Python Limitierungen: Was die Sprache nicht kann – und was du stattdessen tun solltest

Wenn du Python lernst, hörst du oft: Python, eine interpretierte, hochgradig lesbare Programmiersprache, die vor allem für Anfänger, Datenanalyse und Automatisierung beliebt ist. Also known as Python-Programmierung, ist sie die Sprache, mit der du in Wochen erste Ergebnisse erzielst – ohne tiefes Verständnis von Speicherverwaltung oder Compilern. Aber was, wenn du merkst, dass dein Skript langsam läuft? Oder dass du bei einem echten Webserver nicht weiterkommst? Dann stößt du auf die Python Limitierungen. Sie sind nicht ein Zeichen von Schwäche – sie sind ein Hinweis darauf, wann du andere Werkzeuge brauchst.

Ein großer Punkt: Python Performance, die Geschwindigkeit, mit der Python Code ausgeführt wird, ist deutlich langsamer als bei kompilierten Sprachen wie C++, Go oder Rust. Das liegt daran, dass Python interpretiert wird – nicht compiliert. Jede Zeile wird zur Laufzeit übersetzt. Das ist praktisch fürs Lernen, aber ein Problem, wenn du 10.000 Berechnungen pro Sekunde brauchst. Auch Python Multithreading, die Fähigkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu verarbeiten, ist stark eingeschränkt durch den Global Interpreter Lock (GIL). Das bedeutet: Selbst wenn du 8 Kerne hast, nutzt ein reines Python-Skript meist nur einen. Für echte Parallelität brauchst du Multiprocessing – oder eine andere Sprache.

Und dann gibt es die Python Alternativen, Sprachen, die besser für spezifische Aufgaben geeignet sind, wie JavaScript für Web-Interaktionen, Go für Microservices oder C# für Unternehmensanwendungen. Wenn du eine App mit Echtzeit-Feedback brauchst, ist JavaScript im Browser die bessere Wahl. Wenn du einen Server mit hoher Last betreibst, ist Go oft die logische Folge. Python ist kein Allheilmittel – es ist ein Werkzeug. Und wie jeder Werkzeugkasten: Du brauchst mehr als nur einen Schraubendreher.

Du siehst: Python ist nicht schlecht – es ist einfach nicht für alles gemacht. Aber das macht es nicht weniger wertvoll. Es ist die Sprache, mit der du Ideen schnell testest, Daten analysierst, Dateien umbenennst oder Web-Scraping machst. Es ist die Sprache, die dir den Einstieg erleichtert. Aber wenn du wächst, wirst du merken: Manchmal brauchst du mehr Leistung, mehr Kontrolle, mehr Parallelität. Dann ist es nicht ein Fehler, dass Python nicht reicht – es ist ein Zeichen, dass du vorankommst. Die folgenden Artikel zeigen dir genau das: Wo Python scheitert, was du stattdessen tun kannst, und wie du deine Projekte so gestaltest, dass du nie an der falschen Grenze scheiterst.