Programmiersprachen wie Python sind meiner bescheidenen Meinung nach heute das A & O für alle. Jobs wie Programmierer, Webdesigner, UI-/UX-Designer etc. sind DIE Jobs von morgen und heute eigentlich auch schon. Die Welt entwickelt sich immer mehr zur Automation, nahezu alle Bereiche sind heute bereits App-unterstützt, wir sprechen über virtuelle Welten, Metaversen, immer realistischere Spiele – da ist es heute fast Pflichtprogramm, sich einmal näher mit Programmiersprachen zu beschäftigen.
Und so habe natürlich auch ich bereits mehrere zertifizierte Kurse besucht. Im Grunde genommen ähneln sich die Programmiersprachen sehr. Es gibt immer Variablen, Rechenarten, diverse Schleifen wie IF und FOR, Objektorientierung etc. pp. Hat man diese Prinzipien erst einmal verstanden, kann man fast alle Sprachen sehr schnell lernen, da sich meist nur die Syntax ändert. Hier wird ein Semikolon gesetzt, dort eine Schweifklammer, wo bei anderen eckige verwendet werden oder gar keine.
Was macht Python besonders?
- Sie ist flexibel, denn sie lässt sich streng objektorientiert einsetzen aber auch prozedural und funktional.
- Sie ist Open Source und somit kostenlos.
- Sie ist auf allen Plattformen verfügbar, sei es macOS, Windows, Linux etc und braucht wenig Ressourcen ist also sowohl auf kleinsten Computern als auch auf Serverfarmen einsatzfähig.
- Sie ist vergleichsweise einfach zu lernen.
- Sie ist relativ einfach zu verwenden, denn als interpretierte Sprache benötigt Python bei der Ausführung von Code keinen Zwischenschritt, um den Code zu kompilieren. Das geschieht im Hintergrund.
- Sie ist gut lesbar und durch die obligatorischen Einrückungen gut strukturiert.
Was kann man mit Python machen?
- Skripten: Man erleichtert sich alltägliche Routineaufgaben, indem man diese mit Python automatisiert.
- Backend-Programmierung: Python holt sich die für die Anzeige im Frontend wichtigen Daten im Hintergrund und bereitet diese für den Nutzer auf.
- Maschinelles Lernen: Python ist die beliebteste Sprache im Gebiet der Künstlichen Intelligenz.
- Datenanalyse und Visualisierung
- Prototyping: Um schnell diverse Ideen auf Machbarkeit zu überprüfen.
