{"id":193155,"date":"2024-03-12T16:15:04","date_gmt":"2024-03-12T15:15:04","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=193155"},"modified":"2026-02-18T12:49:36","modified_gmt":"2026-02-18T11:49:36","slug":"python-interpreter-was-ist-das-und-welcher-ist-der-beste","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/python-interpreter-was-ist-das-und-welcher-ist-der-beste","title":{"rendered":"Python-Interpreter: Was ist das und welcher ist der beste?"},"content":{"rendered":"\n

Ein Python-Interpreter \u00fcbersetzt die menschliche Sprache in Maschinencode, sodass ein Computer sie verstehen und ausf\u00fchren kann. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber die besten Python-Interpreter wissen musst: CPython, PyPy, Jython, GraalPython…<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Python<\/strong> ist eine der beliebtesten Programmiersprachen und wird von vielen Entwicklern auf der ganzen Welt verwendet. Einer der Gr\u00fcnde f\u00fcr seinen Erfolg ist, dass es sich um eine h\u00f6here Programmiersprache handelt, deren Code in einer f\u00fcr den Menschen lesbaren Form geschrieben ist.<\/p>\n\n\n\n

Der Computer ist jedoch nicht in der Lage, diese Hochsprache zu verstehen. Er braucht einen \u00dcbersetzer, der den High-Level-Code in Maschinencode umwandelt, damit das Betriebssystem ihn ausf\u00fchren kann. Dies ist die Aufgabe des Interpreters.<\/p>\n\n\n\n

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Was ist ein Python-Interpreter?<\/h2>\n\n\n\n

Ein Python Interpreter<\/strong> ist ein Computerprogramm, das als \u00dcbersetzungswerkzeug f\u00fcr den Computer fungiert, um ihm die \u00dcbersetzung und Ausf\u00fchrung von Code auf h\u00f6herer Ebene zu erm\u00f6glichen. Das Programm f\u00fchrt den Code direkt aus, ohne ihn in Maschinensprache oder Bytecode umzuwandeln.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zu einem Compiler erzeugt der Interpreter nicht direkt eine separate Datei f\u00fcr den Bytecode. Stattdessen f\u00fchrt er den Quellcode direkt aus.<\/p>\n\n\n\n

Einfach ausgedr\u00fcckt ist ein Python-Interpreter also ein Programm, das den Python-Code<\/strong> ausf\u00fchrt. Der Begriff kann sich jedoch auch auf eine interaktive Shell auf dem Terminal oder der Eingabeaufforderung beziehen. Er kann sich auch auf das Programm oder die komplette Implementierung beziehen, die auf dem System installiert wird, um Python-Programme auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Es handelt sich um das Werkzeug f\u00fcr den letzten Schritt bei der Ausf\u00fchrung des Python-Codeobjekts. Bevor der Quellcode den Python-Interpreter erreicht, durchl\u00e4uft er drei Stufen: Lexing, Parsing und Compilation.<\/strong> Der High-Level-Quellcode wird in ein strukturiertes Codeobjekt umgewandelt. Schlie\u00dflich f\u00fchrt der Interpreter dieses strukturierte Codeobjekt aus.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Installation von Python auf einem System wird der Python-Interpreter installiert, um den Code leichter lesbar und ausf\u00fchrbar zu machen. Der standardm\u00e4\u00dfige Python-Interpreter ist CPython<\/strong>, aber es gibt mehrere hochwertige Alternativen.
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\"matplotlib\"<\/figure>\n\n\n\n

Wie funktioniert der Python-Interpreter?<\/h2>\n\n\n\n

Die Ausf\u00fchrung von Python-Code<\/a> ist ein Prozess, der in vier Schritte unterteilt ist. Zun\u00e4chst zerlegt der Lexer w\u00e4hrend des Lexing-Prozesses die Zeilen des Quellcodes in Tokens. W\u00e4hrend des Parsing-Schritts werden die Tokens vom Parse verwendet, um eine Abstract Syntax Tree (AST)-Struktur zu erzeugen, indem die Beziehung zwischen den Tokens dargestellt wird.<\/p>\n\n\n\n

Der dritte Schritt ist der Compiling-Schritt, in dem der Python-Compiler die ASTs in Code-Objekte kompiliert.<\/strong> Diese Objekte werden als pyc- oder .pyo-Dateien gespeichert. W\u00e4hrend des Interpretationsschritts schlie\u00dflich, nachdem der Compiler die AST-Struktur in ein Codeobjekt umgewandelt hat, f\u00fchrt der Python-Interpreter das Codeobjekt aus.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Obwohl Python tats\u00e4chlich einen versteckten Compiler enth\u00e4lt, wird es als interpretierte Programmiersprache dargestellt. Aus gutem Grund: Der Python-Interpreter arbeitet mehr als der Compiler.<\/strong> Das Lexing, Parsing und Kompilieren des Quellcodes in .pyc- und .pyo-Dateien wird intern durchgef\u00fchrt und von der Python-Implementierung vor den Augen des Entwicklers verborgen.<\/p>\n\n\n\n

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Welche sind die besten Python-Interpreter?<\/h2>\n\n\n\n

Die urspr\u00fcngliche Implementierung von Python<\/strong>, die von der Python-Gemeinschaft h\u00e4ufig verwendet wird und auf der offiziellen Website zu finden ist, wurde mit der Programmiersprache C implementiert. Aus diesem Grund wird sie als CPython<\/strong> bezeichnet. Es gibt jedoch viele andere Interpreter f\u00fcr die Sprache Python.<\/p>\n\n\n\n

CPython: der standardm\u00e4\u00dfige Python-Interpreter<\/h4>\n\n\n\n

CPython<\/strong> ist der Standard-Python-Interpreter, wenn du Python von der offiziellen Website installierst. Er ist in den Programmiersprachen C<\/strong> und Python geschrieben, wie der Name schon sagt. Es handelt sich um die weltweit am h\u00e4ufigsten verwendete Python-Implementierung. Sie wird von der Python-Gemeinschaft entwickelt und von der Python Software Foundation unterst\u00fctzt.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl es sich um einen Interpreter handelt, fungiert CPython auch als Compiler. Es f\u00fchrt mehrere Kompilierungsvorg\u00e4nge durch, wandelt den Python-Code in Bytecode um und verwendet dann einen Interpreter, um diese auszuf\u00fchren. Dieser Vorgang wird virtuell durchgef\u00fchrt, weshalb CPython kein Compiler ist.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wenn du Code in Python schreibst und ihn als Open-Source-Projekt weitergeben m\u00f6chtest, solltest du dich an CPython-Nutzer wenden, um ein m\u00f6glichst gro\u00dfes Publikum zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

PyPy: Ein schnellerer Interpreter<\/h3>\n\n\n\n

PyPy<\/strong> ist eine leistungsstarke und schnelle Implementierung der Programmiersprache Python. Sie wird allgemein als die beste Alternative zu CPython angesehen.<\/strong> Im Vergleich ist PyPy schneller, da es sich um einen JIT-Compiler (just-in-time) handelt und nicht um einen Interpreter wie CPython. Jeder Python-Code kann auf PyPy<\/strong> laufen, mit Ausnahme von Code, der von der CPython-Erweiterung abh\u00e4ngt.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl PyPy ein Interpreter ist, verwendet es intern die Meta-Tracing-Technik, um einen Interpreter in einen Just-in-Time-Compiler<\/strong> zu verwandeln. Dies l\u00f6st das Problem der langsamen Codeausf\u00fchrung, das Interpretern im Vergleich zu Compilern innewohnt. Im Allgemeinen ist PyPy sehr empfehlenswert, um die Leistung eines Programms zu steigern. Au\u00dferdem verbraucht ein Python-Programm, das mit PyPy ausgef\u00fchrt wird, weniger Speicher als CPython.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Stackless Python: Ein Interpreter ohne Call-Stack C<\/h3>\n\n\n\n

Ein weiterer sehr leistungsf\u00e4higer Python-Interpreter ist Stackless Python. Wie CPython ist es ein Programm, das in C und Python geschrieben ist. Allerdings vermeidet es, wie der Name schon sagt, den C Call Stack. Ein Call Stack ist eine Stack-Datenstruktur<\/strong>, die Subroutinen beibeh\u00e4lt und \u00fcber den Kontrollfluss von Funktionsaufrufen entscheidet. Dieser Interpreter vermeidet call stack, verwendet aber stack f\u00fcr Funktionsaufrufe.<\/p>\n\n\n\n

Weitere bemerkenswerte Funktionen sind die Unterst\u00fctzung von Co-Routinen, Kommunikationskan\u00e4len und die Serialisierung von Aufgaben. Die wichtigste Funktion ist der Mikro-Thread, der die Schwierigkeiten erspart, die mit den Threads \u00fcblicher Betriebssysteme verbunden sind.<\/p>\n\n\n\n

Jython: Der Python-Interpreter f\u00fcr Java<\/h3>\n\n\n\n

Die Jython-Implementierung hilft bei der Ausf\u00fchrung von Python-Code auf der Java-Plattform. Das Tool hie\u00df fr\u00fcher JPython, weil es in Java und Python geschrieben wurde, wurde aber 1999 in Jython umbenannt. <\/p>\n\n\n\n

Urspr\u00fcnglich wurde der Interpreter 1997 eingef\u00fchrt, um Java anstelle von C f\u00fcr leistungsf\u00e4higeren Code in Python-Programmen zu verwenden. Mit Jython k\u00f6nnen alle Java- und Python-Module importiert und verwendet werden, mit Ausnahme derer, die in C implementiert sind.<\/p>\n\n\n\n

Der Python-Quellcode kann in Java-Bytecode kompiliert werden, der von der Java Virtual Machine (JVM) ausgef\u00fchrt werden kann. Dieser Interpreter ist ab der Python-Version 2.x unerl\u00e4sslich, um den Python-Code auf der JVM auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

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IronPython: ein Open-Source-Interpreter f\u00fcr C#<\/h3>\n\n\n\n

IronPython<\/strong> ist eine Open-Source-Implementierung der Programmiersprache<\/a> Python, die in C# geschrieben ist. Ihr einziger Zweck ist es, die Integration mit dem Microsoft .NET-Framework zu erleichtern. So k\u00f6nnen Python-Entwickler die Python-Bibliotheken zusammen mit .NET verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Der Interpreter wird \u00fcber die Dynamic Language Infrastructure (DLR)<\/strong> und die Common Language Infrastructure implementiert. Er unterst\u00fctzt die dynamische Typisierung und das dynamische Dispatching. Obwohl IronPython kaum noch genutzt wird, gibt es eine Gruppe von Freiwilligen, die das Projekt auf GitHub weiter pflegen.<\/a><\/p>\n\n\n\n

GraalPython: Der experimentelle Interpreter<\/h3>\n\n\n\n

GraalPython ist eine experimentelle Python-Implementierung, die von GraalVM erstellt wurde. Es handelt sich um eine v\u00f6llig neue Python-Implementierung, die in den GraalVM-Compiler integriert ist.<\/p>\n\n\n\n

Sie ist in Java geschrieben und wird mit GraalVM \u00fcber das Truffle-Framework implementiert. GraalPython soll die SciPy-Bibliothek unterst\u00fctzen und kann reinen Python-Code so schnell wie CPython ausf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Welchen Python-Interpreter sollte man w\u00e4hlen?<\/h2>\n\n\n\n

Die Wahl zwischen Python2 und Python3<\/strong> war lange Zeit ein hei\u00df diskutiertes Thema. Jetzt ist jedoch klar, dass man Python3 lernen und w\u00e4hlen muss. Die Community hat angek\u00fcndigt, dass es keine weiteren Updates von Python2 geben wird und dass nur noch neue Versionen von Python3 als offiziell gelten.<\/p>\n\n\n\n

Bei den Interpretern ist CPython nach wie vor der am h\u00e4ufigsten verwendete, da es die erste Implementierung von Python ist. Viele Entwickler haben noch nie von einer anderen Implementierung geh\u00f6rt und wissen nicht einmal, dass sie CPython verwenden.<\/strong> Wie auch immer, es steht dir frei, einen anderen Interpreter aus der Liste der besten zu w\u00e4hlen. Die Wahl h\u00e4ngt wirklich von deinen Vorlieben und Bed\u00fcrfnissen ab. Es gibt noch weitere, aber viele sind inaktiv oder werden nicht mehr genutzt.<\/p>\n\n\n\n

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Wie lerne ich Python und seine Interpreter?<\/h2>\n\n\n\n

Um die Programmiersprache Python<\/strong> zu lernen, kannst du Liora w\u00e4hlen. Alle unsere Kurse beinhalten ein Modul, das der Programmierung in Python gewidmet ist.<\/p>\n\n\n\n

Du wirst in die Grundlagen dieser Sprache eingef\u00fchrt, aber auch in die Bibliotheken der Data Science wie NumPy<\/a> und Pandas<\/a>. Die anderen Module unserer Kurse decken die verschiedenen Konzepte der Datenwissenschaft ab: Machine Learning<\/strong>, DataViz<\/strong>, Datenbanken<\/strong>, Business Intelligence<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Am Ende des Kurses verf\u00fcgst du \u00fcber alle Kompetenzen, die du brauchst, um den Beruf auszu\u00fcben, der dem gew\u00e4hlten Kurs entspricht: Data Analyst<\/a>, Data Scientist<\/a>, Data Engineer<\/strong> oder Data Manager<\/strong>. Von unseren Alumni haben 80 % sofort einen Job gefunden.<\/p>\n\n\n\n

Alle unsere Kurse werden als Fernkurse angeboten und verfolgen einen Blended-Learning<\/strong>-Ansatz, der Online-Lernen auf einer gecoachten Plattform und Masterclasses miteinander verbindet. Du kannst zwischen einer Weiterbildung oder einem intensiven BootCamp w\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n

Was die Finanzierung betrifft, so ist unsere Organisation f\u00fcr das die Finanzierung durch den Bildungsgutschein akkreditiert. Verliere keine Sekunde mehr und entdecke die Liora-Schulungen!<\/p>\n\n\n\n

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