Python Nachteile: Was du vor dem Einstieg wissen solltest

Python ist aus der Programmierwelt kaum wegzudenken. Jeder spricht von der einfachen Syntax, der Vielseitigkeit und dem Mega-Hype rund um Data Science und KI. Aber: Python hat auch klare Schattenseiten. Und genau die solltest du kennen, bevor du dich zu tief in die Sprache stürzt.

Performance? Na ja. Python läuft im Vergleich zu C++ oder sogar Java oft lahm. Willst du rechenintensive Aufgaben abarbeiten – vielleicht in großen Simulationen, Games oder Finanzanwendungen – dann kann Python ganz schön ausbremsen. Das liegt daran, dass Python eben interpretiert wird und nicht kompiliert. Manche merken es beim ersten großen Datenprojekt: Der Code zieht sich wie Kaugummi, wenn es wirklich auf Geschwindigkeit ankommt.

Ein weiteres Problem: Zeitkritische Anwendungen. In Projekten, bei denen jede Millisekunde zählt, schauen viele CTOs schnell auf Alternativen. Das ist auch ein Grund, warum bei High-Performance-Webseiten oder Börsenanwendungen meistens andere Sprachen genutzt werden. Für den schnellen Prototypen? Klar, da glänzt Python mit seiner Einfachheit. Aber im Produktivbetrieb bist du öfter doch eingeschränkt.

Fehlt dir mal eine richtig fette App für dein Handy im Store? Mit Python wirst du da wenig Chancen haben. Klar, Tools wie Kivy oder BeeWare existieren, doch native mobile Entwicklung mit iOS oder Android ist einfach nicht Pythons Heimspiel. App-Stores sind voll von Swift, Kotlin und Java – Python-Lösungen sind da eher die Ausnahme.

Und was ist mit Multithreading? Wer glaubt, Python verteilt Threads wie wild und nutzt alle Prozessorkerne maximal aus, hat sich getäuscht. Der sogenannte Global Interpreter Lock (GIL) macht dem Multithreading fast einen Strich durch die Rechnung. Für echte Parallelverarbeitung ist das ein echter Nachteil. Viele Entwickler suchen dann Abhilfe bei alternativen Technologien oder starten unschöne Umwege über Multiprocessing.

Kleine Stolperfalle, die erst beim Teamwork richtig weh tut: Python ist dynamisch typisiert. Klingt easy, ist im Alltag aber manchmal ein Problem. Große Projekte werden unübersichtlich, Tippfehler schleichen sich ein und Bugs tauchen auf, die der Interpreter erst beim Ausführen entdeckt. In statisch typisierten Sprachen fällt sowas früher auf, Tests werden einfacher zu planen und das Projekt wächst stabiler.

Zu guter Letzt: Python verbraucht im Betrieb oft mehr Speicher als andere Sprachen. Gerade im Vergleich zu C oder Go kann das teuer und nervig werden – vor allem auf kleinen Geräten oder in der Cloud, wenn Speicher richtig Geld kostet.

Fassen wir das mal praktisch zusammen: Python ist genial für Einsteiger, Data Science, schnelle Prototypen und kleine Webprojekte. Doch sobald dir Performance, echte Parallelisierung, Typensicherheit oder native Apps wichtig sind, solltest du dich auch mit anderen Sprachen beschäftigen. Je nach Anwendungsfall holst du mit einer besseren Wahl einfach mehr raus.