">\n<svg class=\"dsw-ai-icon-claude\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"m4.7144 15.9555 4.7174-2.6471.079-.2307-.079-.1275h-.2307l-.7893-.0486-2.6956-.0729-2.3375-.0971-2.2646-.1214-.5707-.1215-.5343-.7042.0546-.3522.4797-.3218.686.0608 1.5179.1032 2.2767.1578 1.6514.0972 2.4468.255h.3886l.0546-.1579-.1336-.0971-.1032-.0972L6.973 9.8356l-2.55-1.6879-1.3356-.9714-.7225-.4918-.3643-.4614-.1578-1.0078.6557-.7225.8803.0607.2246.0607.8925.686 1.9064 1.4754 2.4893 1.8336.3643.3035.1457-.1032.0182-.0728-.164-.2733-1.3539-2.4467-1.445-2.4893-.6435-1.032-.17-.6194c-.0607-.255-.1032-.4674-.1032-.7285L6.287.1335 6.6997 0l.9957.1336.419.3642.6192 1.4147 1.0018 2.2282 1.5543 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href=\"#dsw-faq\">FAQ<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#dsw-ressourcen\">Weiterf\u00fchrende Ressourcen<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/nav>\n\n<div class=\"dsw-verdict\">\n<span class=\"dsw-verdict-eyebrow\">Unsere Einsch\u00e4tzung<\/span>\n<h3>Python ist nicht die schnellste Sprache \u2014 aber sie ist die Sprache, mit der man am schnellsten von der Idee zum funktionierenden Data-Science-Projekt kommt.<\/h3>\n<p><strong>1. Die \u00d6kosystem-Gr\u00f6\u00dfe schl\u00e4gt die Rohleistung.<\/strong> Python ist langsamer als C++ oder Java \u2014 aber genau deshalb spielt das in der Praxis kaum eine Rolle: Bibliotheken wie NumPy und Pandas verlagern die rechenintensive Arbeit in kompilierten Code, w\u00e4hrend Python die lesbare, schnell iterierbare Steuerungsebene bleibt.<\/p>\n<p><strong>2. Die niedrige Einstiegsh\u00fcrde ist kein Kompromiss.<\/strong> Eine Sprache, die Anf\u00e4nger:innen in Tagen produktiv macht, aber gleichzeitig komplexe ML-Systeme tr\u00e4gt, ist selten. Genau diese Kombination erkl\u00e4rt, warum praktisch jede Data-Science- und ML-Bibliothek zuerst eine Python-Schnittstelle bekommt.<\/p>\n<p><strong>3. Wer Python 2 noch nutzt, verliert Zeit.<\/strong> Seit 2020 gibt es keine Updates mehr \u2014 jedes neue Projekt sollte ausnahmslos mit Python 3 starten.<\/p>\n<div class=\"dsw-verdict-author\">\n<div class=\"dsw-verdict-author-avatar\">L<\/div>\n<div class=\"dsw-verdict-author-meta\">\n<strong>Das Liora Redaktionsteam<\/strong>\nData &amp; KI Weiterbildungen\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<article class=\"dsw-article\">\n\n<p>Python ist die beliebteste und am h\u00e4ufigsten verwendete Computerprogrammiersprache, insbesondere in den Bereichen Data Science und Machine Learning. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du wissen musst, wenn du Python lernen willst: Definition, Funktionsweise, Anwendungen, Vorteile, Schulungen\u2026<\/p>\n\n<p>Python ist eine allgemeine Computerprogrammiersprache. Im Gegensatz zu HTML, CSS oder JavaScript ist ihre Verwendung daher nicht auf die Webentwicklung beschr\u00e4nkt. Sie kann f\u00fcr jede Art von Programmierung und Softwareentwicklung verwendet werden.<\/p>\n\n<p>Sie wird insbesondere f\u00fcr die Back-End-Entwicklung von Web- und Mobilanwendungen sowie f\u00fcr die <strong>Entwicklung von Software<\/strong> und Anwendungen f\u00fcr PCs verwendet. Au\u00dferdem kann man mit Python Systemskripte schreiben, um Anweisungen f\u00fcr ein Computersystem zu erstellen.<\/p>\n\n<p>Au\u00dferdem ist Python die beliebteste Computersprache f\u00fcr die <strong>Verarbeitung von Big Data<\/strong>, die Durchf\u00fchrung mathematischer Berechnungen oder <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\"><strong>Machine Learning<\/strong><\/a>. Generell ist sie die bevorzugte Sprache f\u00fcr <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\"><strong>Data Science<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n<h2 id=\"dsw-wofur\">Wof\u00fcr wird Python verwendet?<\/h2>\n\n<p>Einer der Hauptanwendungsf\u00e4lle von Python sind <strong>Skripte und Automatisierung<\/strong>. Die Sprache kann z. B. Shellskripte ersetzen, aber auch die Interaktion mit Webbrowsern oder grafischen Oberfl\u00e4chen von Anwendungen automatisieren.<\/p>\n\n<p>Mit Python kann man auch <strong>Systeme bereitstellen<\/strong> oder Tools wie Ansible oder Salt konfigurieren. Dies sind jedoch bei weitem nicht die einzigen Anwendungen.<\/p>\n\n<p>Eine weitere Verwendung ist die <strong>Anwendungsprogrammierung<\/strong>. Alle Arten von Anwendungen k\u00f6nnen mithilfe dieser Sprache erstellt werden. Zwar ist es nicht m\u00f6glich, Standardbin\u00e4rdateien aus einem Skript zu generieren, aber Pakete von Drittanbietern wie cx Freeze und PyInstaller gleichen diese Schw\u00e4che aus.<\/p>\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus ist Python die am h\u00e4ufigsten verwendete Sprache <strong>f\u00fcr Data Science und Machine Learning<\/strong>. Die gro\u00dfe Mehrheit der Bibliotheken, die f\u00fcr diese beiden Disziplinen der Datenanalyse verwendet werden, haben Python-Schnittstellen. Dies erkl\u00e4rt ihre Beliebtheit als High-Level-Befehlsschnittstelle f\u00fcr Machine-Learning-Bibliotheken und andere numerische Algorithmen.<\/p>\n\n<div style=\"text-align:center; margin: 32px 0;\">\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-scientist\" style=\"display:inline-block;background:var(--liora-orange);color:white;padding:14px 28px;border-radius:8px;font-weight:600;text-decoration:none;\">Python f\u00fcr Data Science Weiterbildung<\/a>\n<\/div>\n\n<p>Die Sprache wird auch f\u00fcr die <strong>Erstellung von Webdiensten<\/strong> und RESTful APIs verwendet. Mit verschiedenen nativen Bibliotheken und Web-Frameworks von Drittanbietern k\u00f6nnen datengetriebene Websites mit nur wenigen Zeilen Code programmiert werden.<\/p>\n\n<p>Ein weiterer Anwendungsfall ist die <strong>Metaprogrammierung<\/strong> und Codegenerierung. Jedes Element dieser Sprache ist ein Objekt, einschlie\u00dflich der Module und Bibliotheken. Deshalb ist Python ein sehr effizienter <strong>Codegenerator<\/strong>. Damit kann man Anwendungen schreiben, die ihre eigenen Funktionen verarbeiten: Dies ist viel skalierbarer als bei anderen Sprachen. Es ist auch m\u00f6glich, damit Codegenerierungssysteme wie LLVM zu steuern, um Code in anderen Sprachen zu erstellen.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\" style=\"position:relative;width:100%;padding-top:56.25%;overflow:hidden\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video J0Aq44Pze-w\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/J0Aq44Pze-w?rel=0\" style=\"position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%;border:0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div><\/figure>\n\n<h2 id=\"dsw-wer\">Wer verwendet Python?<\/h2>\n\n<figure style=\"margin: 32px 0;\"><img decoding=\"async\" alt=\"Illustration zu \u201eWer verwendet Python?\u201c\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/ChatGPT-Image-24-avr.-2025-10_09_36-1024x683.png\" style=\"width:100%;height:auto;border-radius:12px;\" loading=\"lazy\"\/><\/figure>\n\n<p>Python wird aus zwei Hauptgr\u00fcnden immer h\u00e4ufiger im Bereich der Programmierung eingesetzt. Zum einen ist es, wie bereits erw\u00e4hnt, eine der <strong>vielseitigsten und generalistischsten Programmiersprachen<\/strong>.<\/p>\n\n<p>Dazu ist Python trotz ihrer Vielseitigkeit eine der <strong>am leichtesten zu erlernenden<\/strong> Programmiersprachen. Der Grund daf\u00fcr ist, dass sich ihre Syntax dem normalen Englisch ann\u00e4hert. Das macht es auch Anf\u00e4ngern und Anf\u00e4ngerinnen leicht, die Sprache zu verstehen und sie zu lernen.<\/p>\n\n<p>Trotz ihrer Einfachheit kann Python f\u00fcr sehr komplexe Projekte verwendet werden. Sie wird zum Beispiel im Bereich der KI und des Machine Learning eingesetzt.<\/p>\n\n<p>Daher wird diese Sprache von einer Vielzahl von Berufsprofilen verwendet. Beispiele sind Programmieranf\u00e4nger und -anf\u00e4ngerinnen, Entwickler und Entwicklerinnen von Web- und Mobilanwendungen, Softwareingenieure und -ingenieurinnen, aber auch Data Scientists und andere Datenprofis.<\/p>\n\n<h2 id=\"dsw-vorteile\">Was sind die Vorteile von Python?<\/h2>\n\n<p>Python hat viele St\u00e4rken. Aufgrund ihres Minimalismus braucht man nur sehr wenig Zeit, <strong>um mit ihrer Verwendung zu beginnen<\/strong>. Ihre Syntax ist auf Lesbarkeit und Direktheit ausgelegt. Anf\u00e4nger und Anf\u00e4ngerinnen k\u00f6nnen den Umgang mit Python leicht erlernen. So verbringen Entwickler und Entwicklerinnen mehr Zeit damit, Probleme zu l\u00f6sen, als sich mit der Komplexit\u00e4t der Sprache zu besch\u00e4ftigen.<\/p>\n\n<div style=\"text-align:center; margin: 32px 0;\">\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-scientist\" style=\"display:inline-block;background:var(--liora-orange);color:white;padding:14px 28px;border-radius:8px;font-weight:600;text-decoration:none;\">Werde Data Scientist<\/a>\n<\/div>\n\n<p>Ein weiterer Vorteil ist die <strong>Popularit\u00e4t von Python<\/strong>. Die weit verbreitete Sprache wird von den meisten Betriebssystemen unterst\u00fctzt. Au\u00dferdem gibt es zahlreiche kompatible Bibliotheken und Service-APIs.<\/p>\n\n<p>Trotz ihrer Einfachheit kann die Sprache sowohl f\u00fcr Scripting und Automatisierung als auch f\u00fcr die Entwicklung von professioneller Software verwendet werden. Sie ist daher <strong>\u00e4u\u00dferst vielseitig<\/strong>.<\/p>\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus f\u00fcgt <strong>jedes Update<\/strong> der Python-Sprache neue, n\u00fctzliche Eigenschaften hinzu, die es ihr erm\u00f6glichen, mit den modernen Entwicklungspraktiken Schritt zu halten. So veraltet die Sprache nicht.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\" style=\"position:relative;width:100%;padding-top:56.25%;overflow:hidden\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video T5pRlIbr6gg\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/T5pRlIbr6gg?rel=0\" style=\"position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%;border:0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div><\/figure>\n\n<h3>Die Schw\u00e4chen von Python<\/h3>\n\n<p>Trotz ihrer vielen St\u00e4rken ist Python nicht f\u00fcr alle Aufgaben geeignet. Es handelt sich um eine \u201eHochsprache&#8220;. Sie ist daher nicht f\u00fcr die Programmierung auf Systemebene geeignet.<\/p>\n\n<p>Sie ist auch nicht ideal f\u00fcr Situationen, in denen plattform\u00fcbergreifende <strong>Cross-Plattforms<\/strong> ben\u00f6tigt werden. Eine unabh\u00e4ngige Anwendung f\u00fcr Windows, macOS und Linux kann man in Python nicht einfach kodieren.<\/p>\n\n<p>Schlie\u00dflich sollte man Python in Situationen, in denen die <strong>Geschwindigkeit f\u00fcr die Anwendung<\/strong> oberste Priorit\u00e4t hat, lieber nicht benutzen. Besser ist es, mit C\/C++ oder einer \u00e4hnlichen Sprache zu arbeiten.<\/p>\n\n<p>Jede Funktion und jedes Modul wird von Python <strong>als Objekt<\/strong> betrachtet. Dies vereinfacht das Schreiben von High-Level-Code, d\u00e4mpft aber die Geschwindigkeit. Die Dynamik und Formbarkeit von Objekten <strong>erschwert die Optimierung<\/strong>, selbst nach der Kompilierung. Daher ist Python deutlich langsamer als C\/C++ oder Java. Es ist jedoch m\u00f6glich, mathematische und statistische Operationen mithilfe von Bibliotheken wie NumPy und Pandas zu beschleunigen.<\/p>\n\n<p>Dazu verwendet Python viele <strong>Whitespace<\/strong> (dt. <em>Leerraum<\/em>). Dies wird manchmal als Vorteil, aber auch als Nachteil angesehen. Manche lehnen die Sprache aufgrund dieses Punktes ab, dennoch sorgt sie tats\u00e4chlich daf\u00fcr, dass die Syntax besser lesbar ist.<\/p>\n\n<div style=\"text-align:center; margin: 32px 0;\">\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-scientist\" style=\"display:inline-block;background:var(--liora-orange);color:white;padding:14px 28px;border-radius:8px;font-weight:600;text-decoration:none;\">Einen Kurs in Python f\u00fcr Data Science belegen<\/a>\n<\/div>\n\n<h2 id=\"dsw-python23\">Unterschiede zwischen Python 2 und Python 3<\/h2>\n\n<p>Es gibt zwei verschiedene Versionen von Python. <strong>Die \u00e4ltere Version, Python 2<\/strong>, wird weiterhin massiv genutzt, auch wenn sie seit 2020 keine offiziellen Updates mehr erh\u00e4lt.<\/p>\n\n<p>Die <strong>aktuelle Version, Python 3<\/strong>, bringt wichtige und praktische neue Funktionen mit sich. Dazu geh\u00f6ren neue Syntaxmerkmale, bessere Konkurrenzkontrollen und ein effizienterer Interpreter.<\/p>\n\n<p>Die <strong>Einf\u00fchrung von Python 3<\/strong> wurde durch die mangelnde Kompatibilit\u00e4t mit Bibliotheken von Drittanbietern verlangsamt. Viele von ihnen werden nur von Python 2 unterst\u00fctzt, was den \u00dcbergang erschwert. Dieses Problem hat sich in den letzten Jahren gel\u00f6st: Nun ist Python 3 die beste Wahl f\u00fcr neue Projekte.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\" style=\"position:relative;width:100%;padding-top:56.25%;overflow:hidden\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video oVp1vrfL_w4\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/oVp1vrfL_w4?rel=0\" style=\"position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%;border:0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div><\/figure>\n\n<p>Hier ist eine \u00dcbersichtstabelle mit einigen wichtigen Unterschieden zwischen Python 2 und Python 3:<\/p>\n\n<table><thead><tr><th>Bereich<\/th><th>Python 2<\/th><th>Python 3<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Druckfunktion<\/td><td><code>print \"Hello, World!\"<\/code><\/td><td><code>print(\"Hello, World!\")<\/code><\/td><\/tr><tr><td>Integer Division<\/td><td><code>5 \/ 2<\/code> ergibt <code>2<\/code> (Ganzzahldivision)<\/td><td><code>5 \/ 2<\/code> ergibt <code>2.5<\/code> (Floating-Point-Division)<\/td><\/tr><tr><td>Unicode<\/td><td>Standardzeichenkodierung ist ASCII<\/td><td>Standardzeichenkodierung ist Unicode<\/td><\/tr><tr><td>range()<\/td><td>xrange() Funktion f\u00fcr gro\u00dfe Bereiche<\/td><td>range() Funktion f\u00fcr Listen von Zahlen<\/td><\/tr><tr><td>Input<\/td><td><code>input()<\/code> liest als Integer<\/td><td><code>input()<\/code> liest als String<\/td><\/tr><tr><td>Ausnahmen<\/td><td><code>except Exception, e:<\/code><\/td><td><code>except Exception as e:<\/code><\/td><\/tr><tr><td>Modulnamen<\/td><td>Z.B. <code>urllib2<\/code>, <code>ConfigParser<\/code><\/td><td>Z.B. <code>urllib.request<\/code>, <code>configparser<\/code><\/td><\/tr><tr><td>Iteration<\/td><td><code>dict.iteritems()<\/code>, <code>dict.iterkeys()<\/code> etc.<\/td><td><code>dict.items()<\/code>, <code>dict.keys()<\/code> etc.<\/td><\/tr><tr><td>Dateioperationen<\/td><td><code>file()<\/code> zum \u00d6ffnen von Dateien<\/td><td><code>open()<\/code> zum \u00d6ffnen von Dateien<\/td><\/tr><tr><td>Verkettung von Zeichenketten<\/td><td><code>\"Hello\" + \"World\"<\/code><\/td><td><code>\"Hello\" \"World\"<\/code><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\n\n<p>Hinweis: Python 2 wird nicht mehr weiterentwickelt und wird nicht empfohlen, es f\u00fcr neue Projekte zu verwenden. Python 3 ist die aktuelle und zukunftsf\u00e4hige Version der Sprache und sollte f\u00fcr alle neuen Entwicklungen bevorzugt werden. Wenn du bereits in Python 2 gearbeitet hast, empfiehlt es sich, auf Python 3 umzusteigen und die notwendigen Anpassungen in deinem Code vorzunehmen.<\/p>\n\n<h2 id=\"dsw-kursinhalte\">Python lernen: Entdecke die Kursinhalte<\/h2>\n\n<p>Python steht im Zentrum fast jeder Data-Science- und KI-Weiterbildung \u2014 hier siehst Du, welches \u00d6kosystem an Bibliotheken und Werkzeugen dahintersteckt.<\/p>\n\n<h3>Die Python-Bibliotheken<\/h3>\n\n<p>Die <strong>Bibliotheken<\/strong> (engl. <em>libraries<\/em>) von Python sind einer der Hauptgr\u00fcnde f\u00fcr ihren Erfolg. Es handelt sich dabei um ein umfangreiches \u00d6kosystem von Software, die von Dritten entwickelt wurde. Diese Sammlung wurde im Laufe der Jahrzehnte angereichert und erweitert.<\/p>\n\n<p>Es gibt mehrere <strong>Standardbibliotheken<\/strong>, die auf die h\u00e4ufigsten Programmieraufgaben zugeschnittene Module anbieten: Networking, asynchrone Operationen, Threading, Dateizugriff&#8230;<\/p>\n\n<p>Einige Module erm\u00f6glichen auch die Bew\u00e4ltigung h\u00f6herer Programmieraufgaben, die f\u00fcr moderne Anwendungen erforderlich sind. Dazu geh\u00f6ren das Lesen und Schreiben strukturierter Dateiformate <strong>wie JSON und XML<\/strong>, der Umgang mit komprimierten Dateien oder die Arbeit mit Webprotokollen und Datenformaten.<\/p>\n\n<p>Die <strong>standardm\u00e4\u00dfige Python-Distribution<\/strong> bietet au\u00dferdem eine plattform\u00fcbergreifende GUI-Bibliothek mit Tkinter und eine integrierte Kopie der SQLite-3-Datenbank.<\/p>\n\n<p>\u00dcber die von Python angebotenen Bibliotheken sind <strong>Tausende von Bibliotheken von Drittanbietern<\/strong> \u00fcber den Python Package Index (PyPI) verf\u00fcgbar. Sie sind es, die der Sprache ihre Vielseitigkeit verleihen.<\/p>\n\n<p>Ein Beispiel daf\u00fcr ist die BeautifulSoup-Bibliothek, die ein All-in-One-Werkzeug f\u00fcr HTML-Scraping bietet. Mit \u201eRequests&#8220; kann man leicht mit HTTP-Anfragen arbeiten.<\/p>\n\n<p>Mit <strong>Frameworks wie Flask und Django<\/strong> ist es m\u00f6glich, schnell Webdienste zu entwickeln. Viele Cloud-Dienste k\u00f6nnen \u00fcber das Python-Objektmodell mit Apache Libcloud verwaltet werden.<\/p>\n\n<p>Mit NumPy, Pandas und Matplotlib k\u00f6nnen mathematische und statistische Operationen beschleunigt werden. Sie erleichtern auch die <strong>Erstellung von Datenvisualisierungen<\/strong>.<\/p>\n\n<p>Um den Umgang mit Python zu erlernen, kannst Du einer der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\"><strong>Weiterbildungen von Liora<\/strong><\/a> belegen. Diese Programmiersprache steht im Mittelpunkt unserer verschiedenen Lehrg\u00e4nge: Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst&#8230;<\/p>\n\n<p>Durch diese verschiedenen Weiterbildungen lernst Du nicht nur Python, sondern auch alle F\u00e4higkeiten, die Du ben\u00f6tigst, um im Bereich der Datenwissenschaft zu arbeiten und einen der Berufe <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/welche-berufe-gibt-es-im-bereich-big-data-und-welche-kompetenzen-sind-erforderlich\">im Bereich Big Data<\/a> auszu\u00fcben. Tats\u00e4chlich ist Python die am h\u00e4ufigsten verwendete Sprache f\u00fcr Data Science.<\/p>\n\n<p>Alle unsere Weiterbildungen verfolgen einen innovativen und originellen Blended-Learning-Ansatz, der Pr\u00e4senz- und Fernunterricht verbindet. Du kannst eine intensive Weiterbildung innerhalb weniger Wochen belegen, oder auch eine durchgehende Weiterbildung absolvieren. Unsere von Fachleuten konzipierten Programme entsprechen den Bed\u00fcrfnissen der Unternehmen und erm\u00f6glichen es den Lernenden, sich sehr schnell in den Arbeitsmarkt einzugliedern. Sie bieten au\u00dferdem die M\u00f6glichkeit, ein <strong>von der Pariser Universit\u00e4t la Sorbonne zertifiziertes Diplom<\/strong> zu erwerben.<\/p>\n\n<div class=\"dsw-cta-box\">\n<h3>Bereit, Python f\u00fcr Data Science zu lernen?<\/h3>\n<p>Python ist die Eintrittskarte in Data Science und Machine Learning \u2014 aber der schnellste Weg dahin ist eine strukturierte Weiterbildung statt Trial-and-Error. Entdecke die Data-Science-Ausbildungen von Liora.<\/p>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Weiterbildungen von Liora entdecken<\/a>\n<\/div>\n\n<h2 id=\"dsw-faq\">FAQ \u2014 Python<\/h2>\n<div class=\"dsw-faq\">\n\n<div class=\"dsw-faq-item\">\n<h3 class=\"dsw-faq-question\">Wof\u00fcr wird Python haupts\u00e4chlich verwendet?<svg class=\"dsw-faq-icon\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path d=\"M6 9l6 6 6-6\"\/><\/svg><\/h3>\n<div class=\"dsw-faq-answer\"><p>Vor allem f\u00fcr Data Science und Machine Learning, aber auch f\u00fcr Skripte und Automatisierung, Anwendungsentwicklung, Webdienste\/RESTful APIs und Systemadministration. Die meisten ML-Bibliotheken bieten Python-Schnittstellen, was die Sprache zum De-facto-Standard f\u00fcr Datenanalyse macht.<\/p><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"dsw-faq-item\">\n<h3 class=\"dsw-faq-question\">Ist Python f\u00fcr Anf\u00e4nger geeignet?<svg class=\"dsw-faq-icon\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path d=\"M6 9l6 6 6-6\"\/><\/svg><\/h3>\n<div class=\"dsw-faq-answer\"><p>Ja. Die Syntax n\u00e4hert sich normalem Englisch an, was Einstieg und Verst\u00e4ndnis erleichtert. Gleichzeitig ist die Sprache m\u00e4chtig genug f\u00fcr komplexe Projekte in KI und Machine Learning \u2014 Anf\u00e4nger:innen wachsen mit derselben Sprache in fortgeschrittene Anwendungen hinein.<\/p><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"dsw-faq-item\">\n<h3 class=\"dsw-faq-question\">Was ist der Unterschied zwischen Python 2 und Python 3?<svg class=\"dsw-faq-icon\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path d=\"M6 9l6 6 6-6\"\/><\/svg><\/h3>\n<div class=\"dsw-faq-answer\"><p>Python 3 bringt neue Syntaxmerkmale, bessere Nebenl\u00e4ufigkeitskontrollen und einen effizienteren Interpreter mit \u2014 u.a. Unicode als Standardkodierung statt ASCII und <code>print()<\/code> als Funktion statt Statement. Python 2 erh\u00e4lt seit 2020 keine offiziellen Updates mehr und sollte f\u00fcr neue Projekte nicht mehr verwendet werden.<\/p><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"dsw-faq-item\">\n<h3 class=\"dsw-faq-question\">Wo liegen die Schw\u00e4chen von Python?<svg class=\"dsw-faq-icon\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path d=\"M6 9l6 6 6-6\"\/><\/svg><\/h3>\n<div class=\"dsw-faq-answer\"><p>Python eignet sich nicht f\u00fcr systemnahe Programmierung und nicht ideal f\u00fcr plattform\u00fcbergreifende Standalone-Anwendungen. Die Sprache ist au\u00dferdem langsamer als C\/C++ oder Java, da jedes Element als Objekt behandelt wird \u2014 rechenintensive Operationen lassen sich aber mit Bibliotheken wie NumPy und Pandas deutlich beschleunigen.<\/p><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"dsw-faq-item\">\n<h3 class=\"dsw-faq-question\">Wie lerne ich Python am besten?<svg class=\"dsw-faq-icon\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path d=\"M6 9l6 6 6-6\"\/><\/svg><\/h3>\n<div class=\"dsw-faq-answer\"><p>\u00dcber eine strukturierte Weiterbildung, die Python direkt im Kontext von Data Science, Data Engineering oder Data Analyst-Rollen vermittelt \u2014 etwa die Blended-Learning-Programme von Liora, die Pr\u00e4senz- und Fernunterricht kombinieren und mit einem zertifizierten Diplom der Universit\u00e4t Paris 1 Panth\u00e9on-Sorbonne abschlie\u00dfen.<\/p><\/div>\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n<h2 id=\"dsw-ressourcen\">Weiterf\u00fchrende Ressourcen<\/h2>\n<div class=\"dsw-info-box\">\n<h4>\ud83d\udcda Verwandte Liora-Artikel<\/h4>\n<ul>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Weiterbildungen von Liora<\/a><\/strong> \u2014 Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst.<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning: Definition und Funktionsweise<\/a><\/strong><\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Science: Definition und Anwendungsf\u00e4lle<\/a><\/strong><\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/welche-berufe-gibt-es-im-bereich-big-data-und-welche-kompetenzen-sind-erforderlich\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Berufe im Bereich Big Data<\/a><\/strong><\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/github-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub: der Code-Hosting-Dienst<\/a><\/strong><\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/docker-was-ist-das-denn-und-wie-wird-es-benutzt\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Docker: die Container-Plattform<\/a><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n<\/article>\n<\/div>\n\n<script>\n(function(){\ndocument.querySelectorAll('h3.dsw-faq-question').forEach(function(h3){h3.addEventListener('click',function(){var item=this.closest('.dsw-faq-item');var isOpen=item.classList.contains('open');document.querySelectorAll('.dsw-faq-item').forEach(function(i){i.classList.remove('open');});if(!isOpen)item.classList.add('open');});});\n})();\n<\/script>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[\n{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/#organization\",\"name\":\"Liora\",\"alternateName\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/liora.io\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"url\":\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2022\/03\/logo-2021.png\"}},\n{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/#website\",\"url\":\"https:\/\/liora.io\/\",\"name\":\"Liora\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/#organization\"},\"inLanguage\":\"de-DE\"},\n{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/de\/alles-ueber-python#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/liora.io\/de\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Blog\",\"item\":\"https:\/\/liora.io\/de\/blog\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Python lernen\",\"item\":\"https:\/\/liora.io\/de\/alles-ueber-python\"}]},\n{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/de\/alles-ueber-python#article\",\"headline\":\"Python lernen: Werfen wir einen Blick auf diese beliebte Programmiersprache\",\"description\":\"Python lernen: Definition, Anwendungen, Vorteile und Schw\u00e4chen, Unterschiede zwischen Python 2 und 3, sowie die besten Weiterbildungen f\u00fcr Data Science und Machine Learning.\",\"url\":\"https:\/\/liora.io\/de\/alles-ueber-python\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/#website\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/de\/alles-ueber-python#breadcrumb\"},\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/#organization\"},\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/#organization\"}},\n{\"@type\":\"FAQPage\",\"@id\":\"https:\/\/liora.io\/de\/alles-ueber-python#faq\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"mainEntity\":[\n{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Wof\u00fcr wird Python haupts\u00e4chlich verwendet?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Vor allem f\u00fcr Data Science und Machine Learning, aber auch f\u00fcr Skripte und Automatisierung, Anwendungsentwicklung, Webdienste\/RESTful APIs und Systemadministration.\"}},\n{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Ist Python f\u00fcr Anf\u00e4nger geeignet?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Ja. 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