Programmieren für Anfänger

Python lernen leicht gemacht

19.06.2020 von Serdar Yegulalp
Sie wollen programmieren lernen? Wir sagen Ihnen, wie Sie mit Python Schritt für Schritt durchstarten.

Python gilt gemeinhin als relativ einfache Programmiersprache - sowohl wenn es ums Lernen geht, als auch um die Anwendung des Erlernten. Experten zufolge eignet sich Python für eine ganze Reihe von Applikationen. Der Einstieg kann sich aber ebenso schwierig gestalten wie bei anderen Programmiersprachen. Jede Entscheidung, die Sie diesbezüglich treffen, hat Auswirkungen. Egal ob es dabei um das Betriebssystem, die Laufzeit- oder die Entwicklungsumgebung geht.

Auf Tuchfühlung mit Python: Damit das eine stressfreie Erfahrung wird, sagen wir Ihnen was Sie zum Durchstarten brauchen.
Foto: Mariusz Bieniek - shutterstock.com

Aus diesem Grund haben wir alle wichtigen Schritte für den Einstieg in Python für Sie zusammengestellt. Wir zeigen Ihnen die verschiedenen Python-Distributionen, sagen Ihnen welche Entwicklungsumgebung sich am besten für Ihre Zwecke eignet und geben Ihnen Tools an die Hand, die Sie bestmöglich beim Programmieren mit Python unterstützen sollen. So sollten Ihnen die üblichen Fehler und Missgeschicke, die Anfänger oft heimsuchen, erspart bleiben.

Wahrscheinlich fragen Sie sich als erstes, welche Version von Python Sie am besten nutzen sollen. Antwort: Python 3. Das ist die aktuelle und zukunftssichere Version der Programmiersprache. Bei Python 2 handelt es sich nur noch um eine Legacy-Version, die aus Gründen der Rückwärtskompatibilität weiterhin unterstützt wird. Im Vergleich bietet Python 3 zwar dieselben Features wie Python 2, hat dabei aber deutliche Performance-Vorteile.

Wählen Sie Ihre Python-Plattform

Wie Ihr Einstieg ins Programmieren mit Python verläuft, hängt maßgeblich davon ab, welches Betriebssystem Sie als Entwicklungsumgebung nutzen wollen. Glücklicherweise ist die Programmiersprache für alle gängigen Betriebssysteme verfügbar. Darüber hinaus stehen auch diverse gute Editor-Programme und Entwicklungsumgebungen zur Verfügung.

Lesen Sie auch: Wie Sie Python richtig installieren

Achtung:Die Anweisungen in diesem Abschnitt beziehen sich auf die Standard-Version von Python, die von der Python Software Foundation herausgegeben wurde. Python ist auch in anderen Versionen verfügbar, von denen die eine oder andere eventuell besser zu Ihren Bedürfnissen passt. Sie sollten deshalb - bevor Sie irgendetwas installieren - zuerst den Abschnitt "Python-Distributionen im Überblick" lesen.

Microsoft Windows: Python ist standardmäßig kein Bestandteil von Windows. Das Zusammenspiel mit Microsofts Betriebssystem ist deswegen aber auch nicht besonders aufwendig: Eine Laufzeitumgebung downloaden, einige Buttons klicken - fertig. Wenn Sie den Package Manager Chocolatey für Windows nutzen (und warum auch nicht, wenn es das Leben leichter macht), tippen Sie einfach "choco install python3" in die Kommandozeile ein.

Linux: Zu so gut wie jeder größeren Linux-Distribution gehört inzwischen auch Python. Die Frage ist nur, ob Sie standardmäßig die neueste Version der Programmiersprache bekommen. Einige Linux-Distributionen kommen aus gutem Grund mit älteren Python-Versionen: Die Scripts sind nicht selten speziell für eine Distribution geschrieben und arbeiten deshalb auch nur mit einer bestimmten Version von Python. Wenn das der Fall ist, kommen Sie unter Umständen nicht darum herum, über den Package Manager eine ältere Python-Version zu installieren. Wenn Sie vermeiden wollen, dass verschiedene Versionen miteinander ins Gehege kommen. Hilft Ihnen dabei die Software pyenv.

macOS: Die Situation auf dem Mac-Betriebssystem ist ganz ähnlich zu der von Linux. Um Python 3 mit dem Mac zu nutzen, emfpiehlt es sich, auf den Homebrew Package Manager zurückgreifen. Für das Management empfiehlt sich wiederum pyenv.

Wenn Sie Docker installiert haben, können Sie auch einfach einen Container mit einer Python-Laufzeitumgebung erstellen und diesen als Basis für ein Projekt nutzen.

Entwicklergehälter
Die Gehaltsauswertung
Für die COMPUTERWOCHE hat die Hamburger Vergütungsberatung COP Compensation Partner GmbH Gehaltsdaten von Softwareentwicklern ausgewertet. Dafür wurden insgesamt rund 6000 Daten herangezogen. 4275 davon befassten sich mit Backend- und 1682 mit Frontend-Entwicklern.
Das verdienen IT-Entwickler
Alle Gehälter haben stark angezogen, vor allem bei Berufseinsteigern In Deutschland verdienen Backend- durchschnittlich 61.200 € und Frontend-Entwickler um die 46.700 €.
Das verdienen Entwickler ohne Berufserfahrung
Ein Backend-Entwickler verdient ohne Berufserfahrung bereits rund 52.300 €. Als Frontend-Entwickler erreicht er ein durchschnittliches Einstiegsgehalt von 40.400 €.
Bis zu 80.000 € mit 20 Jahren Berufserfahrung
Nach 20 Jahren Berufserfahrung dürfte der Backend-Entwickler knapp 80.000 € und ein Frontend-ITler circa 59.300 € verdienen.
In kleinen Firmen bis zu 57.000 €
In einer Firma mit bis zu 50 Mitarbeitern verdienen Backend-Entwickler um die 57.000 und im Frontend-Bereich circa 42.000 Euro.
Das verdient ein Entwickler in einer Firma ab 1.000 Mitarbeitern
Übersteigt die Firma eine Mitarbeiterzahl von 1.000 so erhalten Entwickler im Backend-Bereich ein durchschnittliches Gehalt von 68.000 € - im Frontend-Bereich wiederum knapp 54.000 € im Jahr.
Mit kleiner Personalverantwortung ab 90.000 €
Hat ein Backend-Entwickler eine kleine Personalverantwortung von einem bis drei Mitarbeitern steigt sein Gehalt auf 105.000 und bei einem Frontend-Entwickler auf 94.000 Euro.
Mit bis zu 30 Mitarbeitern 100.000 € im Jahr
Für Backend-Entwickler mit einer Personalverantwortung von 16 bis 30 Mitarbeitern gibt es laut Studie um die 115.300 und für Frontend-Entwickler 102.300 Euro pro Jahr.
Im Maschinenbau 60.000 € im Jahr verdienen
Auch die Branche hat einen Einfluss auf das Gehalt. Ein Backend-Entwickler erreicht im Maschinenbau ein durchschnittliches Gehalt von 63.700 € im Jahr.
In der Chemie bis zu 49.000 €
Ein Frontend-Entwickler in der Chemie erhält ein durchschnittliches Gehalt von 49.000 €.
München ist Spitzenreiter
In München sind die Gehälter für Backend-Entwickler mit 74.000 € durchschnittlich um rund 10.000 € höher als in anderen bayerischen Regionen. Frontend-Entwickler erreichen hier ein Durchschnittsgehalt von 56.500 € – das sind immer noch 7.000 € mehr, als in Restbayern.
Mit Personalverantwortung in München bis zu 130.000 € verdienen
Mit Personalverantwortung kann das Gehalt für Backend-Entwickler in der bayerischen Landeshauptstadt auf bis zu 132.000 € steigen. Ein Frontend-Entwickler verdient hier um die 117.000 €.
In Berlin um die 58.000 €
In Berlin liegt das Durchschnittsgehalt für Backend-Entwickler bei circa 58.000 €. Für Frontend-Entwickler gibt es rund 44.000 € im Jahr.
65.200 € für Backend-Entwickler in Hamburg
Hamburg bietet ein durchschnittliches Gehalt von 65.2000 € für IT-Backend-Entwickler. Im Frontendbereich sind wesentlich weniger: 49.000 € im Jahr.
In Mecklenburg-Vorpommern um die 46.700 € verdienen
In Mecklenburg-Vorpommern verdient ein Backend-Entwickler um die 46.700 € – im Frontendbereich sind es wieder weniger: 35.400 € pro Jahr.

Python-Distributionen im Überblick

Python steht in einer Vielzahl unterschiedlicher Distributionen zur Verfügung. Sinn und Zweck dieser Vielfalt ist - wie bei Linux -, möglichst viele verschiedene Nutzungsszenarien bedienen zu können. Die folgende Zusammenstellung soll Ihnen einen Überblick über einige ausgewählte Distributionen verschaffen - nämlich die bekanntesten und meist genutzten.

CPython: Gemacht von der Python Software Foundation ist CPython die Basis-Laufzeitumgebung und so etwas wie eine "Allzweckwaffen"-Version. Neben Interpreter und Standard Bibliothek gehört auch ein Sammelsurium an Komponenten von Drittherstellern zum Lieferumfang.

Wissenswert ist in diesem Zusammenhang, dass es keinen direkten technischen Support für CPython gibt. Es gibt einen eingebauten Mechanismus für Packages von Drittanbietern namens pip, aber die Implementierung größerer und komplexerer Packages kann eine Herausforderung darstellen.

Geeignet für: Anfänger, die nicht viel wagen wollen und echte "Do-It-Yourselfer", die keine Angst davor haben, sich ihre Einzelteile selbst zusammen zu suchen.

ActivePython: ActiveState vermarktet eine ganze Reihe von Consumer- und Enterprise-Laufzeitumgebungen und IDEs (integrated development environment). ActivePython beinhaltet neben CPython auch dutzende, vorinstallierte Bibliotheken und geht deswegen deutlich unkomplizierter von der Hand als CPython. Dazu kommen etliche Performance-Verbesserungen für viele Bibliotheken aus den Bereichen Mathematik und Wissenschaft.

Für die Nutzung von ActivePython ist Geldeinsatz notwendig. Drei Versionen stehen zur Auswahl: eine kostenlose "Community Edition" (kein Support), eine "Business Edition" und eine "Enterprise Edition". Enterprise-Nutzer können sich von unten nach oben durch die Pyramide arbeiten, um zu sehen, ob ActivePython zu ihrem Projekt passt.

Geeignet für: Enterprise-Nutzer, die ohne großen Aufwand auf viele Bibliotheken von Drittanbietern zugreifen wollen. Und bereit sind für Support zu bezahlen.

PyPy: Das größte Alleinstellungsmerkmal der Python-Distribution PyPy ist Geschwindigkeit. Mit Hilfe eines JIT (Just in time)-Compilers beschleunigt sie Python-Applikationen. Und zwar teilweise dramatisch. Allerdings manifestiert sich diese Performance-Verbesserung in erster Linie in Applikationen, die über einen langen Zeitraum laufen.

Geeignet für: Entwickler von langfristigen Services, für die die Dynamik von Python von Nutzen ist.

Anaconda: In der Praxis kommt Python vor allem in der Mathematik und Statistik zum Einsatz. Etwa wenn es um Datenanalysen oder Machine Learning geht. Inzwischen gibt es einige Python-Distributionen, die speziell für diese Anwendungsszenarien ausgelegt sind. Anaconda von Continuum Analytics gehört zu den bekanntesten und meist genutzten. Wie im Fall von ActivePython gehören auch hier zahlreiche Python-Bibliotheken zum Paket - unter anderem kommen Intel-optimierte Versionen von Mathematik-Bibliotheken zum Einsatz. Anaconda verfügt auch über einen eigenen Installer, um die Bibliotheken von Drittanbietern zu managen. So fällt es auch leichter, die Packages auf dem neuesten Stand zu halten.

Geeignet für: Jeden, der Python zur Datenanalyse oder für maschinelles Lernen nutzt. Anaconda ist zwar nicht ausschließlich für diese Use Cases gemacht, aber stark auf diese zugeschnitten. Die Python-Distribution Enthought ist eine Alternative zu Anaconda.

Die richtige Python-IDE finden

Um Software mit Python zu entwickeln, bräuchten Sie im Grunde nur einen Text-Editor und eine Laufzeitumgebung - zumindest in der Theorie. In der Praxis ist eine IDE mit Python-Support aber ziemlich hilfreich, wenn das Ergebnis über das eines trivialen Skripts hinausgehen soll.

Wenn Sie bereits Software mit einer IDE entwickeln, können Sie die wahrscheinlich auch für das Programmieren mit Python einsetzen, denn die meisten beliebten IDEs unterstützen die Programmiersprache:

Daneben gibt es auch einige dedizierte IDEs für Python, die eine Reihe von Use Cases abdecken:

10 Dinge die Softwareentwickler austicken lassen
Produkt- & Projektmanager
Ganz generell schätzen es Entwickler nicht so besonders, wenn ihnen jemand erklären will, wie sie ihren Job zu machen haben. Weil Produkt- und Projektmanager aber oft Entwickler-Teams leiten, passiert genau das. Das kann zu Unstimmigkeiten führen. <br /><br /> Dazu hat auch David Fox von devRant eine Meinung: "Letztendlich ist es in den meisten Fällen so, dass Produkt- und Projektmanager in irgendeiner Art und Weise die 'Besitzer' von Projekten und Prozessen sind, ohne dabei die täglichen Herausforderungen und Probleme der Softwareentwickler zu kennen."
Chefs
Genau wie die Produkt- und Projektmanager sind auch Development oder Engineering Manager dafür zuständig, Teams von Entwicklern zu führen und sicherzustellen, dass Projekte rechtzeitig und unter Budget fertiggestellt werden. <br /><br /> "In einigen Unternehmen können Situationen entstehen, in denen der Chef gleichzeitig Mitglied des Entwicklerteams ist. Insbesondere wenn der Chef vorher selbst Entwickler war und nach einer Beförderung zum Chef wird, ist Konfliktpotenzial gegeben", merkt Fox an.
Recruiter
Softwareentwickler müssen gar nicht selbst aktiv nach einem Job suchen, um von Recruitern und Headhuntern belästigt zu werden - dem Fachkräftemangel sei Dank. Es dürfte sehr schwer sein, einen Developer zu finden, der noch nicht in die Fänge der Recruiter geraten ist. <br /><br /> David Fox sieht insbesondere die Hartnäckigkeit der Recruiter als Problem: "Sie rufen an, sie e-mailen und sie lassen Dich einfach nicht in Ruhe - selbst dann, wenn Du gar keinen Job suchst. Und selbst wenn man eine Anstellung sucht, neigen viele Recruiter dazu, irrelevante Jobangebote zu machen oder Stellen zu empfehlen, deren Profil überhaupt nicht passt - etwa einen Job am anderen Ende des Landes, obwohl man gar nicht bereit ist, umzuziehen."
Dokumentation
Gibt es keine Dokumentation, beschweren sich die Softwareentwickler. Wenn es zuviel ist, beschweren sie sich und wenn sie die Dokumentation selbst erledigen müssen, auch. Sogar über die Art und Weise, wie andere Leute die Dokumentationsaufgabe bewältigen, beschweren sich die Entwickler. <br /><br /> An dieser Stelle seien sich auch endlich einmal alle Entwickler einig, wie Fox betont: "Softwareentwickler wollen eine ausführliche, gut geschriebene und akkurate Dokumentation - aber selber machen wollen sie es nicht."
Meetings
Meetings sind nicht nur für alle anderen ein Problem, sondern auch für Softwareentwickler. Insbesondere dann, wenn es sich um völlig unnötige, zeitraubende und stinklangweilige Zusammenkünfte handelt. Wie Fox erzählt, sind inzwischen auch Devotionalien mit der Aufschrift 'I survived another meeting that should have been an email' erhältlich.
Coworking Spaces
Mit dem Aufstieg der Agilität sind flache Hierarchien, Collaboration und Teamwork zum Alltag in Unternehmen geworden - insbesondere für Software-Development-Teams. Gerade die können ihre Arbeit in einem Großraumbüro aber meist nur schwer oder gar nicht bewältigen - sagen zumindest die Zahlen von devRant. <br /><br /> David Fox erklärt: "Es gibt einfach zuviel Ablenkung: die Kollegen unterhalten sich, Meetings werden verpasst, Telefonanrufe überhört. Es gibt auch eine Vielzahl an Beschwerden über den Kaffee im Büro und andere Annehmlichkeiten - oder eben das Gegenteil davon."
Kollegen
Selbsterklärend: Jeder hat wohl einen Kollegen oder eine Kollegin, den beziehungsweise die er ganz besonders schätzt. Nicht. <br /><br /> Im Fall der Softwareentwickler ist die Abneigung gegenüber Kollegen meist entweder in der mangelnden Qualität ihrer Arbeit oder einem völlig aus dem Leim gegangenen Ego begründet, gibt David Fox preis.
Vorstellungsgespräche
Wenn ein Softwareentwickler auf Jobsuche ist und zum Bewerbungsgespräch geladen wird, gibt es danach meist auch etwas zu meckern: <br /><br /> "Dumme Fragen oder die Lösung von völlig praxisfernen Aufgaben im Bewerbungsgespräch stoßen den Developern ebenso sauer auf, wie ein Gesprächspartner, der überhaupt nicht weiß, was ein Entwickler eigentlich genau macht", so Fox.
Fehler & Bugs
Softwareentwickler haben tagein, tagaus mit Fehlern und Bugs zu tun. Deswegen glaubt devRant-Gründer Fox, dass Entwickler in dieser Sache anders ticken: <br /><br /> "Die meisten anderen Probleme erfahren keine positive Auflösung, aber Bugs und Fehler sind behebbar und das fühlt sich gut an."
Quality Assurance
Die Quality Assurance (QA) - oder Qualitätssicherung - ist ein kritischer Teil der Softwareentwicklung. Dennoch bemängeln Softwareentwickler an QA-Experten häufig dieselben Dinge wie an Produkt- und Projektmanagern, so Fox. <br /><br /> "Die Qualitätssicherung bekommt das Produkt oder Projekt in die Hände, wenn die Entwickler es abgeschlossen haben. Deswegen verstehen sie oft nicht, welche Hürden und Workarounds die Entwickler im Entstehungsprozess bewältigen mussten. Offensichtlich kommt es auch regelmäßig vor, dass QA-Leute die Entwickler bitten, Bereiche nochmals zu überarbeiten, die sie auch selbst bewältigen könnten."

Python Packages?

Wenn Sie eine Distribution wie ActivePython oder Anaconda nutzen, sind viele Python-Bibliotheken von Drittanbietern entweder bereits vorinstalliert oder über ein Tool zugänglich. Bei CPython - und einigen anderen - kommen Sie nicht in den Genuss solcher Annehmlichkeiten. Hier gestaltet sich die Einbindung von Drittanbieter-Bibliotheken etwas schwieriger.

Die Python Software Foundation hält eine riesige Sammlung von Bibliotheken vorrätig: den Python Package Index (PyPI). Jedes dieser Packages kann über das pip-Kommandozeilen-Tool hinzugefügt werden. Allerdings erfordern einige dieser Pakete Binärdateien, die für spezifische Plattformen gemacht sind. Und nicht jedes PyPI-Package beinhaltet Binärdateien für jede Plattform. Dieses Problem zu bewältigen, ist bei Linux kein Problem. Hier ist es generell möglich, binaries auch "on the fly" zu erstellen. Bei Windows ist das nicht der Fall.

Eine (zumindest teilweise) Lösung kommt von Christoph Gohlke von der University of California: Er bietet eine - inoffizielle - Sammlung vorgefertigter Windows-binaries für viele Python Packages. Viele der Packages sind wiederum in erster Linie für wissenschaftliche Applikationen oder maschinelles Lernen (zum Beispiel NumPy und TensorFlow) gedacht. Viele decken aber auch etwas breiter gefasste Nutzungsszenarien ab (zum Beispiel Pillow für Bildbearbeitung oder den asynchronen http-Server Aiohttp).

Wenn Sie Windows nutzen

Für bestimmte Python-Programmier-Projekte brauchen Windows-Nutzer einige Handgriffe mehr als die User von Linux, MacOS und anderen Unix-basierten Betriebssystemen. Eine häufig fehlende "Zutat", die vom Windows-Entwickler gestellt werden muss, ist ein C Compiler. Python braucht diesen für einige Packages, um bestimmte Module bilden zu können, die nicht im Binär-Format vorliegen. Cython beispielsweise übersetzt Python in C-Code und braucht einen C Compiler um funktionierende binaries zu produzieren.

Die gute Nachricht: Microsofts hauseigener C Compiler kommt bereits mit der kostenlosen Community Edition von Visual Studio. Außerdem steht Ihnen die Möglichkeit offen, die Gnu Compiler Collection (GCC) zu installieren. Weil der C Compiler in Visual Studio aber auch für CPython auf Windows zur Anwendung kommt, verspricht dessen Nutzung auch ein konsistenteres Nutzererlebnis.

Das LLVM Compiler Framework ist ein Drittanbieter-Zusatz, der typischerweise nicht standardmäßig vertreten ist, den Sie aber dennoch brauchen könnten. Einige Python-Projekte wie Numba nutzen LLVM.

Zu guter Letzt müssen Windows-Nutzer standardmäßig auch auf Revision Control Software wie Git verzichten. In der Folge könnten einige IDEs die Zusammenarbeit verweigern. Deshalb sollten Sie Git für Windows entweder manuell herunterladen oder es über Chocolatey installieren.

Halten Sie Ihren Python-Code sauber

Die meisten Programmiersprachen bieten Funktionen wie statische Code-Analyse oder "syntax standardization". Bei Python erledigt eine Kollektion von Packages diese Aufgaben. Alle größeren IDEs bieten hierfür Support, es macht also Sinn, diese zu ihrem Arbeitsplatz hinzuzufügen.

PEP 8 ist ein Python Code-Styleguide. Wenn Sie dessen Regeln auf Ihre Codebasis anwenden wollen, erledigt das Tool autopep8 das automatisiert, bringt Ihren Python-Programmcode auf Linie und zeigt Warnungen an, wenn bestimmte Stellen im Code Beachtung verlangen. Die meisten IDEs mit Python-Support akzeptieren autopep8 als Standard-Formatter.

Ein neues Projekt in Sachen Code-Formatierung ist yapf. Dieses ursprünglich von Google entwickelte Tool formatiert Ihre Dokumente komplett und entfernt alle bestehenden Formatierungen (und Reformatierungen), die nach PEP8-Regeln vorgenommen wurden.

Dynamische Programmiersprachen wie Python erlauben Entwicklern kleinere Bugs. Im Fall von Python gibt es unterstützende Tools, um diese zu verhindern. Zum Beispiel Pylint, das lange Zeit als das Tool schlechthin für statische Datenanalysen in Python galt oder Mypy.

Legen Sie Python Projekt-Templates an

Wenn Sie sich dabei erwischen, wie Sie immer wieder dieselben Projekte anlegen, sparen Sie sich doch etwas Nerven und Zeit und kreieren Sie eine Vorlage. Dafür gibt es mehrere Möglichkeiten: Zum Beispiel indem Sie ein Git Repository erstellen, das Sie laufend aktualisieren.

Mit Python können Sie das aber noch ein bisschen weiter treiben - und zwar mit Cookiecutter. Neue Python-Projekte können mit einem Cookiecutter-Template "ge-bootstrapped" werden. Diese Vorlagen können wiederum bei Git gespeichert und auf Anfrage auch geklont werden. Die Chancen stehen außerdem nicht schlecht, dass es bereits ein Cookiecutter-Template gibt, um Ihr Projekt zum Laufen zu bringen. Selbst kreierte Templates können übrigens auch geteilt werden.

Programmieren mit Python in virtuellen Umgebungen

Je mehr Python-Projekte sie starten, desto mehr Bibliotheken kommen zum Einsatz. Beispiel: Sie wollen ein Legacy-Projekt behalten, das auf einer alten Version von etwas aufbaut und gleichzeitig einen Ersatz bauen, der auf den neueren Versionen der gleichen Bibliotheken aufbaut.

Bei Python gibt es einen Weg, um dieses Problem zu umgehen: virtuelle Umgebungen. Denn die erlauben einem Projektordner, seine eigenen lokalen Kopien der Bibliotheken vorzuhalten, deren Versionen neuer sind, als die auf dem Interpreter installierten. Das Gros der Arbeit übernimmt das Kommandozeilen-Tool virtualenv, das auch den Wechsel zwischen verschiedenen virtuellen Umgebungen ermöglicht. Mit dem Tool virtualenvwrapper lässt sich das Erstellen virtueller Umgebungen automatisieren. Die Chancen, dass Ihre IDE virtuelle Python-Umgebungen unterstützt, stehen gut - wie das Beispiel PyCharm zeigt.

Eine Alternative zu virtuellen Umgebungen ist die Nutzung einer Standalone-Installation der Python-Laufzeitumgebung. CPython für Windows kann zum Beispiel als "embeddable zip file" heruntergeladen werden und bringt dann eine eigene Minimalinstallation von Python mit. Wenn Sie bestimmte Funktionen in verschiedenen Versionen einer Laufzeitumgebung für Python testen wollen und nicht jede Version eigens installieren wollen, ist diese Lösung für Sie gemacht.

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Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag unserer US-Schwesterpublikation infoworld.com.