Python, die Open Source-Sprache für Datenanalyse und Prototyping

Überblick Features Vorteile Verbundene Case Study

Python ist eine weit verbreitete, universelle Programmiersprache. Die Idee dahinter ist eine unglaublich hohe Lesbarkeit des Codes. Python wird in vielen Bereichen gebraucht und funktioniert besonders gut bei maschinellem Lernen, Datenanalyse, Wissenschaftlichem Rechnen und Prototyping-Lösungen.

Vielseitigkeit

Python ist eine dynamische, Objekt-orientierte universelle Programmiersprache, gestaltet mit dem Schwerpunkt auf die Lesbarkeit des Codes. Höchst interpretierbar & effizient, ist es für die Durchführung von anspruchsvollen Aufgaben gut geeignet, z.B. Datenwissenschaft, dank der breiten Palette an dedizierten Bibliotheken. Vielseitig und unabhängig von konkreten Plattformen (zu einem gewissen Grad), erlaubt es Python nützliche Module, basierend auf anderen Sprachen, zu importieren.

Prototyping

Python dient oft als Prototyping-Tool, was es erlaubt sich auf das Problem und den Ansatz zu konzentrieren, und nicht auf die Infrastruktur. Die Sprache fördert schnelles Umschreiben von Code, um das Verständnis von Problemen und möglichen Lösungen zu verbessern, um es später in die Zielsprache zu übersetzen. Python ist als interpretierte Sprache flexibel und steuert zu Zeitersparnissen während der Projektentwicklung bei.

Open Source

Weit verbreitet und verteilbar, auch für kommerzielle Zwecke

Effiziente Module von Drittherstellern

Einfach externe Bibliotheken zu integrieren, oft auf der Basis von C++ gebaut, um die Effizienz zu steigern

Dynamisches Schreiben

Schnelleres Turnaround, kleinerer Source Code, einfacheres Testing und Debugging

Stabil

Neue Versionen werden seit 30 Jahren regelmäßig veröffentlicht, was eine kontinuierliche Entwicklung der Technologie beweist

Produktivität

Dank der einfachen Syntax und Anzahl der spezialisierten Bibliotheken, können viele Probleme schnell mit ein paar Code-Zeilen behoben werden

Flusssteuerung

Obwohl Python dynamisch typisiert ist, was die Entwicklung beschleunigt, gibt es Tools um die Typen zu kontrollieren (z.B. mypy)

Einfach zu lernen

Dank einem sehr lesbaren Code und einfacher Syntax ist Python schon in der Projektentwicklung gebrauchsfertig

Asynchrone Programmierung

Parallel Computing, wo manche Aufgaben unabhängig von dem Haupt-Thread der Anwendung laufen

Thank you for your message, we'll contact you soon!

Arrange a consultation

Leave us your contact info, our expert will contact with you to schedule a consultation

Email or phone number

What type of consultation are you interested in?

I accept the terms of Privacy Policy

Read and accept

1h kostenloser Beratung

Haben Sie etwas Bestimmtes im Sinn? Zögern Sie nicht, uns für ein erstes Gespräch zu kontaktieren!

Aufbau langfristiger Partnerschaften

Hochsprache

Python ist eine Hochsprache, und verlangt weniger Fokus in Bezug auf Hardware-Aspekte und zeichnet sich durch eine geräteunabhängige Architektur aus. Anwendungen, die mit Python erstellt werden, laufen meist genauso effizient wie solche mit maschinennahe Sprachen und brauchen dazu weniger Code.

Umfangreiche Standardbibliothek

Verschiedene Open Source Bibliotheken optimieren die Entwicklung von Lösungen, ohne bestimmte Funktionalitäten von Grund auf erstellen zu müssen. Es gibt über 200 Module in der Standardbibliothek, die nur darauf warten bei den häufigsten Aufgaben angewendet zu werden. Zusätzlich gibt es über 130,000 Bibliotheken, welche die Entwicklung fördern, die meisten von ihnen wurden für Datenanalyse, Data Mining und Automatisierung kreiert. Die beliebtesten sind Pandas, Matplotlib, NumPy, BeautifulSoup, SciPy, und Scrapy.

Plattformübergreifend

Python-Anwendungen laufen auf verschiedenen Betriebssystemen und man muss sie nicht auf jeder Plattform einzeln erstellen oder übersetzen, solange auf den Geräten ein Python-Übersetzer installiert wurde (und bei vielen Betriebssystemen ist Python schon vorprogrammiert). Dies erlaubt schrittweise Systemwechsel anstatt den Code komplett umzuschreiben, während der Anpassung der Legacy bei großen Projekten.

Dynamische Analyse

Erlaubt es alle Variablen und Werte zu verfolgen während das Programm läuft, sowohl auf realen, wie auch virtuellen Prozessoren. Dynamische Analyse wird auch dynamisches Code-Scanning genannt und fördert die Erkennung und Behebung von Fehlern, was das Trouble Shooting vereinfacht.

Notebooks

Python bietet die Möglichkeit Code in Notebooks wie Jupyter zu erstellen und zu testen. Anstatt die ganze Lösung zu coden, es als Ganzes zu testen und umzuschreiben falls es Fehler gibt, kann man es in den ganzen Code implementieren, wenn ein bestimmtes Element, das im Notebook getestet wurde korrekt ist. Dieses Feature ist besonders bei Projekten mit Datenwissenschaft und maschinellem Lernen nützlich. Auf die Notebooks kann man von jeglichen Computern zugreifen, während die Berechnungen auf den Computerservern stattfinden.

Kostenlos und Open Source

Es gibt 7 Milionen Python-Programmierer, eine große und ständig wachsende Community, welche die Technologie entwickelt. Dank der großen Unterstützung der Community, welche immer neuere Bibliotheken erstellt, ist die Chance groß, dass Projekte die in Python erstellt wurden viel länger aktuell bleiben, und es gibt fast kein Risiko, dass sie bald veraltet sein sollten.

Bequemes Prototyping Tool

Python hat eine Infrastruktur, die es erlaubt kleinere Teile einer Anwendung zu testen, und sobald diese überprüft ist, sie an ihr Ziel in der Anwendung zu schicken, anstatt ein aufwendiges Build zu erstellen und die ganze Architektur von oben nach unten durchzutesten. Es verlangt kein komplettes Umschreiben der Komponenten in eine kompilierbare Sprache (C, C++) nach dem Debugging und der Einbindung in die Zielanwendung. Manche Teile des finalen Builds können dank der einfachen Wartung in Python bleiben.

Geeignet für Datenwissenschaft & maschinelles Lernen

Wenn es um Datenverarbeitung geht erlaubt Python die Anwendung von unterschiedlichen großen Operationen, die vorher in Firmen mithilfe von Excel-Tabellen durchgeführt, aber von solchen Tools wie Reportlab, xlwt, xlrt unterstützt wurden. Es ist dazu geeignet große Datensätze in datenwissenschaftlichen Lösungen zu bearbeiten, dank zahlreicher Bibliotheken und Frameworks, Datenstrukturierung, Datenvisualisierung. Python ist immer weiter verbreitet, um verschiedene Modelle zu erstellen, inklusive Bayes'scher Netze und Entscheidungsbäume.

Schnelle Entwicklung

Python fördert erstaunlich schnelle Entwicklung, anders als andere universelle Sprachen, wie Java oder C. Es ist mit zahlreichen Modulen ausgestattet, die normalerweise sehr gut dokumentiert und einfach zu nutzen sind, ohne Datenkonnektoren schreiben zu müssen. Python erlaubt es verschiedene Paradigmen und Muster in demselben Programm zu testen und funktioniert genauso gut sowohl im funktionellen, als auch Objekt-orientierten Programmieransatz.

Machine Learning

Indem es die Power von dedizierten Bibliotheken verbindet, befreit Python die Aufmerksamkeit der Programmierer, damit sie nicht mit dem Code kämpfen, sondern sich auf fortgeschrittene Algorithmen konzentrieren können

Datenwissenschaft

Python steht wie Zwerge auf den Schultern von Riesen (NumPy, Pandas & Matplotlib) und gilt als go-to Lösung für Datenwissenschaftler

Natürliche Sprachverarbeitung

Services bauen, welche die menschliche Sprache verstehen und wichtige Informationen aus z.B. Dokumenten auslesen

Plattformübergreifende Anwendungen

Mit beliebten Frameworks sowie Django, Flask, und Bottle, steuert Python zur schnellen App-Entwicklung bei

Blockchain

Dank Python’s Vielseitigkeit und hoher Leistungsfähigkeit hat es das Potential dezentralisierte Anwendungen zu erstellen

Prototyping

Der schnelle Weg um Elemente von Anwendungen zu bauen und zu testen, um ihre Markteinführungszeit zu verbessern

Wir bieten eine Vielzahl an zukunftsorientierten Lösungen, um das Potential Ihres Geschäfts zu entfalten. Seien Sie Ihrer Konkurrenz immer einen Schritt voraus, dank unseren Kenntnissen in Python-getriebenen Projekten. Unser Team nutzt Python, um Prototypen für Anwendungen zu erstellen und zu testen. Dadurch werden sie fehlerfrei und marktfertig in einem Bruchteil der Zeit gebaut, im Vergleich zu traditionellen Entwicklungsmethoden. Wir bieten mehr als nur Code, unser Prozess beginnt mit der Analyse der Geschäftsanforderungen.

Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Beratung