Python Performance: Was bremst Python wirklich aus?

Bist du genervt, dass dein Python-Skript mal wieder träge läuft? Es gibt echt viele Gründe, warum Python oft als langsam abgestempelt wird. Zuerst: Python läuft in der Regel interpretiert und nicht kompiliert. Das heißt, jeder Befehl wird zur Laufzeit „übersetzt“. Gerade bei rechenintensiven Aufgaben bremst das ordentlich aus.

Doch was steckt wirklich dahinter? Viele Nutzer erwarten die Performance eines C++-Programms und wundern sich, wenn ihre Python-Skripte bei großen Datenmengen ins Schwitzen kommen. Klar, Python-Code ist oft eleganter und kürzer – aber intern kostet zum Beispiel die dynamische Typisierung viel Zeit. Jede Variable wird ständig geprüft.

Jetzt wird’s spannend: Oft ist nicht Python selbst langsam, sondern wie wir Python nutzen. Schleifen über Millionen Datensätze? Da wird’s mit reinem Python zäh. Cleverer ist NumPy oder Pandas – die rechnen riesige Datenmengen um Welten schneller, weil sie im Hintergrund auf C setzen. Das macht aus einem lahmen Skript ziemlich fix einen Performance-Boost.

Webentwickler fragen sich spätestens nach dem Vergleich mit PHP: Was kann Python besser, und woran hakt’s? Tatsächlich teilt Python sich im Webbereich den Flaschenhals meistens mit der Datenbank oder dem Netzwerk, nicht mit der Sprache selbst. Und mit Frameworks wie FastAPI, Flask oder Django kannst du dank ausgeklügeltem Caching und asynchroner Verarbeitung richtig was rausholen.

Ein heißer Tipp: Wer Python wirklich schneller machen will, sollte sich die Profiling-Tools anschauen. Damit findest du im Code gnadenlos die Stellen, die Zeit fressen. Oft reicht schon, Datenstrukturen wie Sets anstatt Listen zu nutzen, um die Geschwindigkeit zu verdoppeln. Und ganz ehrlich: Viele Profile zeigen, dass nicht die Sprache langsam ist, sondern wir im Code unnötig umständlich arbeiten.

Auch spannend: Python 3 bringt viele Performance-Verbesserungen gegenüber Python 2 mit. Wer immer noch auf alten Versionen arbeitet, verschenkt Geschwindigkeit. Und es gibt noch mehr: Mit Just-in-Time-Compilern wie PyPy kannst du in manchen Szenarien richtig Gas geben. Aber nicht alles läuft damit problemlos – bei speziellen C-Extensions muss man aufpassen.

Nicht unterschätzen: Manchmal ist Python einfach nicht die beste Wahl für alles. Große KI-Modelle, Webcrawler oder Datenanalyse? Da macht Python mit passenden Libraries richtig Spaß. Für systemnahe Entwicklung oder Echtzeitanwendungen sind allerdings C/C++ oder Rust oft vorne.

Zum Schluss: Lass dich nicht abschrecken, wenn jemand behauptet, Python wäre zu grottig für ernsthafte Projekte. Mit ein paar Tricks, Tools und den richtigen Herangehensweisen kannst du die meisten Performance-Probleme lösen – und hast weiterhin Spaß beim Coden. Worauf wartest du?