„Python (Programmiersprache)“ – Bearbeiten

{{Infobox Programmiersprache
| Name                         = Python
| Logo                         = [[Datei:Python-logo-notext.svg|121px|Logo]]
| Beschreibung                 = Logo der Programmiersprache Python
| Paradigma                    = multiparadigmatisch: [[Objektorientierte Programmierung|objektorientiert]], [[Prozedurale Programmierung|prozedural]] ([[Imperative Programmierung|imperativ]]), [[Funktionale Programmierung|funktional]], [[Strukturierte Programmierung|strukturiert]], [[Reflexion (Programmierung)|reflektiert]]
| Erscheinungsjahr             = <!-- wikidata -->
| Designer                     = <!-- wikidata -->
| Entwickler                   = <!-- wikidata -->
| AktuelleVersion              = <!-- wikidata -->
| AktuelleVersionFreigabeDatum = <!-- wikidata -->
| AktuelleVorabVersion         = 
| AktuelleVorabVersionFreigabeDatum = 
| Typisierung                  = [[Starke Typisierung|stark]], [[Dynamische Typisierung|dynamisch]] („[[Duck-Typing]]“)
| Implementierung              = CPython, [[Jython]], [[IronPython]], [[PyPy]]
| Dialekte                     = 
| Standardisierungen           = 
| Beeinflusst_von              = <!-- wikidata -->
| Beeinflusste                 = [[Ruby (Programmiersprache)|Ruby]], [[Cython]]
| Betriebssystem               = 
| Lizenz                       = <!-- wikidata -->
| Website                      = <!-- wikidata -->
}}

'''Python''' ([{{IPA|ˈpʰaɪθn̩}}], [{{IPA|ˈpʰaɪθɑn}}], auf Deutsch auch [{{IPA|ˈpʰyːtɔn}}]) ist eine [[Allzweck-Programmiersprache|universell nutzbare]], üblicherweise [[Interpreter|interpretierte]], [[höhere Programmiersprache]].<ref>{{cite web |language=en |url= https://www.python.org/doc/faq/general/#what-is-python-good-for|title= What is Python Good For?|accessdate=2008-09-05 |work= General Python FAQ|publisher= Python Foundation}}</ref> Sie hat den Anspruch, einen gut lesbaren, knappen Programmierstil zu fördern.<ref>{{cite web |language=en | url = https://www.python.org/doc/essays/blurb/ | title = What is Python? Executive Summary | publisher = Python Foundation | work = Python documentation | accessdate = 2007-03-21}}</ref> So werden beispielsweise [[Blockstruktur|Blöcke]] nicht durch geschweifte Klammern, sondern durch Einrückungen strukturiert.

Python unterstützt mehrere [[Programmierparadigma|Programmierparadigmen]], z.&nbsp;B. die [[Objektorientierte Programmierung|objektorientierte]], die [[Aspektorientierte Programmierung|aspektorientierte]] und die [[Funktionale Programmierung|funktionale]] Programmierung. Ferner bietet es eine [[dynamische Typisierung]]. Wie viele [[Dynamische Programmiersprache|dynamische Sprachen]] wird Python oft als [[Skriptsprache]] genutzt. Die Sprache weist ein offenes, gemeinschaftsbasiertes Entwicklungsmodell auf, das durch die gemeinnützige [[Python Software Foundation]] gestützt wird, die die Definition der Sprache in der Referenzumsetzung '''CPython''' pflegt.

== Entwicklungsgeschichte ==
[[Datei:Guido van Rossum.jpg|mini|hochkant|[[Guido van Rossum]], der Entwickler von Python]]
Die Sprache wurde Anfang der 1990er Jahre von [[Guido van Rossum]] am [[Centrum Wiskunde & Informatica]] in [[Amsterdam]] als Nachfolger für die Programmier-Lehrsprache ''[[ABC (Programmiersprache)|ABC]]'' entwickelt und war ursprünglich für das verteilte [[Betriebssystem]] [[Amoeba (Betriebssystem)|Amoeba]] gedacht.

Der Name geht nicht, wie das Logo vermuten lässt, auf die gleichnamige Schlangengattung [[Pythons|Python]] zurück, sondern bezog sich ursprünglich auf die englische Komikergruppe [[Monty Python]]. In der Dokumentation finden sich daher auch einige Anspielungen auf Sketche aus dem [[Monty Python’s Flying Circus|Flying Circus]].<ref>[https://www.python.org/doc/faq/general/#why-is-it-called-python Offizielle Python FAQ], sowie [https://docs.python.org/3/tutorial/appetite.html Python Tutorial, Kapitel 1]</ref> Trotzdem etablierte sich die [[Assoziation (Psychologie)|Assoziation]] zur Schlange, was sich unter anderem in der Programmiersprache [[Cobra (Programmiersprache)|Cobra]]<ref>{{cite web |language=en|url=http://cobra-language.com/|title=The Cobra Programming Language|work=cobra-language.com}}</ref> sowie dem Python-Toolkit „Boa“<ref>{{cite web |language=en|url=http://boa-constructor.sourceforge.net/|title=Boa Constructor home|work=boa-constructor.sourceforge.net}}</ref> äußert.
<!-- brauchen wir das?
Über den Ursprung der Sprache führte van Rossum retrospektiv 1996 aus:

{{Zitat-en|Over six years ago, in December 1989, I was looking for a „hobby“ programming project that would keep me occupied during the week around Christmas. My office … would be closed, but I had a home computer, and not much else on my hands. I decided to write an interpreter for the new scripting language I had been thinking about lately: a descendant of ABC that would appeal to Unix-/C-Hackers. I chose Python as a working title for the project, being in a slightly irreverent mood (and a big fan of Monty Python’s Flying Circus).
|Übersetzung=Vor sechs Jahren, im Dezember 1989, suchte ich nach einem Hobby-Projekt im Bereich der Programmierung, das mich in der Weihnachtswoche beschäftigen würde. Mein Büro würde geschlossen sein, aber ich besaß einen Heimcomputer und hatte nicht viel anderes zu tun. Ich entschied mich, einen Interpreter für die Skriptsprache zu schreiben, über die ich in letzter Zeit nachgedacht hatte: Ein Nachfahre von ABC, der Unix-/C-Programmierern gefallen würde. Ich wählte in einer leicht ehrfurchtslosen Stimmung (und als ein großer Fan von Monty Python’s Flying Circus) „Python“ als Arbeitstitel.|ref=
<ref>{{Internetquelle|url=https://www.python.org/doc/essays/foreword/|titel=Vorwort für das Buch „Programming Python“|autor=Guido van Rossum|datum=1996|zugriff=2014-08-12}}</ref>}}
-->
Die erste Vollversion erschien im Januar 1994 unter der Bezeichnung Python 1.0. Gegenüber früheren Versionen wurden einige Konzepte der funktionalen Programmierung implementiert, die allerdings später wieder aufgegeben wurden.<ref>{{Internetquelle |autor=Guido van Rossum |url=http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=98196 |titel=Kommentar zur Entfernung einiger funktionaler Konzepte |sprache=en |abruf=2014-08-11}}</ref> Von 1995 bis 2000 erschienen neue Versionen, die fortlaufend als Python 1.1, 1.2 etc. bezeichnet wurden.

Python 2.0 erschien am 16.&nbsp;Oktober 2000. Neue Funktionen umfassten eine voll funktionsfähige [[Garbage Collection]] (automatische Speicherbereinigung) und die Unterstützung für den [[Unicode]]-Zeichensatz.<ref>{{Internetquelle |autor=A. Kuchling, Moshe Zadka |url=https://docs.python.org/2/whatsnew/2.0.html |titel=Dokumentation Python 2.0 |hrsg=Python Software Foundation |sprache=en |abruf=2014-08-11}}</ref>

Python 3.0 (auch Python 3000) erschien am 3.&nbsp;Dezember 2008 nach längerer Entwicklungszeit. Es beinhaltete einige tiefgreifende Änderungen an der Sprache, etwa das Entfernen von Redundanzen bei Befehlssätzen und veralteten Konstrukten. Da Python 3.0 hierdurch teilweise inkompatibel zu früheren Versionen wurde,<ref>{{Internetquelle |autor=Guido van Rossum |url=https://docs.python.org/3.0/whatsnew/3.0.html |titel=Dokumentation Python 3.0 |hrsg=Python Software Foundation |datum=2009-02-14 |sprache=en |abruf=2014-08-11}}</ref> beschloss die ''Python Software Foundation'', Python 2.7 parallel zu Python 3 bis Ende 2019 weiter mit neuen Versionen zu unterstützen (für Hinweise zur letzten 2er-Version, zum Support-Ende und zur Migration siehe Abschnitt ''[[#Ende von Python 2|Ende von Python 2]]'').

== Versionen ==

{| class="wikitable sortable"
|-
! Version
! Patchversion
! Veröffentlichung
! Ende des vollen Supports
! Ende der Sicherheitskorrekturen
|-
| {{Version|o|0.9}}
| 0.9.9<ref name="timeline-of-python">{{cite web |language=en |url=http://python-history.blogspot.com/2009/01/brief-timeline-of-python.html |title=A Brief Timeline of Python |last=van Rossum |first=Guido |author-link1=Guido van Rossum |date=2009-01-20 |access-date=2019-11-29 }}</ref>
| {{DatumZelle|1991-02-20}}
| {{DatumZelle|1993-07-29}}
|
|-
| {{Version|o|1.0}}
| 1.0.4<ref name="timeline-of-python" />
| {{DatumZelle|1994-01-26}}
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|
|-
| {{Version|o|1.1}}
| 1.1.1<ref name="timeline-of-python" />
| {{DatumZelle|1994-10-11}}
| {{DatumZelle|1994-11-10}}
|
|-
| {{Version|o|1.2}}
|
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| Unsupported
|
|-
| {{Version|o|1.3}}
|
| {{DatumZelle|1995-10-13}}<ref name="timeline-of-python" />
| Unsupported
|
|-
| {{Version|o|1.4}}
|
| {{DatumZelle|1996-10-25}}<ref name="timeline-of-python" />
| Unsupported
|
|-
| {{Version|o|1.5}}
| 1.5.2<ref name="releases">{{cite web |language=en |url=https://www.python.org/download/releases |title=Releases {{!}} Python.org|access-date=2019-11-29 }}</ref>
| {{DatumZelle|1998-01-03}}
| {{DatumZelle|1999-04-13}}
|
|-
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| 1.6.1<ref name="releases" />
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| {{DatumZelle|2000-09}}
|
|-
| {{Version|o|2.0}}
| 2.0.1<ref name="downloads">{{cite web |language=en |url=https://www.python.org/downloads/ |title=Download Python {{!}} Python.org|access-date=2019-11-29 }}</ref>
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| 2.3.7<ref name="downloads" />
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| 2.4.6<ref name="downloads" />
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| 2.5.6<ref name="downloads" />
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| 2.6.9<ref name="pep-0361">{{cite web |language=en |url=https://peps.python.org/pep-0361/ |title=PEP 361 – Python 2.6 and 3.0 Release Schedule |last1=Norwitz |first1=Neal |last2=Warsaw |first2=Barry |date=2006-06-29 |access-date=2019-11-29 }}</ref>
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| 3.0.1<ref name="downloads" /><ref name="pep-0361" /><ref name="devcycle">{{cite web |language=en |url=https://devguide.python.org/devcycle/ |title=17. Development Cycle — Python Developer's Guide |access-date=2019-11-29 }}</ref>
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| {{DatumZelle|2009-06-27}}
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| 3.7.17<ref name="pep-0537">{{cite web |language=en |url=https://peps.python.org/pep-0537/ |title=PEP 537 – Python 3.7 Release Schedule |last=Deily |first=Ned |date=2016-12-23 |access-date=2023-02-01 }}</ref>
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|-
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| 3.10.16<ref name="pep-0619">{{cite web |language=en |url=https://peps.python.org/pep-0619/ |title=PEP 619 – Python 3.10 Release Schedule |last=Salgado |first=Pablo |date=2020-05-25 |access-date=2024-12-27 }}</ref>
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| {{Version|co|3.11}}
| 3.11.11<ref name="pep-0664">{{cite web |language=en |url=https://peps.python.org/pep-0664/ |title=PEP 664 – Python 3.11 Release Schedule |last=Salgado | first=Pablo |date=2021-07-12 |access-date=2024-12-27 }}</ref>
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| {{Version|co|3.12}}
| 3.12.10<ref>{{cite web |language=en |url=https://peps.python.org/pep-0693/ |title=PEP 693 – Python 3.12 Release Schedule |last=Wouters | first=Thomas |date=2022-05-24 |access-date=2024-12-27 }}</ref>
| {{DatumZelle|2023-10-02}}
| {{DatumZelle|2025-05}}
| {{DatumZelle|2028-10}}
|-
| {{Version|c|3.13}}
| 3.13.1<ref>{{cite web |language=en |url=https://peps.python.org/pep-0719/ |title=PEP 719 – Python 3.13 Release Schedule |last=Wouters | first=Thomas |date=2023-05-26 |access-date=2024-12-27 }}</ref>
| {{DatumZelle|2024-10-01}}
| {{DatumZelle|2026-10}}
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|-
| {{Version|c|3.14}}
| 3.14.0<ref>{{cite web |language=en |url=https://peps.python.org/pep-0745/ |title=PEP 745 – Python 3.14 Release Schedule |last=van Kemenade | first=Hugo |date=2024-04-24 |access-date=2024-12-27 }}</ref>
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| {{DatumZelle|2027-10}}
| {{DatumZelle|2030-10}}
|}
{{Version|t|zeige=11101}}

== Ziele ==
Python wurde mit dem Ziel größter Einfachheit und Übersichtlichkeit entworfen. Dies wird vor allem durch zwei Maßnahmen erreicht. Zum einen kommt die Sprache mit relativ wenigen [[Schlüsselwort (Programmierung)|Schlüsselwörtern]] aus.<ref>{{Internetquelle |url=https://docs.python.org/3/reference/lexical_analysis.html#keywords |titel=2. Lexical analysis |sprache=en |abruf=2024-12-13}}</ref> Zum anderen ist die Syntax reduziert und auf Übersichtlichkeit optimiert. Dadurch lassen sich Python-basierte Skripte deutlich knapper formulieren als in anderen Sprachen.<ref>{{Literatur |Autor=Marty Alchin |Hrsg=Apress |Titel=Pro Python |Datum=2010 |ISBN=978-1-4302-2757-1 |Seiten=6 |Sprache=en}}</ref>

Van Rossum legte bei der Entwicklung großen Wert auf eine Standardbibliothek, die überschaubar und leicht erweiterbar ist. Dies war Ergebnis seiner schlechten Erfahrung mit der Sprache [[ABC (Programmiersprache)|ABC]], in der das Gegenteil der Fall ist.<ref>{{Internetquelle |autor=Bill Venners |url=http://www.artima.com/intv/pythonP.html |titel=Interview mit Guido van Rossum |hrsg=Artima |datum=2003-01-13 |sprache=en |abruf=2014-08-15}}</ref> Dieses Konzept ermöglicht, in Python Module aufzurufen, die in anderen Programmiersprachen geschrieben wurden, etwa um Schwächen von Python auszugleichen. Beispielsweise können für zeitkritische Teile in maschinennäheren Sprachen wie [[C (Programmiersprache)|C]] implementierte Routinen aufgerufen werden.<ref>{{Internetquelle |url=https://docs.python.org/3/extending/extending.html |titel=Verwendung fremdsprachiger Module |werk=Python |hrsg=Python Software Foundation |sprache=en |abruf=2023-08-08}}</ref> Umgekehrt lassen sich mit Python Module und [[Plug-in]]s für andere Programme schreiben, die die entsprechende Unterstützung bieten. Dies ist unter anderem bei [[Blender (Software)|Blender]], [[Cinema 4D]], [[GIMP]], [[Maya (Software)|Maya]], [[Nuke (Software)|Nuke]], [[Apache OpenOffice|OpenOffice]] bzw. [[LibreOffice]], [[PyMOL]], [[SPSS]], [[QGIS]] oder [[KiCad]] der Fall.

Python ist eine Multi[[Programmierparadigma|paradigmen]]<nowiki />sprache. Das bedeutet, Python zwingt den Programmierer nicht zu einem einzigen Programmierstil, sondern erlaubt, das für die jeweilige Aufgabe am besten geeignete Paradigma zu wählen. Objektorientierte und [[Strukturierte Programmierung|strukturierte]] Programmierung werden vollständig unterstützt, funktionale und aspektorientierte Programmierung werden durch einzelne Elemente der Sprache unterstützt.
Die Freigabe nicht mehr benutzter Speicherbereiche erfolgt durch [[Referenzzählung]].
[[Datentyp]]en werden dynamisch verwaltet, eine automatische statische [[Typsicherheit|Typprüfung]] wie z.&nbsp;B. bei [[C++]] gibt es nicht. Jedoch unterstützt Python ab Version 3.5 optionale Typ-Annotationen, um eine statische Typprüfung mithilfe externer Software, wie zum Beispiel Mypy, zu vereinfachen.<ref>{{Internetquelle |autor=[[Guido van Rossum]], Ivan Levkivskyi |url=https://www.python.org/dev/peps/pep-0483/ |titel=PEP 483 – The Theory of Type Hints |hrsg=Python Software Foundation |datum=2014-12-19 |sprache=en |abruf=2020-10-18}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=[[Guido van Rossum]], Jukka Lehtosalo, Łukasz Langa |url=https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/ |titel=PEP 484 – Type Hints |hrsg=Python Software Foundation |datum=2014-09-29 |sprache=en |abruf=2020-10-18}}</ref>

== Datentypen und Strukturen ==
[[Datei:Python 3. The standard type hierarchy.png|mini|hochkant=1.7|Datentypen und Strukturen]]
Python besitzt eine größere Anzahl von grundlegenden Datentypen. Neben der herkömmlichen [[Arithmetik]] unterstützt es transparent auch beliebig große Ganzzahlen und [[komplexe Zahl]]en.

Die üblichen Zeichenkettenoperationen werden unterstützt. [[Zeichenkette]]n sind in Python allerdings unveränderliche Objekte (wie auch in [[Java (Programmiersprache)|Java]]). Daher geben Operationen, die eine Zeichenkette verändern sollen – wie z.&nbsp;B. durch Ersetzen von Zeichen – immer eine neue Zeichenkette zurück.

In Python ist alles ein Objekt: Klassen, Typen, Methoden, Module etc. Der Datentyp ist jeweils an das Objekt (den ''Wert'') gebunden und nicht an eine Variable, d.&nbsp;h. Datentypen werden dynamisch vergeben, so wie bei [[Smalltalk (Programmiersprache)|Smalltalk]] oder [[Lisp]] – und nicht wie bei Java.

Trotz der dynamischen Typverwaltung enthält Python eine gewisse Typprüfung. Diese ist strenger als bei [[Perl (Programmiersprache)|Perl]], aber weniger strikt als etwa bei [[Objective CAML]].
Implizite Umwandlungen nach dem [[Duck-Typing]]-Prinzip sind unter anderem für numerische Typen definiert, sodass man beispielsweise eine komplexe Zahl mit einer langen Ganzzahl ohne explizite Typumwandlung multiplizieren kann.

Mit dem Format-Operator <code>%</code> gibt es eine implizite Umwandlung eines Objekts in eine Zeichenkette. Der Operator <code>==</code> überprüft zwei Objekte auf (Wert-)Gleichheit. Der Operator <code>is</code> überprüft die tatsächliche [[Identität (Logik)|Identität]] zweier Objekte.<ref>{{cite web |language=en|url=http://my.safaribooksonline.com/0596002815|title=Learning Python, 2nd Edition|first1=Mark|last1=Lutz|first2=David|last2=Ascher|date=2003-12-23|work=Safari Books Online}}</ref>

=== Sammeltypen ===
Python besitzt mehrere ''Sammeltypen'', darunter Listen, [[Tupel (Informatik)|Tupel]], [[Menge (Datenstruktur)|Mengen]] (Sets) und [[Assoziatives Datenfeld|assoziative Arrays]] (Dictionaries). Listen, Tupel und Zeichenketten sind ''Folgen'' (Sequenzen, [[Feld (Datentyp)|Felder]]) und kennen fast alle die gleichen Methoden: Über die Zeichen einer Kette kann man ebenso [[Iteration|iterieren]] wie über die Elemente einer Liste. Außerdem gibt es die unveränderlichen Objekte, die nach ihrer Erzeugung nicht mehr geändert werden können. Listen sind z.&nbsp;B. erweiterbare Felder, wohingegen Tupel und Zeichenketten eine feste Länge haben und unveränderlich sind.

Der Zweck solcher Unveränderlichkeit hängt z.&nbsp;B. mit den ''Dictionaries'' zusammen, einem Datentyp, der auch als ''assoziatives Array'' bezeichnet wird. Um die Datenkonsistenz zu sichern, müssen die ''Schlüssel'' eines ''Dictionary'' vom Typ „unveränderlich“ sein. Die ins ''Dictionary'' eingetragenen ''Werte'' können dagegen von beliebigem Typ sein.

''Sets'' sind Mengen von Objekten und in CPython ab Version 2.4 im Standardsprachumfang enthalten. Diese Datenstruktur kann beliebige (paarweise unterschiedliche) Objekte aufnehmen und stellt Mengenoperationen wie beispielsweise [[Menge (Mathematik)#Durchschnitt (Schnittmenge, Schnitt)|Durchschnitt]], [[Mengenlehre#Differenz und Komplement|Differenz]] und [[Menge (Mathematik)#Vereinigung (Vereinigungsmenge)|Vereinigung]] zur Verfügung.

=== Objektsystem ===
Das [[Typsystem]] von Python ist auf das Klassensystem abgestimmt. Obwohl die eingebauten Datentypen genau genommen keine [[Klasse (Objektorientierung)|Klassen]] sind, können Klassen von einem Typ [[Vererbung (Programmierung)|erben]]. So kann man die Eigenschaften von Zeichenketten oder Wörterbüchern erweitern – auch von Ganzzahlen. Python unterstützt [[Mehrfachvererbung]].

Die Sprache unterstützt direkt den Umgang mit Typen und Klassen. Typen können ausgelesen (ermittelt) und verglichen werden und verhalten sich wie Objekte – tatsächlich sind die Typen (wie in Smalltalk) selbst ein Objekt. Die Attribute eines Objektes können als Wörterbuch extrahiert werden.

== Syntax ==
Eines der Entwurfsziele für Python war die gute Lesbarkeit des Quellcodes. Die Anweisungen benutzen häufig englische Schlüsselwörter, wo andere Sprachen Symbole einsetzen (z.&nbsp;B. <code>or</code> statt <code>||</code>). Für [[strukturierte Programmierung]] besitzt Python die folgenden Elemente:

* Schleifen (wiederholte Ausführung):
** <code>for</code> … <code>else</code> zur Iteration über die Elemente einer Sequenz
** <code>while</code> … <code>else</code> zur Wiederholung, solange ein Ausdruck den Boolean-Wert <code>True</code> hat
* Verzweigungen (bedingte Ausführung):
** <code>if</code> … <code>elif</code> … <code>else</code> für bedingte Verzweigungen
** <code>match</code> … <code>case</code> … <code>if</code> für strukturiertes [[Pattern Matching#Programmierung|Pattern Matching]]
* Exceptions (Ausführung im Fehlerfall):
** <code>try</code> … <code>except</code> … <code>else</code> … <code>finally</code> für Ausnahmebehandlungen
** <code>with</code> zum Ausführen eines Blocks mit einem Kontext-Manager

Im Gegensatz zu vielen anderen Sprachen können <code>for</code>- und <code>while</code>-Schleifen einen <code>else</code>-Zweig haben. Dieser wird nur ausgeführt, wenn die Schleife vollständig durchlaufen und nicht mittels <code>break</code>, <code>return</code> oder einer Ausnahme abgebrochen wurde.

=== Strukturierung durch Einrücken ===
Python benutzt wie [[Miranda (Programmiersprache)|Miranda]] und [[Haskell (Programmiersprache)|Haskell]] [[Einrückungsstil|Einrückungen]] als Strukturierungselement. Diese Idee wurde erstmals von [[Peter J. Landin]] vorgeschlagen und von ihm ''off-side rule'' („Abseitsregel“) genannt. In den meisten anderen Programmiersprachen werden Blöcke durch Klammern oder Schlüsselwörter markiert, während unterschiedlich große [[Leerraum|Leerräume]] außerhalb von Zeichenketten keine spezielle Semantik tragen. Laut van Rossum verhindert Einrückung als Teil der Sprachsyntax Missverständnisse des Programmierers, spart Raum im Vergleich zu Einrückungskonventionen, die Klammern in eine eigene Zeile setzen und setzt [[Einrückungsstil|Stil]]-Diskussionen ein Ende.<ref>{{Internetquelle |url=https://docs.python.org/3/faq/design.html#why-does-python-use-indentation-for-grouping-of-statements |titel=Design and History FAQ — Python 3 documentation |abruf=2024-07-07}}</ref>

Hierzu als Beispiel die Berechnung der [[Fakultät (Mathematik)|Fakultät]] einer Ganzzahl, einmal in [[C (Programmiersprache)|C]] und einmal in Python:

Fakultätsfunktion in C:
<syntaxhighlight lang="c">
int factorial(int x) {
    if (x <= 1) {
        return 1;
    }

    return x * factorial(x - 1);
}
</syntaxhighlight>

Die gleiche Funktion in Python:
<syntaxhighlight lang="python">
def factorial(x):
    if x <= 1:
        return 1

    return x * factorial(x - 1)
</syntaxhighlight>

Es ist jedoch darauf zu achten, die Einrückungen im gesamten Programmtext gleich zu gestalten. Die gemischte Verwendung von Leerzeichen und [[Tabulatorzeichen]] kann zu Problemen führen, da der Python-Interpreter Tabulatoren im Abstand von acht Leerzeichen annimmt. Je nach Konfiguration des Editors können Tabulatoren optisch mit weniger als acht Leerzeichen dargestellt werden, was zu Syntaxfehlern oder ungewollter Programmstrukturierung führen kann. Als vorbeugende Maßnahme kann man den Editor Tabulatorzeichen durch eine feste Anzahl von Leerzeichen ersetzen lassen. Die Python-Distribution enthält in der Standardbibliothek das Modul ''tabnanny'', welches die Vermischung von Tabulator- und Leerzeichen zu erkennen und beheben hilft.

Man kann die Fakultätsfunktion aber auch wie in C einzeilig mit [[Ternärer Operator|ternärem Operator]] formulieren:

Die Fakultätsfunktion in C:
<syntaxhighlight lang="c">
int factorial(int x) {
    return x <= 1 ? 1 : x * factorial(x - 1);
}
</syntaxhighlight>

Die Fakultätsfunktion in Python:
<syntaxhighlight lang="python">
def factorial(x):
    return 1 if x <= 1 else x * factorial(x - 1)
</syntaxhighlight>

=== Funktionales Programmieren ===
Coconut<ref>[http://coconut-lang.org/ Coconut] (Erweiterung zu Python)</ref> und andere Erweiterungen erleichtern das funktionale Programmieren in Python. Darüber hinaus lässt sich dies auch mit dem herkömmlichen Python realisieren:

Ausdrucksstarke syntaktische Elemente zur funktionalen Programmierung vereinfachen das Arbeiten mit Listen und anderen Sammeltypen. Eine solche Vereinfachung ist die Listennotation, die aus der funktionalen Programmiersprache Haskell stammt; hier bei der Berechnung der ersten fünf Zweierpotenzen:
<syntaxhighlight lang="python">
zahlen = [1, 2, 3, 4, 5]
zweierpotenzen = [2 ** n for n in zahlen]
</syntaxhighlight>
Weil in Python Funktionen als Argumente auftreten dürfen, kann man auch ausgeklügeltere Konstruktionen ausdrücken, wie den [[Continuation-Passing Style]].

Pythons Schlüsselwort <code>lambda</code> könnte manche Anhänger der funktionalen Programmierung fehlleiten. Solche <code>lambda</code>-Blöcke in Python können nur Ausdrücke enthalten, aber keine Anweisungen. Damit werden solche Anweisungen generell nicht verwendet, um eine Funktion zurückzugeben. Die übliche Vorgehensweise ist stattdessen, den Namen einer lokalen Funktion zurückzugeben. Das folgende Beispiel zeigt dies anhand einer einfachen Funktion nach den Ideen von [[Haskell Brooks Curry]]:
<syntaxhighlight lang="python">
def add_and_print_maker(x):
    def temp(y):
        print(f'{x} + {y} = {x + y}')

    return temp
</syntaxhighlight>

Damit ist auch [[Currying]] auf einfache Art möglich, um generische Funktionsobjekte auf problemspezifische herunterzubrechen. Hier ein einfaches Beispiel:
<syntaxhighlight lang="python">
def curry(func, known_argument):
    return lambda unknown_argument: func(unknown_argument, known_argument)
</syntaxhighlight>

Wird die <code>curry</code>-Funktion aufgerufen, erwartet diese eine Funktion mit zwei notwendigen Parametern sowie die Parameterbelegung für den zweiten Parameter dieser Funktion. Der Rückgabewert von <code>curry</code> ist eine Funktion, die das Gleiche tut wie <code>func</code>, aber nur noch einen Parameter benötigt.

[[Closure (Funktion)|Closures]] sind mit den o.&nbsp;g. Mechanismen in Python ebenfalls einfach möglich. Ein simples Beispiel für einen [[Stapelspeicher|Stack]], intern durch eine Liste repräsentiert:
<syntaxhighlight lang="python">
def stack():
    l = []

    def pop():
        if not is_empty():
            return l.pop()

    def push(element):
        l.append(element)

    def is_empty():
        return len(l) == 0

    return pop, push, is_empty

pop, push, is_empty = stack()
</syntaxhighlight>

Auf diese Weise erhält man die drei Funktionsobjekte <code>pop</code>, <code>push</code>, <code>is_empty</code>, um den Stack zu modifizieren bzw. auf enthaltene Elemente zu prüfen, ohne dabei auf <code>l</code> direkt zuzugreifen.

=== Ausnahmebehandlung ===
Python nutzt ausgiebig die [[Ausnahmebehandlung]] (englisch ''exception handling'') als ein Mittel, um Fehlerbedingungen zu testen. Dies ist so weit in Python integriert, dass es teilweise sogar möglich ist, [[Syntaxfehler]] abzufangen und zur Laufzeit zu behandeln.

Ausnahmen haben einige Vorteile gegenüber anderen beim Programmieren üblichen Verfahren der Fehlerbehandlung (wie z.&nbsp;B. Fehler-Rückgabewerte und globale Statusvariablen). Sie sind [[Thread (Informatik)|Thread]]-sicher und können leicht bis in die höchste Programmebene weitergegeben oder an einer beliebigen anderen Ebene der Funktionsaufruffolge behandelt werden. Der korrekte Einsatz von Ausnahmebehandlungen beim Zugriff auf dynamische Ressourcen erleichtert es zudem, bestimmte auf [[Race Condition]]s basierende Sicherheitslücken zu vermeiden, die entstehen können, wenn Zugriffe auf bereits veralteten Statusabfragen basieren.

Der Python-Ansatz legt den Einsatz von Ausnahmen nahe, wann immer eine Fehlerbedingung entstehen könnte. Nützlich ist dieses Prinzip beispielsweise bei der Konstruktion robuster Eingabeaufforderungen:
<syntaxhighlight lang="python">
while True:
    num = input("Eine ganze Zahl eingeben: ")

    try:
        num = int(num)
    except ValueError:
        print("Eine _Zahl_, bitte!")
    else:
        break
</syntaxhighlight>

Dieses Programmstück fragt den Benutzer so lange nach einer Zahl, bis dieser eine Zeichenfolge eingibt, die sich per <code>int()</code> in eine Ganzzahl konvertieren lässt. Durch die Ausnahmebehandlung wird hier vermieden, dass eine Fehleingabe zu einem [[Laufzeitfehler]] führt, der das Programm zum Abbruch zwingt.

Ebenso kann auch das hier nicht berücksichtigte [[Interrupt]]-Signal (<code>SIGINT</code>, häufig Strg+C) mittels Ausnahmebehandlung in Python abgefangen und behandelt werden (<code>except KeyboardInterrupt: …</code>).

== Standardbibliothek ==
Die mächtige [[Standardbibliothek]] ist eine der größten Stärken von Python, wodurch es sich für viele Anwendungen eignet. Der überwiegende Teil davon ist plattformunabhängig, so dass auch größere Python-Programme oft auf [[Unix]], [[Microsoft Windows|Windows]], [[macOS]] und anderen Plattformen ohne Änderung laufen. Die Module der Standardbibliothek können mit in C oder Python selbst geschriebenen Modulen ergänzt werden.

Die Standardbibliothek ist besonders auf Internetanwendungen zugeschnitten, mit der Unterstützung einer großen Anzahl von Standardformaten und -protokollen (wie [[Multipurpose Internet Mail Extensions|MIME]] und [[Hypertext Transfer Protocol|HTTP]]). Module zur Schaffung grafischer Benutzeroberflächen, zur Verbindung mit [[Relationale Datenbank|relationalen Datenbanken]] und zur Manipulation [[Regulärer Ausdruck|regulärer Ausdrücke]] sind ebenfalls enthalten.

== Grafische Benutzeroberflächen (GUI) ==
Mit Hilfe des mitgelieferten Moduls [[Tkinter]] kann in Python (wie in Perl und [[Tcl]]) schnell eine [[grafische Benutzeroberfläche]] (GUI) mit [[Tk (Toolkit)|Tk]] erzeugt werden. Es gibt darüber hinaus eine Vielzahl von weiteren [[Wrapper (Software)|Wrappern]] von anderen Anbietern. Sie stellen Anbindungen ({{enS|language bindings}}) zu [[GUI-Toolkit]]s wie z.&nbsp;B. [[PyGTK]], [[PyQt]], [[wxPython]], [[PyObjC]] und Py[[Fast Light Toolkit|FLTK]] zur Verfügung.

Neben Tkinter wird auch ein Modul zum Zeichnen von [[Turtle-Grafik]]en mitgeliefert.

=== Beispiel zum Tkinter-Modul ===
{{Hauptartikel|Tkinter}}[[Datei:Tkinter Ausgabe.png|links|mini|220x220px|Beispiel für ein einfaches Tkinter-Fenster]]
<syntaxhighlight lang="python">
from tkinter import *

fenster = Tk()
fenster.geometry("200x100")
label = Label(fenster, text="Hallo Welt!")
label.pack()

def befehl():
    fenster.destroy()

button = Button(fenster, text="OK", command=befehl)
button.pack()
fenster.mainloop()
</syntaxhighlight>

==== Weitere Beispiele ====
<gallery widths="200" heights="150">
Datei:Entry-Widget.png|Text-Widget
Datei:Label-Widget Beispiel.png|Label-Widget
Datei:Der Cäsar-Verschlüsseler.png|Der Cäsar-Verschlüsseler (v1.1)
Datei:Flip a coin.png|Flip a coin (v1.3)
</gallery>

=== Beispiel zum Turtle-Grafik-Modul ===
[[Datei:Beispiel für ein Turtle-Muster.png|links|mini|Ergebnis des angegebenen Quellcodes]]
<syntaxhighlight lang="python">
import turtle
from turtle import speed, reset, goto

reset()
speed(0)
turtle.x = -200
turtle.y = 200

while turtle.y != -200:
    goto(turtle.x, turtle.y)
    turtle.x = - turtle.x
    turtle.y = - turtle.y
    goto(turtle.x, turtle.y)
    goto(0, 0)
    turtle.y = - turtle.y
    turtle.x = - turtle.x
    turtle.y -= 5
</syntaxhighlight>

==== Weitere Grafiken ====
<gallery class="left" widths="175">
   Python Kreis-Muster.png|Bunter Kreis
   Python Turtle Muster Stern.png|Stern
   Turtle-Programmierung.gif|Die Turtle zeichnet ein Quadrat
</gallery>

== Beispiel ==
Als nicht triviales Beispiel sei hier der kompakte Sortieralgorithmus [[Quicksort]] angegeben:

<syntaxhighlight lang="python">
def quicksort(liste):
    if len(liste) <= 1:
        return liste

    pivotelement = liste.pop()
    links  = [element for element in liste if element < pivotelement]
    rechts = [element for element in liste if element >= pivotelement]

    return quicksort(links) + [pivotelement] + quicksort(rechts)
</syntaxhighlight>

Hier ermöglicht insbesondere die Listennotation für die Variablen ''links'' und ''rechts'' eine kompakte Darstellung. Zum Vergleich eine iterative Formulierung dieser zwei Zeilen:
<syntaxhighlight lang="python">
...
    links, rechts = [], []          # leere Listen für links und rechts anlegen
    pivotelement = liste.pop()      # das letzte Element aus der Liste nehmen als Referenz

    for element in liste:           # die restlichen Elemente der Liste durchlaufen ...
        if element < pivotelement:  # ... und mit dem Pivot-Element vergleichen
            links.append(element)   # wenn kleiner, dann an linke Liste anhängen
        else:
            rechts.append(element)  # ansonsten, wenn nicht kleiner, dann an rechte Liste anhängen
...
</syntaxhighlight>

Dies ist nur ein Beispiel für die gesparte Schreibarbeit durch die Listennotation. Tatsächlich ist in diesem Fall die iterative Formulierung die schnellere, da pro Durchgang nur einmal über das Feld „liste“ iteriert wird und nicht zweimal wie in der Listennotation.

== Interaktive Benutzung ==
So wie [[Lisp]], [[Ruby (Programmiersprache)|Ruby]], [[Groovy]] und [[Perl (Programmiersprache)|Perl]] unterstützt der Python-Interpreter auch einen ''interaktiven Modus'', in dem Ausdrücke am Terminal eingegeben und die Ergebnisse sofort betrachtet werden können. Das ist nicht nur für Neulinge angenehm, die die Sprache lernen, sondern auch für erfahrene Programmierer: Code-Stückchen können interaktiv ausgiebig getestet werden, bevor man sie in ein geeignetes Programm aufnimmt.

Darüber hinaus steht mit Python Shell ein [[Kommandozeileninterpreter]] für verschiedene [[unixoid]]e [[Betriebssystem|Computer-Betriebssysteme]] zur Verfügung, der neben klassischen Unix-[[Kommandozeile|Shellkommandos]] auch direkte Eingaben in Python-Form verarbeiten kann. [[IPython]] ist eine populäre interaktive Python-Shell mit stark erweiterter Funktionalität.

== {{Anker|CPython}}Implementierungen ==
;Interpreter:
CPython ist die ''offizielle'' oder ''Referenzimplementierung'' der Programmiersprache Python und deren [[Interpreter]].

Daneben gibt es einen in [[Java (Programmiersprache)|Java]] implementierten Python-Interpreter namens [[Jython]], mit dem die Bibliothek der [[Java-Laufzeitumgebung]] für Python verfügbar gemacht wird.

;Compiler:
Außer den oben genannten Interpretern existieren [[Compiler]], die Python-Code in eine andere Programmiersprache übersetzen.

Mit [[Cython]] kann Python-Code in effiziente C-Erweiterungen übersetzt oder externer C++- oder C-Code angebunden werden.

Ebenso existiert der Compiler [[IronPython]] für die [[.Net-Framework]]- bzw. [[Mono (Software)|Mono]]-Plattform.

Um Python als Skriptsprache für Programme in [[C++]] zu nutzen, werden zumeist die [[Boost (C++-Bibliothek)|Boost]]-Python-Bibliothek oder (in neueren Projekten) Cython verwendet.

Ein Python-[[Parser]] für [[Parrot]] und ein in Python geschriebener [[Just-in-time-Kompilierung|Just-in-time-Compiler]] für Python, [[PyPy]], welcher von der EU gefördert wurde, sind ebenfalls in Entwicklung.

Auch die Python-Variante ''Pyston'' verwendet Just-in-time-Compilierung und beschleunigt so die Ausführung von Python-Programmen.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.pyston.org/ |titel=Pyston |titelerg=Python Performance |abruf=2022-09-18}}</ref>

Außerdem existiert ein Python-Interpreter für [[Mikrocontroller]] namens [[MicroPython]].<ref>{{cite web |language=en|url=https://micropython.org/|title=MicroPython – Python for microcontrollers|work=micropython.org}}</ref>

== Entwicklungsumgebung ==
Neben [[IDLE]], das oft mit Python installiert wird und hauptsächlich aus einer Textumgebung und einer [[Shell (Betriebssystem)|Shell]] besteht, wurden auch einige vollwertige [[Integrierte Entwicklungsumgebung|Entwicklungsumgebungen]] (IDEs) für Python entwickelt, beispielsweise [[Eric Python IDE]], [[Spyder (Software)|Spyder]] oder [[PyCharm]]. Weiterhin gibt es [[Plug-in]]s für größere IDEs wie [[Eclipse (IDE)|Eclipse]], [[Visual Studio]], [[IntelliJ IDEA]]<ref>{{Internetquelle|autor= |url=https://www.jetbrains.com/help/idea/plugin-overview.html |titel=Python – IntelliJ&nbsp;IDEA |werk=jetbrains.com | sprache=en |datum=2021-03-08 |abruf=2023-01-14}}</ref> und [[NetBeans IDE|NetBeans]]. Texteditoren für Programmierer wie [[Vim]] und [[Emacs]] lassen sich auch für Python anpassen: Ein einfacher Python-Mode ist bereits integriert, und komfortablere Erweiterungen können hinzugefügt werden.

Für die verschiedenen [[GUI-Toolkit]]s, wie z.&nbsp;B. [[Tkinter]] ([[GUI-Builder]]), [[WxPython]] (wxGlade), [[PyQt]] ([[Qt Designer]]), PySide, [[PyGTK]] ([[Glade (Programmierwerkzeug)|Glade]]), [[Kivy]] oder [[PyFLTK]] gibt es teils eigene Editoren, mit denen sich grafische Benutzeroberflächen auf vergleichsweise einfache Art aufbauen lassen.

== Paketverwaltung ==
Python unterstützt die Erstellung von Paketen; dabei helfen ''distutils'' und ''setuptools''. Die Pakete werden auf PyPI, dem Python Package Index, gespeichert und von dort zur Installation abgerufen. Als Paketmanager wird üblicherweise [[pip (Python)|pip]] oder auf alten Systemen auch ''easy_install'' eingesetzt. Paketversionen der [[Anaconda (Python-Distribution)]] werden von der [[Paketverwaltung]] ''[[Conda (Paketverwaltung)|conda]]'' verwaltet.<ref>{{Internetquelle |url=http://conda.pydata.org/docs/ |titel=Conda documentation |sprache=en |abruf=2016-02-25}}</ref>

== Verbreitung und Einsatz ==
Python ist für die meisten gängigen Betriebssysteme frei erhältlich und bei den meisten Linux-Distributionen im Standardumfang enthalten. Um Python in Webserver einzubinden, wird Webserver-umgreifend [[Web Server Gateway Interface|WSGI]] verwendet, welches die Nachteile von [[Common Gateway Interface|CGI]] umgeht. WSGI stellt eine universelle Schnittstelle zwischen Webserver und Python(-Framework) zur Verfügung.

Eine Reihe von Web-Application-[[Framework]]s nutzt Python, darunter [[Django (Framework)|Django]], Pylons, [[SQLAlchemy]], TurboGears, [[web2py]], [[Flask]] und [[Zope (Webanwendungsserver)|Zope]]. Ferner gibt es einen Python-Interpreter für das [[Symbian-Plattform|Symbian]]-Betriebssystem, so dass Python auf verschiedenen [[Mobiltelefon]]en verfügbar ist. In der Version 2.5.1 ist Python ein Bestandteil von [[AmigaOS]] 4.0.

=== Kommerzieller Einsatz ===
Bekannte kommerzielle Projekte, etwa [[Google Suche]] und [[YouTube]], basieren in Teilen auf Python.<ref>[https://www.python.org/about/quotes/ ''Quotes about Python'']. Abgerufen am 25. Juni 2011.</ref> Auch in der Spieleindustrie findet die Sprache bisweilen Einsatz, etwa in ''[[EVE Online]]'', ''[[World in Conflict]]'' und ''[[Civilization IV]]''.

=== In der Lehre ===
Python wird gern in der Lehre eingesetzt, da Python auf der einen Seite einsteigerfreundlich ist, auf der anderen Seite aber auch leistungsfähig und mächtig genug, um theoretische Grundlagen der Programmierung zu vermitteln und um moderne Anwendungen bis hin zu komplexen Datenanalysen, grafischer Programmierung oder Datenbankanwendungen zu entwickeln.<ref>[https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/de/ Computer Science Circles] – ein kostenfreier Dienst des Centre for Education in Mathematics and Computing, University of Waterloo.</ref><ref>[https://appcamps.de/unterrichtsmaterial/programmieren-mit-python/ Programmieren lernen mit Python]. App Camps gemeinnützige Unternehmergesellschaft, Hamburg</ref><ref>[https://www.udacity.com/course/programming-for-data-science-nanodegree--nd104 Programming for Data Science with Python], Udacity</ref><ref>[https://web2-unterricht.ch/2017/09/einstieg-ins-programmieren-mit-python/ Einstieg ins Programmieren mit Python]. Web 2 Unterricht, 3. September 2017</ref><ref>[https://bildungsserver.berlin-brandenburg.de/inf-sek1-python-bb Python – die Programmiersprache für imperative und objektorientierte Programmierung]. Bildungsserver Berlin-Brandenburg</ref><ref>[https://informatik.bildung-rp.de/fortbildung/fortbildungsmaterial/programmieren-mit-python.html Programmieren mit Python]. Bildungsserver Rheinland-Pfalz</ref> Lehrbücher, die sich explizit an junge Menschen ohne Programmiererfahrung wenden, unterstützen und unterstreichen diese Entwicklung.<ref>Man vergleiche z.&nbsp;B. [https://www.dorlingkindersley.de/buch/carol-vorderman-jon-woodcock-programmieren-supereasy-9783831039616 ''Programmieren supereasy – Einfacher Einstieg in Scratch und Python''.] von Carol Vorderman und Jon Woodcock, Dorling Kindersley Verlag, oder [http://python4kids.net/ Python 4 Kids] von Gregor Lingl, Mitp Verlag</ref>

Im Rahmen des Projektes [[100-Dollar-Laptop]] wird Python als Standardsprache der Benutzeroberfläche verwendet. Da der 100-Dollar-Rechner für die Schulausbildung von Kindern konzipiert ist, soll bei Benutzung der dafür gestalteten [[Grafische Benutzeroberfläche|grafischen Benutzeroberfläche]] „Sugar“ auf Knopfdruck der gerade laufende Python-[[Quellcode]] angezeigt werden.<ref>OLPC-[[Wiki]]: „[http://wiki.laptop.org/go/Python Python für den 100-Dollar-Laptop]“</ref> Damit soll Kindern die Möglichkeit gegeben werden, die dahinter liegende Informationstechnik real zu erleben und nach Belieben „hinter die Kulissen“ zu schauen.

Der Einplatinen-Computer [[Raspberry Pi]] ''(Python Interpreter)'' sollte ursprünglich mit einem im [[ROM]] integrierten Python-Interpreter ausgeliefert werden.<ref>{{cite web |language=en|url=https://www.elektroniknet.de/markt-technik/distribution/farnell-zeigt-den-raspberry-pi-nachwuchs-95026.html|title=Erstmals »Live on stage«: Farnell zeigt den Raspberry Pi Nachwuchs|first=Karin|last=Zühlke|publisher=}}</ref> Auch heute ist Python eine der bevorzugtesten Sprachen für den Raspberry Pi. Sein Standard-Betriebssystem [[Raspberry Pi#Raspberry Pi OS|Raspberry Pi OS]] kommt mit einer großen Python-Bibliothek zur Ansteuerung der Hardware.

Python wird weltweit in der Informatikausbildung an Schulen und Universitäten eingesetzt. So steht inzwischen eine Reihe von (kostenlosen) didaktisch konzipierten Online-Lernplattformen zu Python für Schule und Selbststudium ab dem 6. Schuljahr zur Verfügung – meist in mehreren Sprachen. Der Online-Kurs ''Computer Science Circles'' z.&nbsp;B. wird von der Universität Waterloo in Kanada bereitgestellt. Die deutsche Version wird betrieben von den deutschen Bundesweiten Informatikwettbewerben.<ref>{{Internetquelle |url=https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/de/ |titel=Computer Science Circles {{!}} 01000011 01010011 01000011 |sprache=de-DE |abruf=2024-11-19}}</ref> TigerJython, gehostet von der Pädagogischen Hochschule Bern, wird vor allem in der Schweiz im Informatikunterricht eingesetzt.<ref>{{Webarchiv|url=https://www.tigerjython.ch/download/flyer.pdf |wayback=20210712151743 |text=Flyer TigerJython – Programmierkonzepte mit Python}} (PDF; 468&nbsp;kB) Pädagogischen Hochschule Bern</ref>

=== In der Wissenschaft ===
In der [[Wissenschaftsgemeinde]] genießt Python große Verbreitung, hauptsächlich wegen des einfachen Einstiegs in die Programmierung und der großen Auswahl wissenschaftlicher Bibliotheken. Oft wird Python hier innerhalb eines [[Project Jupyter#Jupyter Notebook|Jupyter Notebooks]] genutzt.<ref>{{Internetquelle |url=https://paulromer.net/jupyter-mathematica-and-the-future-of-the-research-paper/ |titel=Jupyter, Mathematica, and the Future of the Research Paper |hrsg=paulromer.net |datum=2018-04-13 |sprache=en |abruf=2019-12-12}}</ref> Numerische Rechnungen und die visuelle Aufbereitung der Ergebnisse in Graphen werden meist mit [[NumPy]] und der [[Matplotlib]] erledigt. [[Anaconda (Python-Distribution)|Anaconda]] und [[SciPy]] bündeln viele wissenschaftliche Python-Bibliotheken und machen sie somit einfacher zugänglich. Mit [[TensorFlow]], [[Keras]], [[Scikit-learn]], [[PyTorch]] u.&nbsp;a. gibt es große Bibliotheken zur Forschung und Nutzung von [[Maschinelles Lernen|maschinellem Lernen]] und [[Deep Learning]] (''[[Künstliche Intelligenz]]'').

== Ende von Python 2 ==
Die Unterstützung für Python 2 ist beendet. Die letzte 2er-Version war die 2.7.18 vom 20. April 2020;<ref>{{Internetquelle |autor=Benjamin Peterson |url=https://pythoninsider.blogspot.com/2020/04/python-2718-last-release-of-python-2.html |titel=Python Insider: Python 2.7.18, the last release of Python 2 |werk=Python Insider |datum=2020-04-20 |sprache=en |abruf=2022-07-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=Silke Hahn |url=https://www.heise.de/developer/meldung/Lang-lebe-Python-3-Finales-Release-besiegelt-End-of-Life-fuer-Python-2-4706247.html |titel=Programmiersprachen: Lang lebe Python 3 – finales Release von Python 2 |werk=heise online |datum=2020-04-21 |sprache=de |abruf=2022-07-12}}</ref> seit diesem Datum wird Python&nbsp;2 nicht mehr unterstützt.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.python.org/psf/press-release/pr20191220/ |titel=Python Software Foundation: Press Release 20-Dec-2019 |sprache=en |abruf=2022-07-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://www.golem.de/sonstiges/zustimmung/auswahl.html?from=https%3A%2F%2Fwww.golem.de%2Fnews%2Fprogrammiersprache-python-2-7-bekommt-letztes-release-im-april-2020-1912-145785.html |titel=Golem.de: IT-News für Profis |abruf=2022-07-12}}</ref> Es gibt aber vielfältige und umfangreiche Dokumentationen zum Umstieg<ref>{{Internetquelle |url=https://docs.python.org/3.7/howto/pyporting.html |titel=Porting Python 2 Code to Python 3 — Python 3.7.13 documentation |abruf=2022-07-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://portingguide.readthedocs.io/en/latest/ |titel=The Conservative Python 3 Porting Guide — Conservative Python 3 Porting Guide 1.0 documentation |abruf=2022-07-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=Lennart Regebro |url=http://python3porting.com/bookindex.html |titel=Supporting Python 3 — Supporting Python 3: An in-depth guide |sprache=en |abruf=2022-07-12}}</ref> und auch Tools, die bei der Migration helfen<ref>{{Internetquelle |url=https://docs.python.org/2/library/2to3.html |titel=25.4. 2to3 – Automated Python 2 to 3 code translation — Python 2.7.18 documentation |abruf=2022-07-12}}</ref> oder es ermöglichen, Code zu schreiben, der mit Python&nbsp;2 und 3 funktioniert.<ref>six: [http://pypi.python.org/pypi/six/ pypi.python.org] und {{Webarchiv|url=https://pythonhosted.org/six/ |wayback=20190108200827 |text=Archivierte Kopie}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://python-modernize.readthedocs.io/en/latest/ |titel=Python-Modernize — modernize 0.6.1 documentation |abruf=2022-07-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://python-future.org/ |titel=Easy, clean, reliable Python 2/3 compatibility — Python-Future documentation |abruf=2022-07-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=Victor Stinner |url=https://github.com/vstinner/sixer |titel=sixer: Add Python 3 support to Python 2 applications using the six module. |abruf=2022-07-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=limodou |url=https://github.com/limodou/2to6 |titel=2to6 |datum=2019-06-25 |abruf=2022-07-12}}</ref>

== Kritik ==
Bei der Definition von Methoden muss der Parameter ''self'', der der Instanz entspricht, deren Methode aufgerufen wird, explizit als Parameter angegeben werden. Dies wird von Andrew Kuchling, Autor und langjähriger Python-Entwickler<ref>{{Internetquelle |url=https://www.oreilly.com/pub/au/3082 |titel=A. M. Kuchling |sprache=en |abruf=2020-09-01}}</ref>, als unelegant und nicht objektorientiert empfunden.<ref name="KuchlingWarts">{{Webarchiv |url=http://www.amk.ca/python/writing/warts.html |text=amk.ca |wayback=20031002184114}}</ref> Python-Schöpfer van Rossum verweist hingegen darauf, dass es nötig sei, um bestimmte wichtige Konstrukte zu ermöglichen.<ref>Guido van Rossum: [http://neopythonic.blogspot.com/2008/10/why-explicit-self-has-to-stay.html Why explicit self has to stay]</ref> Einer der Python-Grundsätze lautet zudem „Explicit is better than implicit“.<ref name="Zen" />

Bis zur Version 3.0 wurde kritisiert, dass in einer Methodendefinition der Aufruf der Basisklassenversion derselben Methode die explizite Angabe der Klasse und Instanz erfordert. Dies wurde als Verletzung des DRY-Prinzips („[[Don’t repeat yourself]]“) gesehen; außerdem behinderte es Umbenennungen. In Python&nbsp;3.0 wurde dieser Kritikpunkt behoben.<ref>{{cite web |language=en|url=https://www.python.org/dev/peps/pep-3135/|title=PEP 3135 – New Super|work=Python.org}}</ref>

Auf [[Multiprozessor]]-Systemen behindert der sogenannte ''Global Interpreter Lock (GIL)'' von CPython die Effizienz von Python-Anwendungen, die [[softwareseitiges Multithreading]] benutzen. Diese Beschränkung existiert unter [[Jython]] oder [[IronPython]] nicht. Bislang war von offizieller Seite nicht geplant, den GIL zu ersetzen, beginnend mit Version 3.13 kann dieser nun aber mithilfe eines Flags deaktiviert werden.<ref>{{Internetquelle |autor=heise online |url=https://www.heise.de/news/Python-3-13-Endlich-effizienteres-Multithreading-ohne-Global-Interpreter-Lock-9655663.html |titel=Python 3.13: Endlich effizienteres Multithreading ohne Global Interpreter Lock |datum=2024-03-15 |sprache=de |abruf=2024-05-21}}</ref> Alternativ wird empfohlen, mehrere miteinander kommunizierende Prozesse anstelle von Threads zu verwenden.<ref>{{cite web |language=en|url=https://www.python.org/doc/faq/library/#can-t-we-get-rid-of-the-global-interpreter-lock|title=Library and Extension FAQ — Python 3.7.0 documentation|work=Python.org}}</ref><ref>{{cite web |language=en|url=http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=214235|title=It isn’t Easy to Remove the GIL|first=Guido van van|last=Rossum|work=Artima.com}}</ref>

In den vorherrschenden Implementationen ist die Ausführungsgeschwindigkeit niedriger als bei vielen kompilierbaren Sprachen,<ref name="shootout-c">{{cite web |language=en|url=http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=gpp|title=Python–C|publisher=|accessdate=2015-12-25|archiveurl=https://web.archive.org/web/20151226032243/http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=gpp|archivedate=2015-12-26|offline=yes}}</ref> aber ähnlich wie bei [[Perl (Programmiersprache)|Perl]],<ref name="shootout-perl">{{cite web |language=en|url=http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=perl|title=Python–Perl|publisher=|accessdate=2015-12-25|archiveurl=https://web.archive.org/web/20151226032244/http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=perl|archivedate=2015-12-26|offline=yes}}</ref> [[PHP]],<ref name="shootout-php-1">{{cite web |language=en|url=http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=php|title=Benchmark-Vergleich Python–PHP|publisher=|accessdate=2015-12-25|archiveurl=https://web.archive.org/web/20151226030041/http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=php|archivedate=2015-12-26|offline=yes}}</ref> [[Dart (Programmiersprache)|Dart]]<ref name="shootout-php-2">{{cite web |language=en|url=http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=dart|title=Benchmark-Vergleich Python–Dart|publisher=|accessdate=2015-12-25|archiveurl=https://web.archive.org/web/20151226024423/http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=dart|archivedate=2015-12-26|offline=yes}}</ref> und [[Ruby (Programmiersprache)|Ruby]].<ref name="shootout-ruby">{{cite web |language=en|url=http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/ruby.html|title=Benchmark-Vergleich Python–Ruby|publisher=|accessdate=2015-12-25|archiveurl=https://web.archive.org/web/20151226032247/http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/ruby.html|archivedate=2015-12-26}}</ref> Das liegt zum Teil daran, dass bei der Entwicklung von CPython der Klarheit des Codes gegenüber der Geschwindigkeit Vorrang eingeräumt wird.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.etsimo.uniovi.es/python/dev/culture/ |titel=Python Culture |sprache=en |archiv-url=https://web.archive.org/web/20091228092458/http://www.etsimo.uniovi.es/python/dev/culture/ |archiv-datum=2009-12-28 |abruf=2009-12-23}}</ref> Man beruft sich dabei auf Autoritäten wie [[Donald Knuth]] und [[Tony Hoare]], die von verfrühter Optimierung abraten. Wenn Geschwindigkeitsprobleme auftreten, die nicht durch Optimierung des Python-Codes gelöst werden können,<ref>{{cite web |language=en|url=https://www.python.org/doc/essays/list2str/|title=Python Patterns – An Optimization Anecdote|work=Python.org}}</ref> werden stattdessen [[Just-in-time-Kompilierung|JIT]]-Compiler wie [[PyPy]] verwendet oder zeitkritische Funktionen in maschinennähere Sprachen wie [[C (Programmiersprache)|C]] oder [[Cython]] ausgelagert.

== Literatur ==
'''Für den Einstieg'''
* {{Literatur
   |Autor=Allen B. Downey
   |Titel=Programmieren lernen mit Python
   |Auflage=2.
   |Verlag=O’Reilly
   |Ort=Köln (u.&nbsp;a.)
   |Datum=2014
   |ISBN=978-3-95561-806-3
   |Seiten=297
   |Übersetzer=Stefan Fröhlich}}
* {{Literatur
   |Autor=Bernd Klein
   |Titel=Einführung in Python 3. Für Ein- und Umsteiger
   |Auflage=4., vollst. überarb.
   |Verlag=Hanser
   |Ort=München
   |Datum=2021
   |ISBN=978-3-446-46379-0
   |Seiten=600
   |Online=[https://d-nb.info/1233374958/04 Inhaltsverzeichnis]}}
* {{Literatur
   |Autor=Thomas Theis
   |Titel=Einstieg in Python. Ideal für Programmieranfänger geeignet
   |Auflage=8.
   |Verlag=Rheinwerk Computing
   |Ort=Bonn
   |Datum=2024
   |ISBN=978-3-367-10123-8
   |Seiten=484
   |Online=[https://d-nb.info/1312661534/04 Inhaltsverzeichnis]}}
* {{Literatur
   |Autor=Mark Lutz
   |Titel=Learning Python
   |Auflage=6.
   |Verlag=O’Reilly
   |Ort=Sebastopol (u.&nbsp;a.)
   |Datum=2025
   |ISBN=978-1-09-817130-8
   |Seiten=1128}}
* Hans Petter Langtangen: [http://www.springer.com/978-3-662-49886-6/ ''A Primer on Scientific Programming with Python.''] 5. Auflage. Springer, 2016, ISBN 978-3-662-49886-6
* Mark Pilgrim, Florian Wollenschein: ''Python 3 – Intensivkurs''. 1. Auflage. Springer, 2010, ISBN 978-3-642-04376-5<br />(Deutsche Übersetzung von ''Dive Into Python 3'' [http://books.google.de/books?id=Va-HxHRndAUC&printsec=frontcover&dq=Python+3++Intensivkurs++Projekte+erfolgreich+realisieren&hl=de&ei=jEwfTeO2OMKDOuzP_f0I&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=1&ved=0CCsQ6AEwAA#v=onepage&q&f=false google-books])
* Mark Pilgrim: ''Dive Into Python 3''. 2. Auflage. Springer, 2009, ISBN 1-4302-2415-0 ([http://www.diveintopython3.net/ Download verfügbar])
* {{Literatur
   |Autor=John Paul Mueller
   |Titel=Python programmieren lernen für Dummies
   |Auflage=2.
   |Verlag=Wiley
   |Ort=Weinheim
   |Datum=2018
   |ISBN=978-3-527-71490-2
   |Seiten=407
   |Online=[https://d-nb.info/1156799929/04 bei der Deutschen Nationalbibliothek]}}
* {{Literatur
   |Hrsg=Martina Glöde
   |Titel=Programmieren supereasy. Einfacher Einstieg in Scratch und Python
   |Verlag=Dorling Kindersley
   |Ort=München
   |Datum=2020
   |ISBN=978-3-8310-3961-6
   |Seiten=224
   |Übersetzer=Birgit Reit}}
* {{Literatur
   |Autor=Warren D. Sande; Carter Sande
   |Titel=Hello World! Programmieren für Kids und andere Anfänger
   |Auflage=2., akt. u. erw.
   |Verlag=Hanser
   |Ort=München
   |Datum=2014
   |ISBN=978-3-446-43806-4
   |Seiten=475
   |Übersetzer=Jürgen Dubau}}
* Michael Bonacina: ''Python 3 Programmieren für Einsteiger: Der leichte Weg zum Python-Experten'', 2. Auflage. BMU Verlag, Landshut 2019, ISBN 978-3-96645-007-2.

'''Referenzen'''
* {{Literatur
   |Autor=Michael Weigend
   |Titel=Python ge-packt
   |Auflage=8.
   |Verlag=mitp
   |Ort=Frechen
   |Datum=2020
   |ISBN=978-3-7475-0194-8
   |Seiten=656}}
* {{Literatur
   |Autor=Johannes Ernesti; Peter Kaiser
   |Titel=Python 3. Das umfassende Handbuch
   |Auflage=7., aktualisierte Auflage
   |Verlag=Rheinwerk
   |Ort=Bonn
   |Datum=2023
   |ISBN=978-3-8362-9129-3
   |Seiten=
   |Kommentar=OpenBook beim Verlag (5. Auflage)
   |Online=http://openbook.rheinwerk-verlag.de/python/index.html}}
* {{Literatur
   |Autor=Mark Lutz
   |Titel=Python. Kurz & gut
   |Auflage=5.
   |Verlag=O’Reilly
   |Ort=Köln u.&nbsp;a.
   |Datum=2014
   |ISBN=978-3-95561-770-7
   |Seiten=270}}

'''Weiterführendes'''
* {{Literatur
   |Autor=Luciano Ramalho
   |Titel=Fluent Python. Clear, concise, and effective programming
   |Auflage=2.
   |Verlag=O’Reilly
   |Ort=Sebastopol CA u.&nbsp;a.
   |Datum=2022
   |ISBN=978-1-4920-5635-5
   |Seiten=983}}
* Gregor Lingl: ''Python für Kids''. 4. Auflage. bhv, 2010, ISBN 3-8266-8673-X.
* Farid Hajji: ''Das Python-Praxisbuch''. 1. Auflage. Addison-Wesley, 2008, ISBN 978-3-8273-2543-3.
* Hans P. Langtangen: ''Python Scripting for Computational Science''. 3. Auflage. Springer, 2008, ISBN 3-540-43508-5.
* Michael Weigend: ''Objektorientierte Programmierung mit Python''. mitp-Verlag, 1. Auflage 2006, ISBN 3-8266-0966-2.
* {{Literatur
   |Autor=Felix Bittmann
   |Titel=Praxishandbuch Python 3. Konzepte der Programmierung verstehen und anwenden
   |Auflage=1.
   |Verlag=[[Books on Demand]]
   |Ort=Norderstedt
   |Datum=2020
   |ISBN=978-3-7519-0058-4
   |Seiten=240
   |Online=[https://www.bod.de/booksample?json=http%3A%2F%2Fwww.bod.de%2Fgetjson.php%3Fobjk_id%3D3088612%26hash%3Dc7f93fc149a3fb3c3f93e527763ece0c Inhaltsverzeichnis]}}

== Weblinks ==
{{Commonscat|Python (programming language)|Python}}
{{Wikibooks|Python unter Linux|Python 2 unter Linux}}
* [https://www.python.org/ Offizielle Website] (englisch)
* {{YouTube | uploader=CultRepo | id=GfH4QL4VqJ0 | title=Python: The Documentary - An origin story | upload=2025-08-28 | laufzeit=84:05 min |kommentar= Dokumentarfilm über die Ursprünge der Programmiersprache Python mit ausführlichen Interviews mit u.&nbsp;a. Guido van Rossum}}

=== Tutorials ===
==== Für Anfänger ====
* [https://pythonexamples.org/ Python Examples] (englisch)
* [https://www.python-kurs.eu/index.php Online-Kurse und Tutorials für Python 2 und 3.] Python-Kurs.eu
* [https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/using-website-de/ Online-Kurs.] [[University of Waterloo]] (deutsch, englisch, französisch)
* [https://automatetheboringstuff.com/ Practical programming for total beginners.] Automate the Boring Stuff with Python (englisch)
* [https://www.informatik-aktuell.de/entwicklung/programmiersprachen/einstieg-in-python.html Einstieg in Python], Michael Weigend (deutsch)
* [https://www.informatik-aktuell.de/entwicklung/programmiersprachen/python-eine-schicke-oberflaeche-fuer-intelligente-skripte.html Python: Grafische Benutzeroberflächen für Python-Skripte erstellen], Veikko Krypczyk (deutsch)

==== Für Fortgeschrittene ====
* PythonProgramming.net: [https://pythonprogramming.net/ Python-Tutorials für Data analysis, Machine learning & GUIs] (englisch)
* PyData: [https://www.youtube.com/user/PyDataTV/ Python-Vorträge und -Tutorials für Data analysis, Machine learning etc.] (englisch)
* Awesome Python: [https://awesome-python.com/ Liste von Frameworks, Bibliotheken und Ressourcen, nach Themen gegliedert] (englisch)
* Python 3 – Das umfassende Handbuch: [https://openbook.rheinwerk-verlag.de/python/ Rheinwerk openbook zu Python 3] (deutsch)

==== Für Kinder ====
* [https://theswissbay.ch/pdf/Gentoomen%20Library/Programming/Python/Snake%20Wrangling%20for%20Kids%20-%20Learning%20to%20Program%20with%20Python%203%2C%20win-v0.7.7%20(2007).pdf Snake Wrangling for Kids – Learning to Program with Python] von Jason R. Briggs, für Kinder ab acht Jahren (englisch)
* [https://biologie-lernprogramme.de/daten/media/swfk-de-win-2012-02.pdf Schlangengerangel für Kinder – Programmieren Lernen für Kinder] (PDF; 2,1&nbsp;MB) für Kinder ab acht Jahren (deutsch)

== Einzelnachweise ==
<references responsive>
<ref name="Zen">
{{Internetquelle
 |autor=Tim Peters
 |url=http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0020/
 |titel=The Zen of Python
 |hrsg=Python Software Foundation
 |datum=2004-08-19
 |sprache=en
 |abruf=2014-08-12}}
</ref>
</references>

{{Gesprochene Version
|datei   = Python (Programmiersprache).ogg
|länge   = 20.30 min
|größe   = 13,0 MB
|version = 68824020
|datum   = 2010-01-05
}}

{{Lesenswert|23. Oktober 2005|10220285}}

{{Normdaten|TYP=s|GND=4434275-5|LCCN=sh96008834}}

[[Kategorie:Python (Programmiersprache)| ]]
[[Kategorie:Skriptsprache]]
[[Kategorie:Objektorientierte Programmiersprache]]
[[Kategorie:Imperative Programmiersprache]]
[[Kategorie:Funktionale Programmiersprache]]