Was ist Python und welche Schlüsselmerkmale hat es?

Question

Accepted Answer

**Python** ist eine höherrangige, interpretierte, universelle Programmiersprache, die für **Lesbarkeit und Produktivität** konzipiert ist. Die Philosophie betont klaren, prägnanten Code — "es sollte einen offensichtlichen Weg geben, dies zu tun".

## Schlüsselmerkmale

```python
# readable, indentation-based syntax (no braces) — the structure IS the indentation
def greet(name):
    if name:
        return f"Hello, {name}"   # clean, English-like
    return "Hello, stranger"
```

```text
✓ Interpreted    — runs line by line, no separate compile step (fast to iterate)
✓ Dynamically typed — variables don't declare types; checked at runtime
✓ Strongly typed   — no implicit weird coercions ("1" + 1 raises an error)
✓ Readable        — indentation-based, minimal punctuation, English-like
✓ Multi-paradigm  — procedural, object-oriented, and functional styles
✓ "Batteries included" — a large standard library
✓ Huge ecosystem   — PyPI packages for nearly everything
```

## Dynamisch aber starke Typisierung

```python
x = 5         # x is an int
x = "hello"   # now x is a str — types are bound to VALUES, not variables

"1" + 1       # ❌ TypeError — strong typing won't silently coerce (unlike JS)
```

Variablen sind nicht typisiert (dynamisch), aber Python wird inkompatible Typen nicht stillschweigend mischen (stark) — ein Gleichgewicht zwischen Flexibilität und Sicherheit.

## Wofür Python verwendet wird

```text
✓ Web back-ends (Django, FastAPI, Flask)
✓ Data science / ML / AI (NumPy, pandas, PyTorch, TensorFlow) — the dominant language
✓ Automation, scripting, DevOps tooling
✓ Data engineering, scientific computing
```

## Der Kompromiss

```text
Python is SLOWER than compiled languages (interpreted, dynamic) and the GIL limits
CPU parallelism — but its readability, speed of development, and ecosystem usually
outweigh raw runtime speed for most tasks (and hot paths use C-backed libraries).
```

## Warum es wichtig ist

Pythons Kombination aus Lesbarkeit, Produktivität und einem großen Ökosystem macht es zu einer der beliebtesten Programmiersprachen — dominierend in Data Science/AI/ML und eine Top-Choice für Web-Backends, Automatisierung und Scripting.

Wenn man seine Kernnatur (interpretiert, dynamisch *und* stark typisiert, lesbarkeitsgerichtet, Multiparadigmen) und seinen Kompromiss (Entwicklergeschwindigkeit über rohe Ausführungsgeschwindigkeit) versteht, wird klar, warum es für so viele Bereiche gewählt wird und wie es sich von kompilierten oder schwach typisierten Sprachen unterscheidet.