WARUM PYTHON? TEIL 3: ANWENDUNGSBEISPIELE
20. Juni 2024
Python hat sich als eine der vielseitigsten und leistungsstärksten Programmiersprachen etabliert. Die breite Palette an Anwendungsmöglichkeiten macht Python zur idealen Wahl für zahlreiche Projekte.
VIELFÄLTIGE EINSATZMÖGLICHKEITEN EINER LEISTUNGSSTARKEN SPRACHE
Anwendungsbeispiele für die Entwicklung mit Python gibt es viele. In diesem Blogbeitrag stellen wir Anwendungen vor, für die Python aufgrund seiner Eigenschaften besonders geeignet ist. Die Bandbreite ist riesig und reicht von Web- und App-Entwicklung über Automatisierung und Schnittstellenprogrammierung bis hin zu Machine Learning, KI und Data Science.
Mehr zu Python finden Sie auch in unserem Tech Stack Portrait:
Tech-Stack bei devsuit: Python im Portrait
Web-Entwicklung
Python ist unsere bevorzugte Sprache für die Web-Entwicklung. Insbesondere durch die Nutzung leistungsstarker Frameworks wie Django und Flask können Web-Anwendungen schnell und effizient entwickelt werden. Diese Frameworks bieten umfangreiche Funktionen und Werkzeuge, die die Entwicklung sicherer und skalierbarer Webanwendungen erleichtern. Django bietet ein vollständiges Paket mit eingebautem Admin-Interface, Authentifizierungssystem und ORM, was die Entwicklung komplexer Webanwendungen beschleunigt und vereinfacht. Flask hingegen ist ein leichtgewichtiges Micro-Framework, das sich ideal für kleinere Projekte und APIs eignet, bei denen Flexibilität und Erweiterbarkeit im Vordergrund stehen.
Beispiel:
Unternehmen können Django nutzen, um ihre Intranet-Anwendungen von Grund auf neu zu entwickeln. Die umfangreichen Funktionen von Django, wie die eingebaute Authentifizierung und das Admin-Interface, können Unternehmen helfen, eine robuste und benutzerfreundliche Plattform zu erstellen, die den Entwicklungsaufwand reduziert und einfach neue Funktionen implementieren lässt.
Data Science & Big Data
Data Science ist einer der Bereiche, in dem Python besonders glänzt. Mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib können Datenanalysen und -visualisierungen einfach und effektiv durchgeführt werden. Pandas bietet leistungsstarke, benutzerfreundliche Datenstrukturen und Datenanalysen, während NumPy umfangreiche Unterstützung für numerische Berechnungen bietet. Matplotlib ermöglicht es, ansprechende und informative Visualisierungen zu erstellen, die komplexe Datenmuster verständlich machen. Die Integration dieser Bibliotheken ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Daten effizient zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren.
Beispiel:
Ein Finanzdienstleister kann Python einsetzen, um große Mengen an Finanzdaten zu analysieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Durch den Einsatz von Pandas und NumPy können komplexe Datenmuster identifiziert und wertvolle Einblicke gewonnen werden, die zu besseren Investitionsentscheidungen führen.
Künstliche Intelligenz (KI) & maschinelles Lernen (ML)
Python ist die dominierende Sprache im Bereich der KI und des maschinellen Lernens, dank Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und Scikit-learn. Diese Tools ermöglichen die Entwicklung von fortschrittlichen ML-Modellen und KI-Anwendungen. TensorFlow und Keras bieten umfassende Frameworks für die Erstellung, Schulung und Bereitstellung neuronaler Netzwerke, während Scikit-learn eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenvorverarbeitung bereitstellt. Mit diesen Bibliotheken können unsere Entwickler komplexe Modelle erstellen, die große Datenmengen verarbeiten und präzise Vorhersagen treffen.
Beispiel:
Ein Gesundheitsunternehmen entwickelt ein KI-System zur Diagnose von Krankheiten anhand medizinischer Bilder. Durch den Einsatz von TensorFlow konnten neuronale Netzwerke trainiert werden, die in der Lage sind, Krankheitsmuster mit hoher Genauigkeit zu erkennen.
Mehr Beispiele für KI-basierte Anwendungen finden Sie hier:
LLMs, Data Mining, intelligente Bildverarbeitung und mehr...
Cross-Plattform-App-Entwicklung
Python eignet sich auch hervorragend für die Entwicklung von Anwendungen, die auf verschiedenen Plattformen laufen. Frameworks wie Capacitor ermöglichen die Erstellung von plattformübergreifenden Apps mit einer einzigen Codebasis. Daneben gibt es kleinere Frameworks und Tools, wie Kivy oder BeeWare. Kivy bietet ein Open-Source-Python-Bibliothek für die schnelle Entwicklung von Anwendungen, die auf iOS, Android, Windows, macOS und Linux laufen. BeeWare ermöglicht es Entwicklern, native Benutzeroberflächen für verschiedene Plattformen zu erstellen und bietet Werkzeuge zur Erstellung und Verteilung von Apps.
Beispiel:
Ein Start-up entwickelt eine mobile App zur Budgetverwaltung, die sowohl auf iOS als auch auf Android funktioniert. Durch die Nutzung von fastAPI, Vue.js und Capacitor kann das Unternehmen eine konsistente Benutzererfahrung auf beiden Plattformen bieten und gleichzeitig Entwicklungszeit und -kosten reduzieren. Daneben ist die Anwendung natürlich auch als Web-App, also im Browser, lauffähig.
Mehr zu App-Entwicklung erfahren Sie in unseren Leistungen:
Mobile Apps & Webanwendungen aus einer zentralen Codebase mit dem Cross-Plattform-Ansatz
Automation & RPA
Python ist ideal für Automatisierungsaufgaben, von einfachen Skripten bis hin zu komplexen Workflow-Automatisierungen. Mit Bibliotheken wie Selenium und Beautiful Soup können Routineaufgaben effizient automatisiert werden. Selenium ermöglicht die Automatisierung von Webbrowser-Interaktionen, was besonders nützlich für Testautomatisierung und Web-Scraping ist. Beautiful Soup ist ein leistungsstarkes Tool zur Extraktion von Daten aus HTML- und XML-Dateien. Diese Werkzeuge können kombiniert werden, um umfangreiche Automatisierungsprozesse zu erstellen, die Zeit und Ressourcen sparen.
Beispiel:
Ein Marketingunternehmen nutzt Python, um den Prozess der Datensammlung aus verschiedenen Online-Quellen zu automatisieren. Mit Hilfe von Selenium können Web-Scraping-Skripte erstellt werden, die täglich relevante Daten sammeln und in einem zentralen System speichern.
Mehr zu Automatisierung erfahren Sie in unserem Leistungsportfolio:
Automatisierung von Geschäftsprozessen
Schnittstellen & Middleware
Python eignet sich hervorragend für die Entwicklung von Schnittstellen und Middleware, die unterschiedliche Systeme miteinander verbinden. Bibliotheken wie Flask und FastAPI ermöglichen die einfache Erstellung von APIs und Middleware-Lösungen. Flask ist ein leichtgewichtiges Framework, das sich ideal für die Entwicklung kleinerer APIs eignet, während FastAPI leistungsstarke Werkzeuge für die Erstellung von modernen und schnellen APIs bietet. Diese Frameworks ermöglichen die Integration verschiedener Systeme und Dienste, wodurch Daten nahtlos ausgetauscht und verarbeitet werden können.
Beispiel:
Ein Logistikunternehmen entwickelt eine Middleware-Lösung, um verschiedene interne Systeme und externe Partnerplattformen zu integrieren. Durch den Einsatz von FastAPI kann das Unternehmen eine leistungsstarke und skalierbare Schnittstelle entwickeln, die den Datenaustausch effizienter gestaltet.
Mehr zu Schnittstellen & Middleware erfahren Sie in unserem Leistungsportfolio:
Schnittstellen-Programmierung
Robotik
In der Robotik wird Python aufgrund seiner Einfachheit und der Verfügbarkeit von Bibliotheken wie ROS (Robot Operating System) häufig verwendet. ROS bietet eine flexible Framework für das Schreiben von Robotersoftware. Python ermöglicht die einfache Steuerung von Robotern und die Integration von Sensoren und Aktuatoren. Mit Python können komplexe Robotersteuerungen und -interaktionen entwickelt werden, die eine präzise und effiziente Ausführung von Aufgaben ermöglichen.
Beispiel:
Ein Forschungsteam entwickelt einen autonomen Roboter, der mithilfe von Python und ROS navigieren und Aufgaben wie Objekterkennung und -manipulation durchführen kann.
Finanztechnologie (FinTech)
Python spielt eine wichtige Rolle in der FinTech-Industrie, wo es für Algorithmic Trading, Risikomanagement und Finanzanalysen verwendet wird. Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn ermöglichen die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen sowie die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen. Python bietet auch Werkzeuge zur Anbindung an Finanzdatenquellen und zur Implementierung von Handelsalgorithmen, die automatisch auf dem Aktienmarkt handeln.
Beispiel:
Ein FinTech-Start-up verwendet Python, um Handelsalgorithmen zu entwickeln, die automatisch auf dem Aktienmarkt handeln und dabei große Datenmengen analysieren.
Internet of Things (IoT)
Python wird häufig für die Programmierung von IoT-Geräten verwendet, da es leicht zu erlernen und auf ressourcenbeschränkten Geräten einsetzbar ist. Bibliotheken wie MicroPython und Zerynth unterstützen die Entwicklung von IoT-Anwendungen. MicroPython bietet eine schlanke Implementierung von Python, die speziell für Mikrocontroller entwickelt wurde, während Zerynth Werkzeuge zur Erstellung und Verwaltung von IoT-Anwendungen bietet. Diese Bibliotheken ermöglichen die Entwicklung und Steuerung von IoT-Geräten, die in vernetzten Systemen kommunizieren und interagieren.
Beispiel:
Ein Smart-Home-Unternehmen nutzt Python, um eine Steuerungsplattform für IoT-Geräte zu entwickeln, die Beleuchtung, Heizung und Sicherheitssysteme in einem intelligenten Haus integriert.
Ein Kundenbeispiel für den Einsatz von microPython in IoT-Geräten:
Schließanlagensteuerung per App für die Prima Resorts
FAZIT
Python bietet eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten und Vorteile in verschiedenen Bereichen der Softwareentwicklung. Ob Web-Entwicklung, Data Science, KI, maschinelles Lernen, Cross-Plattform-App-Entwicklung, Automation oder Middleware – Python ermöglicht effiziente und innovative Lösungen für diverse Anforderungen. Unternehmen, die Python einsetzen, können ihre Projekte schneller, kosteneffizienter und zukunftssicher realisieren.
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René Krause
[email protected]WEITERE BEITRÄGE
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