{"id":201233,"date":"2024-12-16T06:30:00","date_gmt":"2024-12-16T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=201233"},"modified":"2026-02-06T05:48:45","modified_gmt":"2026-02-06T04:48:45","slug":"golang-vs-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/golang-vs-python","title":{"rendered":"Golang vs. Python: Vor- und Nachteile im direkten Vergleich"},"content":{"rendered":"<b>Wenn \u00fcber Programmierung f\u00fcr Datenwissenschaftsprojekte gesprochen wird, kommen zwei Sprachen oft in den Sinn: Go (oder Golang) und Python. Sie sind beliebte Entscheidungen unter Entwicklern und Data Scientists, aber sie haben sehr unterschiedliche Eigenschaften.<\/b>\n\n<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h3>Python: Die Referenz f\u00fcr Data Science und KI<\/h3>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python\">Python<\/a> ist eine objektorientierte Programmiersprache, die von Guido van Rossum entwickelt wurde. Es ist eine <b>dynamisch typisierte<\/b> und <b>Open Source<\/b>-Sprache. Python ist besonders beliebt unter <b>Data Scientists<\/b> und den Entwicklerteams, die sich mit <b>Datenwissenschafts- und Machine Learning-Projekten<\/b> besch\u00e4ftigen. Als generalistische Sprache erm\u00f6glicht Python das schnelle Prototyping von Modellen und Algorithmen dank seiner reichen Bibliotheken wie Pandas, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/numpy\">NumPy<\/a>, Scikit-learn oder TensorFlow.\n\nDie <b>Flexibilit\u00e4t<\/b> von Python ist einer der Gr\u00fcnde, warum es als ausgezeichnete Wahl f\u00fcr Data Science gilt. Python erm\u00f6glicht die Verarbeitung verschiedener Daten, den Bau von Machine Learning-Modellen, die Verwaltung von Webserver-Anwendungen und die Durchf\u00fchrung komplexer Datenanalysen.\n\nEs hat jedoch Grenzen, insbesondere was die Leistung betrifft. Als interpretierte Sprache ist es relativ langsam im Vergleich zu anderen kompilierten Sprachen. Gl\u00fccklicherweise k\u00f6nnen zur \u00dcberwindung dieses Nachteils C oder andere Optimierungen integriert werden, was jedoch zus\u00e4tzliche F\u00e4higkeiten erfordert.\n\nHier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man eine CSV-Datei liest und einfache Berechnungen durchf\u00fchrt:\n<pre data-line=\"\">\t\t\t\t<code readonly=\"true\">\n\t\t\t\t\t<xmp>import pandas as pd\n# Lesen der CSV-Datei\ndf = pd.read_csv('data.csv')\n# Berechnung des Durchschnitts einer Spalte\naverage = df['colonne_1'].mean()\nprint(f'Durchschnitt der Spalte: {average}')\n# Filtern der Zeilen nach einer Bedingung\nfiltered_df = df[df['colonne_1'] > 50]\nprint(filtered_df)\n<\/xmp>\n\t\t\t\t<\/code>\n<\/pre>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/10-python-projekte-fuer-anfaenger\">10 Python Projekte f\u00fcr Anf\u00e4nger<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Go: Der Hochleistungs-Konkurrent<\/h3>\nGolang, oft als Go bekannt, ist eine Programmiersprache, die von Google entwickelt wurde. Go ist statisch typisiert und kompiliert, was ihm einen bemerkenswerten Vorteil in <b>Bezug auf die Leistung<\/b> im Vergleich zu Python verleiht. Go eignet sich besonders f\u00fcr Projekte, die <b>konkurrente Programme und hochskalierte Webdienste<\/b> erfordern.\n\nDie <b><i>Goroutines<\/i><\/b> und <b><i>Channels<\/i><\/b> von Go sind leistungsstarke Werkzeuge f\u00fcr das Management von Konkurrenz. Anders als klassische Threads sind Goroutines leichtgewichtig und erm\u00f6glichen das Schreiben von hochkonkurrenten Programmen, ohne sich um die Komplexit\u00e4t von Threads k\u00fcmmern zu m\u00fcssen.\n\nDas Go-\u00d6kosystem f\u00fcr Data Science ist jedoch weniger entwickelt als das von Python. Die Anzahl der Bibliotheken und Ressourcen ist einfach nicht mit denen in Python vergleichbar.\n\nDas folgende Beispiel zeigt, wie man in GO eine CSV-Datei liest und einfache Berechnungen ausf\u00fchrt. Der Code ist ausf\u00fchrlicher als Python, profitiert jedoch von einer sehr schnellen Ausf\u00fchrung, ideal f\u00fcr Aufgaben, bei denen die Leistung wichtig ist.\n<pre data-line=\"\">\t\t\t\t<code readonly=\"true\">\n\t\t\t\t\t<xmp>package main\nimport (\n\t\"encoding\/csv\"\n\t\"fmt\"\n\t\"os\"\n\t\"strconv\"\n)\n\/\/ Einstiegspunkt des Go-Programms\nfunc main() {\n\t\/\/ \u00d6ffnen der CSV-Datei\n\tfile, err := os.Open(\"data.csv\")\n\tif err != nil {\n\t\tfmt.Println(\"Fehler beim \u00d6ffnen der Datei:\", err)\n\t\treturn\n\t}\n\tdefer file.Close()\n\treader := csv.NewReader(file)\n\trecords, err := reader.ReadAll()\n\tif err != nil {\n\t\tfmt.Println(\"Fehler beim Lesen der Datei:\", err)\n\t\treturn\n\t}\n\tsum := 0.0\n\tcount := 0\n\t\/\/ Durchlaufen der Datei\n\tfor i, record := range records {\n\t\tif i == 0 {\n\t\t\t\/\/ Kopfzeile ignorieren\n\t\t\tcontinue\n\t\t}\n\t\tvalue, err := strconv.ParseFloat(record[0], 64)\n\t\tif err != nil {\n\t\t\tfmt.Println(\"Fehler bei der Konvertierung:\", err)\n\t\t\tcontinue\n\t\t}\n\t\tsum += value\n\t\tcount++\n\t}\n\t\/\/ Durchschnittsberechnung\n\taverage := sum \/ float64(count)\n\tfmt.Printf(\"Durchschnitt der Spalte: %.2fn\", average)\n}\n<\/xmp>\n\t\t\t\t<\/code>\n<\/pre>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/programmiersprachen-die-top-10\">Top 10 Programmiersprachen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Wann sollte man Go oder Python w\u00e4hlen?<\/h3>\nDie Wahl zwischen Go und Python h\u00e4ngt von den Anforderungen und Eigenschaften des Projekts ab. Hier sind einige Situationen, in denen jede Sprache mehr relevant ist:\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Data Science und Machine Learning<\/b>: Python bleibt die Referenzwahl. F\u00fcr die Datenmodellierung, die Erstellung von Machine Learning-Modellen und explorative Analysen ist Python ein leistungsstarkes und weitverbreitetes Werkzeug in der wissenschaftlichen Gemeinschaft.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Hochleistungs-Webdienste<\/b>: Go ist eine bessere Wahl, wenn du einen leistungsstarken Webserver ben\u00f6tigst, der eine gro\u00dfe Anzahl gleichzeitiger Anfragen verwalten kann.<\/li>\n \t<li><b>Infrastruktur und Systemwerkzeuge<\/b>: Go gl\u00e4nzt bei der Entwicklung von Werkzeugen f\u00fcr Systemadministratoren und der Erstellung von Programmen, die eine schnelle Ausf\u00fchrung mit geringem Overhead erfordern.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Python vs Go: Entwicklung und Popularit\u00e4t<\/h3>\nPython wird seit langem als die Sprache der Data Scientists angesehen, dank seiner klaren Syntax und seiner zahlreichen Werkzeuge zur Datenverarbeitung und zum Machine Learning.\n\nGo gewinnt seinerseits zunehmend an Beliebtheit. Es wird h\u00e4ufig von Entwicklerteams gew\u00e4hlt, die auf der Suche nach Leistung und Parallelit\u00e4t sind, ohne die Einfachheit des Codes zu opfern. Die F\u00e4higkeit von Go, konkurrierende Ereignisse zu handhaben und effizient kompilierte Programme schnell zu erstellen, macht es zu einem ernsthaften Werkzeug f\u00fcr moderne Anwendungen, insbesondere f\u00fcr Unternehmen, die in der Cloud oder in verteilten Umgebungen arbeiten.\n<h3>Vergleichstabelle<\/h3>\nDie folgende Tabelle zeigt einen Vergleich dieser beiden Sprachen nach verschiedenen Kriterien:\n\n<style type=\"text\/css\">\n.tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}<br \/>\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  overflow:hidden;padding:1px 1px;word-break:normal;height:5px;}<br \/>\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:1px 1px;word-break:normal;height:5px;}<br \/>\n.tg .tg-38vg{background-color:#efefef;border-color:inherit;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:17px;<br \/>\n  text-align:left;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-k4mi{background-color:#c0c0c0;border-color:inherit;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:17px;<br \/>\n  text-align:center;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-18oh{background-color:#c0c0c0;border-color:inherit;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:17px;<br \/>\n  font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-88qu{background-color:#efefef;border-color:inherit;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:17px;<br \/>\n  text-align:center;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-gmyv{background-color:#c0c0c0;border-color:inherit;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:17px;<br \/>\n  font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:middle}<br \/>\n<\/style>\n<table style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 750px\">\n<colgroup>\n<col style=\"width: 100px\">\n<col style=\"width: 150px\">\n<col style=\"width: 250px\">\n<col style=\"width: 250px\">\n<\/colgroup>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Kriterium<\/th>\n<th><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image4.webp\" alt=\"Image\" width=\"5\" height=\"5\"><\/th>\n<th><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image9.webp\" alt=\"Image\" width=\"5\" height=\"5\"><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image1-1.webp\" alt=\"Image\" width=\"100\" height=\"100\"><\/td>\n<td>Typ<\/td>\n<td>Statisch, stark typisiert<\/td>\n<td>Dynamisch, schwach typisiert<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image7.webp\" alt=\"Image\" width=\"100\" height=\"100\"><\/td>\n<td>Leistung<\/td>\n<td>Kompiliert<\/td>\n<td>Interpretiert<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image8.webp\" alt=\"Image\" width=\"100\" height=\"100\"><\/td>\n<td>Konkurrenz<\/td>\n<td>Goroutines und Channels, exzellent f\u00fcr die Konkurrenz<\/td>\n<td>Weniger geeignet f\u00fcr die Konkurren<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image2.webp\" alt=\"Image\" width=\"100\" height=\"100\"><\/td>\n<td>Lernkurve<\/td>\n<td>Einfach, pr\u00e4gnante Syntax, aber weniger permissiv<\/td>\n<td>Einfach, einfache Syntax<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image5.webp\" alt=\"Image\" width=\"100\" height=\"100\"><\/td>\n<td>\u00d6kosystem<\/td>\n<td>Eingeschr\u00e4nkter<\/td>\n<td>Sehr reichhaltig<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/11\/image3.webp\" alt=\"Image\" width=\"100\" height=\"100\"><\/td>\n<td>Anwendungsf\u00e4lle<\/td>\n<td>Leistungsstarke Webdienste, Systemwerkzeuge<\/td>\n<td>Data Science, Machine Learning, Prototyping<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Fazit: Go oder Python?<\/h3>\nDie Wahl zwischen diesen beiden Sprachen h\u00e4ngt von der Art des Projekts ab: F\u00fcr <a href=\"https:\/\/liora.io\/le-futur-de-la-data-science\">Datenwissenschaftsprojekte<\/a>, Machine Learning oder Datenanalysen ist <b>Python eine bew\u00e4hrte Wahl<\/b>. Wenn dein Projekt auf Leistung, Konkurrenzverwaltung oder die Entwicklung von Webdiensten ausgerichtet ist, k\u00f6nnte Go die geeignetere L\u00f6sung sein.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\nBilde Dich mit Liora weiter\n<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn \u00fcber Programmierung f\u00fcr Datenwissenschaftsprojekte gesprochen wird, kommen zwei Sprachen oft in den Sinn: Go (oder Golang) und Python. Sie sind beliebte Entscheidungen unter Entwicklern und Data Scientists, aber sie haben sehr unterschiedliche Eigenschaften. Python: Die Referenz f\u00fcr Data Science und KI Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die von Guido van Rossum entwickelt wurde. 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