Python-Sprache: Was kann man mit Python programmieren?

Die Python-Sprache unterstützt plattformübergreifende Betriebssysteme. Das macht das Erstellen von Anwendungen mit Python programmieren komfortabler. Weshalb auch weltweit bekannte Plattformen wie YouTube oder DropBox die Python-Sprache verwenden, um eine gute Funktionalität zu erreichen. Hier zehn Beispiele für typische Aufgaben und Anwendungsbereiche für das «mit Python programmieren»:

• Webentwicklung durch Erstellung von Webanwendungen (Reihe von Bibliotheken, Protokolle HTTPS, FTP, SSL, Verarbeitung von JSO und XML)
• Spieleentwicklung für interaktive Spiele (Bibliotheken wie PySoy, 3D Spiele Engine - Python 3 unterstützend, PyGame, Bibliothek-Funktionalität)
• Machine Leanring und Künstliche Intelligenz (KI – Algorithmus und Bibliotheken wie z.B. Pandas, Scikit-Learn, NumPy)
• Data Science und Visualisierung (Daten analysieren, Operationen durchführen, Informationen extrahieren, Bibliotheken wie Pandas und Numpy)
• Desktop GUI (Programmieren von Desktopanwendungen, Tkinter Bibliothek, nützliche Toolkits wie wxWidgets, Kivy und PAGT für Anwendungen auf verschiedenen Plattformen)
• Web Scraping Anwendungen (grosse Menge an Daten auslesen, in reale Prozesse wie Preisvergleich, Stellenangebote, Forschung und Entwicklung einsetzen, Bibliothek BeautifulSoup um Daten abzurufen und verarbeiten)
• Geschäftsanwendungen (E-Commerce, ERP, leicht skalierbar, schnell erweiterbar, gut lesbar)
• Audio- und Videoanwendungen (mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen und Medien ausgeben, Python Bibliotheken, gute Stabilität und Leistung)
• CAD Anwendungen (rechnerunterstütztes Konstruieren, Darstellung von Objekten und Funktionen, Python CAD Anwendung Fandango)
• Eingebettete Anwendungen (auf C basierend, einfache Erstellung von in C eingebetteter Software, übergeordnete Anwendungen auf kleineren Geräten auszuführen z.B. zur Datenverarbeitung und Berechnung)

Python programmieren kann für eine Vielzahl von Anwendungen und Bereiche verwendet werden. Die Python-Sprache bietet eine hohe Qualität sowie dynamische Typisierungen und Interpretationen. Damit erleichtert sich das Debuggen von Fehlern und fördert die schnelle Entwicklung von Anwendungsprototypen. Bei der Entwicklung im Jahr 1989 stand gute Lesbarkeit im Vordergrund. Die Python-Sprache und mit Python programmieren kann in einem kürzeren oder längeren Kurs erlernt werden.