Python lernen leicht gemacht

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.

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.

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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.

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.