Python Nachteile: Schwächen, Grenzen & Tipps für Programmierer

Du denkst vielleicht, Python ist ein Wundermittel für alles im Programmieren? Na ja, diesen Eindruck bekommt man leicht, wenn man online nach Jobs, Tutorials oder Tools sucht. Unternehmen lieben es, Unis unterrichten es, Entwickler diskutieren ständig darüber. Doch je tiefer du einsteigst, desto mehr stößt du auf typische Hürden, die man zu Beginn gar nicht sieht.

Leistungsprobleme und Geschwindigkeit: Wo Python ausbremst

Viele Anfänger staunen, wie schnell sie mit Python erste Projekte basteln. Ein paar Zeilen, ein bisschen Code, schon läuft etwas. Aber spätestens beim Programmieren größerer Tools, beim Arbeiten mit riesigen Daten oder bei „Echtzeit“-Anwendungen kommt das böse Erwachen. Python, diese geliebte Sprache, ist im Vergleich zu C++ oder Java richtig langsam. Vielleicht hast du schon mal von Benchmarks gehört? Im direkten Vergleich liefert Python teils zehn- bis fünfzigmal schlechtere Laufzeiten als C++ – das ist schon ein Wort. Das liegt daran, dass Python interpretiert und nicht kompiliert wird. Du könntest sagen, Python „übersetzt“ jedes Mal beim Ausführen den Code in etwas, das der Computer versteht. Und das kostet Zeit.

Ein Beispiel aus dem Alltag: Wenn du Python für ein kleines Skript nutzt, zum Beispiel um automatisch Rechnungen zu sortieren, merkst du nichts. Aber soll deine Software ein Filmstreaming in Echtzeit verarbeiten, wirst du mit Python schnell an Grenzen stoßen. Google verwendet deshalb für seine besonders auf Geschwindigkeit getrimmten Tools lieber C++ – und nur für weniger zeitkritische Sachen Python. Das solltest du wissen, bevor du zum nächsten „Big Thing“ für dein Startup greifst. Gerade bei Spielen, High-Performance-Computing oder Apps, die viel Zeit sparen müssen, ist Python oft fehl am Platz.

Spannender Fun Fact: Instagram nutzt zwar massenweise Python, stößt aber regelmäßig auf riesige Performance-Hürden. Die Firma musste eigene Techniken bauen, damit ihr Backend auf Django (Python Framework) schnell genug bleibt. Vieles läuft dort inzwischen über spezielle C-Module, die Python beschleunigen. Ein Profi-Tipp: Wenn Performance zählt, lohnt sich manchmal das Auslagern kritischer Teile in Sprachen wie C oder Rust. Viele nutzen etwa Cython, um rechenintensive Python-Abschnitte zu optimieren. So bekommst du ein bisschen das Beste aus beiden Welten.

Zusammengefasst: Python ist easy, aber für fette Performance brauchst du oft Tricks oder Alternativen. Den Unterschied merkst du vor allem dann, wenn Programme sekundenlang statt Millisekunden laufen. Also Hände weg von Python, wenn du Highspeed brauchst – oder rüste gezielt nach.

Speicherbedarf und Ressourcen: Python kann ganz schön hungrig sein

Kaum jemand spricht darüber, doch Python mag Ressourcen – und zwar nicht zu knapp. Selbst kleine Programme verschlucken oft mehr Speicher als vergleichbare Tools, die in C geschrieben sind. Ein Grund ist, dass Python Variablen dynamisch verwaltet; das ist superflexibel, fordert aber den Rechner enorm. Laut einer Untersuchung (Stack Overflow Developer Survey 2024) überlegen viele Unternehmen gerade deshalb, Python in bestimmten Bereichen durch Go oder Rust zu ersetzen. Die beiden Sprachen sind ressourcensparender und besonders für Cloud-Dienste oder Embedded-Geräte viel besser geeignet.

Geräte mit wenig RAM (wie günstige Raspberry Pi Boards oder alte Laptops) schwitzen schon bei kleinen Python-Projekten. Eine App, die permanent Datenbanken abfragt oder große Bilder verarbeitet, kann das System spürbar ausbremsen. Apples und Androids App-Stores setzen deshalb nur selten auf Python – der Speicherverbrauch ist einfach zu hoch. Schau mal, welche Programmiersprachen bei Profi-Apps im Einsatz sind: Swift, Java, Kotlin oder sogar C#. Python taucht dort so gut wie nie auf, außer vielleicht im Backend.

Auch bei Datenwissenschaften spielt das eine Rolle. Zwar ist Python im Data-Science-Bereich enorm beliebt, aber nicht, weil der Speicherbedarf so klein ist. Hinter den Kulissen rechnen Frameworks wie Numpy und Scipy allerdings mit C, und das merkt niemand. In den Python-eigenen Bibliotheken dagegen bläht alles auf. Tipp am Rande: Wer großen Wert auf Ressourcen legt, sollte regelmäßig auf Tools wie memory_profiler, tracemalloc oder Pympler zurückgreifen. Diese helfen dir, dreiste Speicherfresser in deinem Code aufzuspüren und zu optimieren.

• Viel Speicherverbrauch verringert Akku-Laufzeiten auf mobilen Geräten.
• Cloud-Services mit Python-Code sind teurer, weil mehr RAM und CPU nötig sind.
• Veraltete Desktop-PCs straucheln gern beim Multitasking mit Python.

Mein Rat: Wenn Speicherersparnis bei deinem Projekt Priorität hat, prüfe zuerst Alternativen. Python kann zwar viel, will aber immer ein Stück mehr vom Kuchen.

Mobile Anwendungen und Desktop-Apps: Wenig Glanz, viele Grauzonen

Wer von modernen User-Interfaces schwärmt, wird mit Python schnell ernüchtert. Klar, es gibt Frameworks wie Kivy, PySide oder Tkinter, aber die Ergebnisse sind meistens… naja, funktional. Mal ehrlich: Die meisten professionellen Apps auf deinem Handy oder PC entstehen nicht mit Python. Sogar Instagram, das schwer auf Python setzt, lässt die mobile Entwicklung bei Swift und Kotlin.

Schon mal versucht, eine schicke, performante Windows- oder Mac-App mit Python zu bauen? Du landest oft bei altbackenen Designs, Performance-Problemen und fehlenden Standards, die bei nativen Sprachen einfach dazugehören. Deshalb schieben große Firmen wie Spotify oder Dropbox den Python-Code lieber ins Backend und schreiben ihre Desktop- und Mobil-Apps in C#, C++, Swift oder Java. Die wenigen Python-Apps, die im App Store landen, verschwinden oft schnell wieder – die Bewertungen spiegeln deutlich die Nachteile wider: Abstürze, träges Interface, hohe Akku-Last.

Sicher, mit Tricks wie PyInstaller lässt sich ein Python-Skript als Windows-Programm verpacken. Aber der Endnutzer bekommt dann meist riesige Installationspakete und keine echten „native Vibes“. Vielleicht willst du nur ein faktisches Tool für dich selbst bauen – dann reicht Python total aus. Für die große Bühne aber besser Finger weg. Noch ein Profi-Tipp: Wenn du trotzdem Lust auf Cross-Plattform-Entwicklung hast, probiere den Umweg über Electron oder Flutter. Damit kannst du moderne Interfaces bauen, aber eben nicht mit reinem Python-Code.

• Native Designs: Python hinkt hinterher.
• Distributoren akzeptieren Python-Apps selten.
• Performance auf schwächeren Geräten ist oft ein Drama.
• Community-Tools sind mäßig gepflegt und oft kompliziert zu warten.

Also: Für Automatisierungen oder schnelle Prototypen und Tests ist Python unschlagbar praktisch. Aber willst du Apps, die bei Klarheit, Design und Interaktivität beeindrucken, schau dich lieber Richtung Swift, Kotlin oder C# um.

Mehrdeutigkeiten und Fehlerquellen: Leicht gelernt, schnell verwirrt

Python ist dafür gemacht, Lesbarkeit zu fördern und das Programmieren zu erleichtern. In der Realität wird das manchmal zum Bumerang. Die Flexibilität, mit der du Variablen und Datentypen zusammenwürfeln kannst, sorgt für viele Fehlerquellen. Hast du versehentlich einen Tippfehler? Vergibst du einen eindeutigen Variablennamen? Schnell entstehen Bugs, die du erst nach Tagen findest. Ein besonders frustrierender Fall: Wenn du mit Einrückungen schusserst, läuft plötzlich gar nix mehr – das Python-typische „IndentationError“. Für Frischlinge richtig nervig.

Das lockere Typisierungssystem von Python rächt sich gerne, wenn Projekte wachsen. Stell dir vor, du arbeitest im Team und jeder beschreibt die Variablen auf seine eigene Art. Ruckzuck verliert ihr den Überblick, Fehler schleichen sich ein, und schon jagst du einem „NoneType“-Problem hinterher. Deshalb wechseln viele Startups, sobald sie wachsen, zu streng getypten Sprachen – zum Beispiel zu TypeScript fürs Frontend oder zu Java fürs Backend.

Selbst für Profis gibt es knifflige Edge Cases. Python ignoriert zum Beispiel still und leise, wenn du ein Dictionary mit einem falschen Indexwert ansprichst – kein Fehler, nur ein „None“-Ergebnis. Das ist zwar bequem, sorgt aber oft für böse Überraschungen.

• Lose Typisierung erlaubt vieles – aber produziert schwer zu findende Fehler.
• Fehlende Compiler-Checks verzögern die Fehlersuche auf die Laufzeit.
• Gerade Teamarbeit macht Python manchmal chaotisch.

Was tun? Nutze statische Code-Analysetools wie mypy, Pylint oder Pyright. Damit deckst du Probleme auf, bevor du sie in den Produktionscode lässt. Noch besser: Gewöhne dir einen klaren Coding-Style an, dokumentiere alles ordentlich und verzichte auf zu kreative Variablennamen. Deine Nerven werden es dir danken.

Ökosystem und Abhängigkeiten: Alles Gold? Nein, manchmal rosten die Räder

Klar, Pythons Ökosystem ist riesig. Aber: Nicht alles, was glänzt, ist wertvoll für die Praxis. Viele Bibliotheken sind verwaist, schlecht gepflegt oder erfüllen einfach nicht den gewünschten Zweck. Gerade wenn du auf ein seltenes Framework setzt und der Maintainer keine Lust mehr hat, stehst du plötzlich vor einer Sackgasse. Das beliebteste Python-Problem 2024? Abhängigkeiten, die sich gegenseitig beißen oder nicht mehr kompatibel sind. Da zerbricht man sich öfter mal den Kopf. Besonders in Projekten, die nach Monaten mal wieder gepflegt werden – plötzlich rennt gar nichts mehr.

Eine Grafikbibliothek, die mit deinem Web-Framework nicht harmoniert? Eine neue Python-Version, die dein Machine-Learning-Toolkit ausschließt? Solche Situationen sind typisch. Laut einer GitHub-Analyse mussten 2023 etwa 34% aller Python-Projekte innerhalb von nur sechs Monaten wegen Abhängigkeits-Konflikten angepasst werden. Das dauert oft unnötig lang und sorgt für Frust – gerade unter Entwicklern, die nicht ständig auf dem neuesten Stand bleiben wollen oder können.

• Viele „Stars“ unter den Bibliotheken veralten schnell.
• Pip-Installationen können überraschend komplex werden.
• Neue Python-Versionen bringen häufig Kompatibilitätsprobleme.
• Libraries aus Drittquellen bergen versteckte Risiken und Sicherheitslücken.

Tipp: Nutze virtuelle Umgebungen, etwa mit venv oder conda – so bleibt dein Projekt unabhängig von anderen. Pflege Pip- und Dependency-Listen gewissenhaft, bleib in Bibliotheks-Changelogs am Ball und halte Python selbst möglichst aktuell. Plane regelmäßige Wartungsphasen fest ein, gerade bei Projekten, die wachsen und länger leben sollen.

Und denk daran: Nicht alles, was bei GitHub viele Sterne hat, ist für den Produktiv-Einsatz solide oder sicher. Ein wachsames Auge hilft, dir spätere Scherereien zu ersparen. Python ist toll – aber eben kein Selbstläufer, wenn das Drumherum hapert.

Wer Python python nachteile kennt, weiß die Sprache richtig einzusetzen. Man muss nur die Stolpersteine umgehen – dann bleibt der Spaß nicht auf der Strecke.