Python
Überblick
Python ist eine interpretierte, hochgradig lesbare und vielseitige Programmiersprache, die von Guido van Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht wurde. Sie wird für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt, von Webentwicklung und Datenanalyse bis hin zu künstlicher Intelligenz und wissenschaftlichem Rechnen.
Geschichte
- 1980er Jahre: Guido van Rossum begann die Arbeit an Python als Nachfolger der ABC-Programmiersprache.
- 1991: Veröffentlichung von Python 0.9.0, die erste offizielle Version.
- 2000: Python 2.0 wurde veröffentlicht und brachte viele neue Features wie List Comprehensions und Garbage Collection.
- 2008: Python 3.0 wurde veröffentlicht, eine nicht rückwärtskompatible Version, die viele Verbesserungen und Bereinigungen der Sprache enthielt.
Hauptmerkmale
- Lesbarkeit: Python hat eine klare, leicht lesbare Syntax, die die Wartbarkeit und Lesbarkeit des Codes fördert.
- Dynamisch typisiert: Variablen müssen nicht deklariert werden, und der Datentyp wird zur Laufzeit bestimmt.
- Interpretiert: Python-Code wird Zeile für Zeile ausgeführt, was das Testen und Debuggen erleichtert.
- Umfangreiche Standardbibliothek: Python bietet eine große Anzahl an vorgefertigten Modulen und Bibliotheken für verschiedene Aufgaben.
- Plattformunabhängig: Python-Code kann auf verschiedenen Betriebssystemen wie Windows, MacOS und Linux ausgeführt werden.
Syntax-Beispiel
Hier ist ein einfaches Beispiel in Python:
python
def greet(name):
print(f"Hallo, {name}!")
greet("Welt")
Verwendung
Python wird in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt, darunter:
- Webentwicklung: Frameworks wie Django und Flask.
- Datenanalyse: Bibliotheken wie Pandas und NumPy.
- Künstliche Intelligenz: Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
- Automatisierung: Skripte und Tools für die Systemadministration.
- Wissenschaftliches Rechnen: Anwendungen in der Bioinformatik, Physik und anderen wissenschaftlichen Bereichen.
Einfluss und Bedeutung
Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen weltweit und wird in Bildung, Forschung und Industrie weit verbreitet eingesetzt. Sie hat die Entwicklung in vielen Bereichen, einschließlich Data Science und maschinelles Lernen, erheblich vorangetrieben.
Ressourcen und Dokumentation
Siehe auch
- Django
- Flask
- Pandas
- TensorFlow
- NumPy
