Was sind die Vor- und Nachteile von Python?

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt - und das aus gutem Grund. Ob du gerade anfängst, ein erfahrener Entwickler bist oder einfach nur eine Sprache suchst, mit der du schnell etwas auf die Beine stellst: Python lockt mit Einfachheit und Vielseitigkeit. Aber es gibt auch Seiten, die nicht so gut beleuchtet werden. Was wirklich gut funktioniert - und wo Python dir möglicherweise auf die Füße tritt? Hier ist eine ehrliche Aufstellung, ohne Marketing-Blabla.

Was Python besonders gut macht

Python ist einfach zu lesen. Kein Wunder, dass es in Schulen und Universitäten als Erstsprache eingesetzt wird. Ein Code wie print("Hallo Welt") versteht auch jemand, der noch nie programmiert hat. Das ist kein Zufall. Die Syntax wurde bewusst so gestaltet, dass sie wie normales Englisch wirkt. Keine geschweiften Klammern, keine komplizierten Semikolons. Das reduziert den Einstiegshürde massiv.

Und dann gibt es die Bibliotheken. Python hat eine der größten Sammlungen an fertigen Modulen der Welt. Willst du Daten analysieren? Pandas macht das in wenigen Zeilen. Möchtest du ein Bild erkennen? TensorFlow oder PyTorch liefern die Werkzeuge. Brauchst du eine Webseite? Flask oder Django bauen sie dir in Stunden. Du musst nicht alles von Grund auf neu erfinden. Das spart Zeit - und das ist der größte Vorteil von Python in der Praxis.

Python läuft überall. Ob auf deinem Laptop, auf einem Server in der Cloud oder sogar auf einem Raspberry Pi - die Sprache ist portabel. Du schreibst den Code einmal, und er funktioniert auf Windows, macOS und Linux ohne Änderungen. Das ist kein theoretisches Feature. Es ist Alltag in vielen Unternehmen, die mit Python arbeiten, von Google bis zur NASA.

Wo Python langsam wird

Python ist nicht schnell. Im Vergleich zu C++, Rust oder sogar Java läuft es deutlich langsamer. Das liegt an der Art, wie Python Code ausführt: er wird interpretiert, nicht kompiliert. Jede Zeile wird zur Laufzeit übersetzt - das kostet Zeit. Wenn du ein Spiel mit 120 Bildern pro Sekunde bauen willst, oder eine Hochfrequenzhandelsplattform, die in Mikrosekunden reagieren muss, dann ist Python die falsche Wahl.

Das ist kein Problem, wenn du Daten analysierst, Webseiten baust oder Automatisierungen schreibst. Aber wenn du merkst, dass dein Skript 10 Sekunden braucht, um eine Tabelle zu verarbeiten, die in anderen Sprachen in 0,5 Sekunden erledigt ist - dann weißt du, warum viele Unternehmen Python nur für Prototypen nutzen und dann in C++ oder Go umschreiben.

Die GIL - die unsichtbare Barriere

Ein Thema, das viele Anfänger ignorieren, bis es sie trifft: die Global Interpreter Lock (GIL). Das ist eine technische Einschränkung in CPython, der Standard-Implementierung von Python. Sie sorgt dafür, dass nur ein einziger Thread zur gleichen Zeit Python-Code ausführen kann - selbst wenn du 16 CPU-Kerne hast.

Das bedeutet: Multi-Threading für reine Rechenarbeit bringt dir kaum Vorteile. Du kannst zehn Threads starten, aber sie laufen nicht parallel. Du bekommst keine Geschwindigkeitssteigerung bei Berechnungen. Was tun? Du musst auf Multiprocessing ausweichen - also mehrere Python-Prozesse starten. Das ist komplizierter, verbraucht mehr Speicher und macht den Code schwerer zu debuggen. Für viele ist das ein Überraschungsmoment, wenn sie zum ersten Mal versuchen, eine Rechenlast zu verteilen.

Mobile und Spieleentwicklung? Nicht Python’s Stärke

Willst du eine App für iOS oder Android bauen? Python ist nicht die erste Wahl. Es gibt Frameworks wie Kivy oder BeeWare, aber sie sind nicht weit verbreitet. Die native Entwicklung mit Swift oder Kotlin ist schneller, stabiler und hat bessere Tools. Wenn du eine App im App Store veröffentlichen willst, wirst du mit Python mehr Widerstand als Unterstützung finden.

Und Spiele? Selbst einfache 2D-Spiele mit Pygame fühlen sich oft träge an. Die Grafik-Engine ist nicht optimiert für Echtzeit-Rendering. Wenn du ein Spiel bauen willst, das mit Unity oder Godot konkurrieren soll, dann ist Python keine realistische Option. Es ist eine gute Sprache, um Spiel-Logik zu testen - aber nicht, um das Spiel selbst zu bauen.

Die falsche Erwartung: Python macht dich zum Experten

Viele denken: Wenn ich Python lerne, dann kann ich alles. Webentwicklung, KI, Datenanalyse, Automatisierung - alles mit einer Sprache. Das ist verlockend. Aber es ist auch gefährlich.

Python ist ein Werkzeug - kein Zauberstab. Wenn du eine Webanwendung baust, musst du trotzdem verstehen, wie HTTP funktioniert, wie Datenbanken abgefragt werden, wie Sicherheit funktioniert. Python hilft dir, das zu schreiben - aber es lehrt dir nicht, wie es funktioniert. Viele Anfänger lernen nur die Syntax, aber nicht die Grundlagen. Sie kopieren Code aus Stack Overflow, ohne zu verstehen, was er tut. Und dann wundern sie sich, warum ihre App abstürzt oder unsicher ist.

Python macht es leicht, schlechten Code zu schreiben. Weil es so einfach ist, funktioniert er oft - auch wenn er falsch ist. Das ist ein großer Nachteil. Es gibt wenig Zwang, strukturiert oder effizient zu denken. Ein Anfänger kann mit Python eine funktionierende App bauen, ohne jemals über Speicherverwaltung, Performance oder Architektur nachgedacht zu haben.

Python ist nicht für alle Projekte geeignet

Es gibt Situationen, in denen Python die falsche Wahl ist - und das ist nicht peinlich, es ist realistisch.

• Wenn du eine Echtzeit-Steuerung für eine Maschine brauchst: C oder Rust sind besser.
• Wenn du eine mobile App mit hohen Leistungsanforderungen bauen willst: Swift oder Kotlin.
• Wenn du eine riesige Software mit hunderttausenden Zeilen Code verwalten musst: Java oder C# bieten bessere Werkzeuge für Struktur und Typensicherheit.
• Wenn du in einer Firma arbeitest, die seit 20 Jahren Java nutzt: Python einzuführen, kann mehr Probleme bringen als lösen.

Python ist kein Allheilmittel. Es ist ein Werkzeug - und wie jedes Werkzeug hat es seine Grenzen. Die Kunst liegt darin, zu wissen, wann du es benutzt - und wann du ein anderes in die Hand nimmst.

Was bleibt: Python ist die beste Einstiegssprache - und das bleibt so

Obwohl Python nicht perfekt ist, bleibt es die beste Sprache, um Programmieren zu lernen. Warum? Weil es dich nicht mit Komplexität überwältigt. Du kannst dich auf das Konzept konzentrieren - nicht auf die Syntax. Du kannst in einer Woche eine App bauen, die Daten aus einer CSV-Datei liest und sie als Grafik zeigt. Das gibt Selbstvertrauen. Und das ist wichtiger als jede Performance-Optimierung.

Und wenn du erst mal verstanden hast, wie Programmieren funktioniert, dann kannst du leicht zu anderen Sprachen wechseln. Python lehrt dich, wie man denkt - nicht wie man speichert oder kompiliert. Das ist der wahre Wert.

Die meisten großen Tech-Unternehmen nutzen Python nicht, weil es schnell ist. Sie nutzen es, weil es schnell zu entwickeln ist. Weil Teams mit Python schneller Ergebnisse liefern. Weil es leicht zu warten ist. Weil es weniger Fehler produziert. Und das zählt mehr als eine Millisekunde Laufzeit.

Python - die Sprache für den Weg, nicht das Ziel

Python ist kein Endpunkt. Es ist ein Anfang. Ein Sprungbrett. Ein Werkzeug, das dir hilft, deine Ideen zu testen, zu zeigen, zu lernen. Es ist nicht die beste Sprache für alles - aber es ist die beste für den Anfang. Und das ist mehr, als viele andere Sprachen bieten.

Wenn du gerade anfängst: Nutze Python. Lerne damit. Baue Projekte. Mach Fehler. Verstehe, wie Code funktioniert. Und wenn du später merkst, dass du mehr Leistung, mehr Kontrolle oder mehr Struktur brauchst - dann wechselst du. Aber du wirst nie bereuen, mit Python angefangen zu haben.