Python ist einfach, lesbar und beliebt - das weiß jeder, der schon mal einen Code geschrieben hat. Aber ist es wirklich die perfekte Sprache für alles? Die Antwort ist nein. Und wer Python ernsthaft einsetzt, muss auch die Nachteile kennen, bevor er sich darauf verlässt.
Langsame Ausführungsgeschwindigkeit
Python ist nicht schnell. Das ist kein Geheimnis, sondern eine Tatsache. Im Vergleich zu C++, Rust oder sogar Java läuft Python deutlich langsamer. Warum? Weil es interpretiert wird - nicht kompiliert. Jede Zeile Code wird zur Laufzeit übersetzt, was Zeit kostet. Bei einfachen Skripts merkst du das kaum. Aber wenn du eine Datenbank mit Millionen Zeilen verarbeitest, ein maschinelles Lernmodell trainierst oder ein Echtzeit-System baust, wird die Langsamkeit zum Problem.
Ein reales Beispiel: Ein Unternehmen in Berlin nutzte Python, um täglich 5 Millionen Transaktionen zu analysieren. Die Verarbeitung dauerte 12 Stunden. Nach dem Umstieg auf Go und C++ für kritische Teile sank die Zeit auf 1,5 Stunden. Das ist kein theoretisches Szenario - das passiert jeden Tag in Unternehmen, die Python ohne Leistungsprüfung einsetzen.
Globaler Interpreter Lock (GIL)
Python hat einen tief sitzenden technischen Engpass: den Global Interpreter Lock (GIL). Das ist eine Einschränkung der C-Implementierung von Python (CPython), die verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Code ausführen. Das klingt technisch, aber der Effekt ist einfach: Du kannst nicht einfach mehrere CPU-Kerne nutzen, um deine Anwendung schneller zu machen.
Wenn du ein Multithreading-Skript schreibst - etwa um mehrere HTTP-Anfragen gleichzeitig zu verarbeiten - dann funktioniert das gut, weil I/O-Operationen (wie Netzwerk oder Dateizugriff) den GIL freigeben. Aber wenn du reine Rechenarbeit parallelisieren willst - wie Bildverarbeitung, Kryptografie oder numerische Simulationen - dann bleibt dein Code auf einem Kern hängen. Selbst mit 16 Kernen nutzt du nur einen. Das ist ein massiver Nachteil für rechenintensive Anwendungen.
Workarounds wie Multiprocessing oder Cython helfen, aber sie komplizieren den Code und verlieren den Vorteil der Einfachheit, die Python eigentlich verspricht.
Schlechte Performance bei mobilen Anwendungen
Python ist eine der schlechtesten Wahl für mobile Apps. Ob du iOS oder Android baust - Python hat kaum native Unterstützung. Frameworks wie Kivy oder BeeWare existieren, aber sie sind entweder langsam, haben eine schlechte Benutzeroberfläche oder fehlen an Dokumentation. Im Vergleich zu Swift, Kotlin oder sogar React Native ist Python in der mobilen Welt fast unsichtbar.
Warum? Weil mobile Plattformen auf Performance und Energieeffizienz ausgelegt sind. Python braucht viel Speicher und CPU-Leistung, was die Akkulaufzeit reduziert. Kein großer App-Entwickler setzt Python für eine neue App ein - und das aus gutem Grund. Wenn du eine mobile App brauchst, ist Python keine Option. Es sei denn, du willst nur einen Backend-Server mit Python betreiben, der mit einer native App kommuniziert.
Hoher Speicherverbrauch
Python ist speicherhungrig. Jede Variable, jede Liste, jedes Objekt braucht viel mehr Speicher als in anderen Sprachen. Das liegt an der dynamischen Typisierung und dem Objektmodell. Jeder Integer in Python ist ein komplexes Objekt mit Metadaten - nicht einfach ein 4-Byte-Wert wie in C.
Ein Beispiel: Eine Liste mit 1 Million ganzen Zahlen in Python benötigt etwa 8 MB RAM. In C++ braucht die gleiche Liste nur 4 MB - und das ohne Optimierung. Bei großen Datenmengen - etwa bei Data Science oder Big Data - kann das zu massiven Kosten führen. Du brauchst teurere Server, mehr Speicher, mehr Energie. In der Cloud zahlt man pro GB RAM. Python macht das teurer als nötig.
Tools wie NumPy helfen, indem sie C-basierte Arrays nutzen, aber dann verlierst du die Einfachheit von Python. Du arbeitest nicht mehr mit „normalen“ Listen, sondern mit speziellen Typen, die nicht mehr intuitiv sind.
Schwache Typisierung bei großen Projekten
Python ist dynamisch typisiert. Das bedeutet: Du musst keinen Typ deklarieren. Das ist praktisch für kleine Skripte. Aber bei einem Projekt mit 50.000 Zeilen Code, 15 Entwicklern und 3 Jahren Wartung? Dann wird es chaotisch.
Ein Entwickler schreibt eine Funktion, die eine Liste erwartet. Ein anderer übergibt ein Tuple. Ein dritter übergibt ein Set. Keiner merkt es - bis die Anwendung im Produktivbetrieb abstürzt. In Java oder TypeScript würde der Compiler das sofort abfangen. In Python passiert das erst zur Laufzeit - oft zu einem ungünstigen Zeitpunkt.
Typ-Hinweise (Type Hints) mit str, int oder List[str] helfen, aber sie sind optional. Viele Projekte ignorieren sie. Und selbst wenn du sie verwendest, prüft Python sie nicht automatisch. Du brauchst extra Tools wie mypy - und das erhöht die Komplexität. Python wird damit nicht sicherer, sondern nur schwerer zu handhaben.
Limitierte Möglichkeiten für echte Echtzeitanwendungen
Willst du ein Online-Spiel, eine Handelsplattform oder ein Echtzeit-Chat-System bauen? Python ist die falsche Wahl. Selbst mit Asynchronität (async/await) ist Python nicht dafür ausgelegt, Tausende gleichzeitige Verbindungen mit niedriger Latenz zu verwalten.
Node.js oder Go können leicht 10.000+ parallele Verbindungen verarbeiten. Python schafft das nur mit großen Aufwand - etwa mit asyncio und speziellen Servern wie FastAPI oder Quart. Aber selbst dann bleibt die Latenz höher als bei kompilierten Sprachen. In der Finanzwelt, wo Millisekunden Geld bedeuten, wird Python nicht eingesetzt. Niemand setzt Python für Hochfrequenzhandel. Das ist kein Zufall.
Weniger geeignet für Systemprogrammierung
Python ist keine Sprache für Betriebssysteme, Treiber oder Embedded-Systeme. Du kannst nicht einfach ein Linux-Kernel-Modul in Python schreiben. Es gibt keine direkte Hardware-Zugriffe, keine Zeiger, keine Kontrolle über Speicheradressen. Das ist bewusst so - Python ist für Abstraktion gemacht, nicht für Kontrolle.
Wenn du einen Mikrocontroller mit 2 KB RAM steuern willst, brauchst du C oder Rust. Python braucht mindestens 100 MB RAM, um zu starten. Das ist bei IoT-Geräten, Sensoren oder Automobil-Steuergeräten unmöglich. Python ist eine Hochsprache - und das ist auch sein Vorteil. Aber wenn du tief in die Hardware greifen musst, ist es der falsche Werkzeugkasten.
Abhängigkeiten und Paketmanagement-Krise
Python hat ein riesiges Ökosystem - aber das ist auch seine Schwäche. Mit pip, conda, venv, poetry, virtualenv, requirements.txt, pyproject.toml und mehreren Python-Versionen gleichzeitig hast du eine echte Abhängigkeitswüste.
Ein Projekt, das letztes Jahr noch lief, bricht heute plötzlich, weil ein Paket ein Update gemacht hat, das mit einem anderen Paket nicht kompatibel ist. Das nennt man „dependency hell“. In Java oder .NET gibt es striktere Versionierung. In Python ist alles chaotisch. Selbst große Unternehmen wie Dropbox haben jahrelang Probleme mit Python-Versionen und Paketkonflikten gehabt.
Die Lösung? Poetry oder pipx. Aber das ist kein Teil von Python - das ist ein externer Workaround. Python selbst bietet keine solide, standardisierte Lösung für Abhängigkeitsmanagement. Das ist ein systemischer Mangel.
Keine starke Unterstützung für große, skalierbare Anwendungen
Python ist super für Prototypen, kleine Tools und Datenanalyse. Aber für große, skalierbare Unternehmensanwendungen? Da kommt es schnell an seine Grenzen. Es fehlt an struktureller Disziplin. Keine Interfaces, keine privaten Methoden im echten Sinne, keine echte Modularisierung wie in Java oder C#.
Ein Python-Projekt mit 100.000 Zeilen Code wird schnell zu einem undurchsichtigen Haufen aus Funktionen, die überall aufeinander aufbauen. Kein Compiler sagt dir, wenn du etwas falsch machst. Kein IDE warnt dich, wenn du eine Funktion umbenennst, die 30 Mal importiert wird. Das führt zu instabilen Systemen, die schwer zu warten sind.
Das ist kein Urteil gegen Python - es ist eine Realität. Python ist nicht für große, langfristige Softwarearchitekturen gebaut. Es ist für schnelle Lösungen gebaut. Wenn du eine App über 5 Jahre warten willst, solltest du dir eine Sprache mit stärkerer Typisierung und besseren Werkzeugen suchen.
Was ist dann die richtige Wahl?
Python ist nicht schlecht - es ist nur nicht für alles geeignet. Es ist wie ein Hammer: Perfekt für Nägel, nutzlos für Schrauben.
Wenn du:
- Daten analysieren willst? Python ist ideal.
- Eine Website mit Backend bauen willst? Python mit Django oder FastAPI ist eine gute Wahl.
- Ein schnelles Skript schreiben willst? Python ist perfekt.
- Eine mobile App bauen willst? Gehe zu Swift oder Kotlin.
- Eine High-Performance-Webanwendung brauchst? Nimm Go, Node.js oder Java.
- Ein System mit niedriger Latenz brauchst? Wähle Rust oder C++.
Python ist kein Allheilmittel. Es ist ein Werkzeug - und wie jedes Werkzeug hat es seine Grenzen. Wer das ignoriert, baut auf Sand. Wer es kennt, nutzt es richtig.
Ist Python immer noch die beste Sprache für Anfänger?
Ja, für absolute Anfänger ist Python immer noch die beste Wahl - weil die Syntax einfach ist, Fehler leicht zu verstehen sind und man schnell Ergebnisse sieht. Aber das bedeutet nicht, dass man Python für sein ganzes Leben behalten sollte. Nach dem Einstieg sollte man lernen, wie andere Sprachen funktionieren - besonders wenn man später professionell entwickeln will.
Warum nutzen große Unternehmen trotzdem Python?
Weil sie es für spezifische Aufgaben nutzen - nicht für alles. Instagram nutzt Python für Backend-Logik, aber nicht für die mobile App. Google nutzt Python für Datenanalyse und Testautomatisierung, aber nicht für Chrome oder Android. Unternehmen setzen Python dort ein, wo es stark ist: Prototyping, Datenverarbeitung, Automatisierung. Sie kombinieren es mit anderen Sprachen, wo es schwach ist.
Kann man Python beschleunigen?
Ja, aber mit Kompromissen. Du kannst C-Module mit Cython schreiben, NumPy für Zahlen verwenden, PyPy als Alternative-Interpreter nutzen oder kritische Teile in Go oder Rust umschreiben. Aber das macht den Code komplexer, schwerer zu warten und verliert den Vorteil der Einfachheit. Es ist kein „Fix“ - es ist eine Umgehung.
Ist Python sicherer als andere Sprachen?
Nein. Python hat keine intrinsische Sicherheit. Es ist sogar anfälliger für Laufzeitfehler, weil es keine Kompilierzeit-Prüfungen gibt. Sicherheit kommt durch gute Praxis - wie Validierung, Tests, Type Hints und saubere Architektur - nicht durch die Sprache selbst. Ein schlechter Python-Code ist genauso unsicher wie ein schlechter JavaScript-Code.
Sollte ich Python lernen, wenn ich Entwickler werden will?
Ja - aber nicht als einzige Sprache. Lerne Python, um schnell zu verstehen, wie Programmierung funktioniert. Danach lerne eine Sprache mit starker Typisierung wie TypeScript, Java oder Rust. So baust du dir eine breite Basis auf - nicht nur eine spezifische Fähigkeit. Python ist ein guter Einstieg, aber kein Endziel.
