Bevor du dich für Python entscheidest

Ja. Für die meisten Menschen, die sich diese Frage stellen, lohnt es sich, Python zu lernen.

Das war einfach, und trotzdem gibt es einen ganzen Minikurs, der diese Frage ausführlich beantwortet. Ich möchte diese Antwort lieber begründen, als dich zu bitten, sie einfach hinzunehmen. Du wirst sehen, wo Python eine wirklich gute Wahl ist, wo es einen Kompromiss darstellt und wo ich dir etwas ganz anderes empfehlen würde. Dann liegt die Entscheidung bei dir.

Beginnen wir mit dem, wofür Python besonders bekannt ist.

Vier Zahlen, die du lieber nicht selbst addieren möchtest

Hier siehst du ein vollständiges Python-Programm und darunter das, was Python ausgibt, wenn es diese Anweisungen befolgt.

Four-month total: 4760
Worst month: 1430

Dabei lohnt es sich, zwei Dinge auseinanderzuhalten. Ein Mensch hat den ersten Teil, den Quellcode, geschrieben, um zu beschreiben, was passieren soll. Python hat ihn gelesen und den zweiten Teil erzeugt, die Ausgabe. Das ist nicht derselbe Text. Die Satzzeichen, mit denen Python die Anweisungen versteht, erscheinen nicht im Ergebnis.

Klicke auf Run, wenn du es beobachten möchtest. Du musst nichts ändern und sollst noch nicht wissen, wie jede Zeile geschrieben wird.

Vier Zahlen sind eine kleine Aufgabe für einen Computer. Interessant ist, dass dieselben Berechnungen für Summe und Höchstwert auch mit viertausend Rechnungen funktionieren, sobald du diese Zahlen bereitstellst und die Beschriftungen anpasst. Der Computer kann die Berechnung um zwei Uhr morgens wiederholen. Ein richtiges Ergebnis hängt aber weiterhin von den Zahlen und der Regel ab, die du ihm gegeben hast.

Das ist Automatisierung: Ein Computer übernimmt Arbeit, die sonst von Hand erledigt würde. Ein echter automatischer Bericht braucht mehr. Er muss verlässliche Daten finden, mit einem fehlenden Monat umgehen und das Ergebnis an einer sinnvollen Stelle ablegen. Der Grundgedanke steckt aber bereits hier drin und ist überschaubar: Schreibe die Regel einmal auf. Lass die Maschine sie wiederholen.

Wann ich zu Python greife und wann nicht

Wiederkehrende Arbeit mit Informationen ist der erste Bereich, in dem ich zu Python greife. Jeden Freitag Zahlen aus vier Dateien kopieren. Achthundert Fotos umbenennen. In einem Ordner mit Formularen diejenigen finden, bei denen das Datum fehlt. Für jede dieser Aufgaben gibt es eine Regel, die du einem Kollegen erklären könntest. Deshalb lässt sie sich auch einem Programm erklären. Und Python bringt fertige Werkzeuge für Dateien, Text und Daten mit.

Nennen wir das gut geeignet: Python ist häufig eine sinnvolle erste Wahl.

Ändern wir nun das Ziel. Du möchtest eine ausgereifte App für iPhone oder Android, deren Ansichten, Gesten und Benachrichtigungen sich auf dem Smartphone vertraut anfühlen. Python kann an anderer Stelle dieses Produkts weiterhin nützlich sein. Für die Ansichten selbst ist es aber meist nicht die erste Wahl. Apple vermittelt Swift für Apps auf den eigenen Geräten. Googles offizielle Android-Lektionen verwenden Kotlin.

Das sage ich dir lieber in der ersten Lektion als in der letzten.

Es zeigt auch, welche Frage sich lohnt. „Kann Python das?“ lässt sich mit genügend Aufwand fast immer mit Ja beantworten. Deshalb hilft die Frage so wenig bei der Entscheidung. Besser ist die Frage, ob Python den wichtigen Teil deines Projekts leichter zu entwickeln, zu prüfen, weiterzugeben und in einem Jahr noch zu pflegen macht. Manchmal ist die Antwort eindeutig Ja. Manchmal funktioniert Python, verlangt dir dafür aber einiges ab. Manchmal bietet dir eine andere Sprache einen besseren Ausgangspunkt.

Bring deinen eigenen Grund mit

Wahrscheinlich hast du bereits einen. Vielleicht möchtest du eine wiederkehrende Aufgabe aus deiner Woche streichen, Daten gründlich untersuchen, den unsichtbaren Teil einer Website entwickeln, verstehen, wie KI-Systeme tatsächlich trainiert werden, oder von einer KI erzeugten Code gut genug lesen können, um ihm zu widersprechen.

Für nichts davon musst du eine Laufbahn in der Softwareentwicklung anstreben. Ein Forscher, der einen hartnäckigen Datensatz bereinigt, und eine Büroangestellte, die eine wiederkehrende Freitagsaufgabe abschafft, haben beide einen ausgezeichneten Grund, Python zu lernen.

Behalte deinen Grund im Blick. Wenn wir uns Automatisierung, Websites, Daten, KI, Smartphones, Geschwindigkeit und Programmieren mit KI ansehen, kannst du jeden Bereich mit deinen tatsächlichen Zielen vergleichen.

Eine offene Frage bleibt noch, bevor wir weitergehen. Ich habe „Python“ bisher so verwendet, als bezeichne der Name eine einzige Sache. Das tut er nicht. Die Sprache, die Software, die gerade dein Programm ausgeführt hat, die mitgelieferten Werkzeuge und die riesige Sammlung von Erweiterungen anderer Menschen sind vier verschiedene Dinge. Sie auseinanderzuhalten erklärt erstaunlich viel darüber, worin Python gut ist und wo es Schwierigkeiten hat.

Mehr erfahren

Die allgemeinen Python-FAQ beantworten auf Englisch häufige Hintergrundfragen zur Sprache, ihrem Namen und ihrer Entwicklung. Das ist freiwillige Vertiefung. Alles, was du für diesen Kurs brauchst, steht hier.