Python: Interpretiert oder Kompiliert?

Soviel vorweg: Die Frage, ob es sich bei Python um eine Interpreter- oder eine Compilersprache handelt, ist nicht eindeutig zu beantworten. Zum einen weil die Definition von Compiler und Interpreter durch unterschiedlichste Technologien sehr verschwommen ist, zum anderen weil Python Grundelemente beider Sprachtypen besitzt. Die Antwort ‘beides’ trifft es da vielleicht noch am besten. In diesem Beitrag geht es um die internen Python-Prozesse, wenn Quellcode ausgeführt wird.

apply, map, applymap

Mit den Methoden apply, map und applymap können Funktionen in Python vektorwertig angewendet werden. Vektorwertig bedeutet, dass ein Objekt nicht Elementweise angesprochen wird, sondern, dass das gesamte Objekt in einem Prozessschritt transformiert wird. Insbesondere in Data-Science-Anwendungen ist ein vektorwertiger Programmierstil nützlich. In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über vektorwertiges Programmieren und darüber, was die 3 Funktionen leisten und worin sie sich unterscheiden.

Mutable Objects und Immutable Objects

Eine bedeutende Unterscheidung von Objekten in Python liegt in ihrer Fähigkeit zur Veränderung. Es werde sog. Mutable- (veränderliche) von Immutable- (unveränderliche) Objects unterschieden. Was diese Objekttypen auszeichnet, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Mengen in Python

Die Arbeiten mit Mengen gehört zu den wesentlichen Anwendungen in der Datenanalyse. In Python ist das zentrale Werkzeug um Mengen zu bearbeiten die Funktion set(). Der resultierende Objekttyp trägt wie die Funktion den Namen set. In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über die Arbeit mit Mengen in Python.

Importtechniken

Jede py-Datei mit gültigem Python Code ist auch ein Modul und kann in eine Session importiert werden. Für den Import existieren dabei unterschiedliche Techniken. Je nach Methode kann die gesamte Datei importiert werden, oder nur einzelne Konstrukte aus dieser Datei – also ausgewählte Klassen, Funktionen oder Variablen. In den folgenden Beispielen werden die unterschiedlichen Importtechniken in Python vorgestellt.

Die Python Evolution zum Data-Science Tool

Guido van Rossum veröffentlichte Python im Jahr 1991, in einer Zeit als der Data-Science-Begriff noch nicht geboren war – und auch wenn Python als General-Purpose Sprache vielen Problemklassen zuzuordnen ist, hat sie sich als meistgenutzes Tool im Bereich Data Science etabliert. Doch wie ist es eigentlich zu dieser Entwicklung gekommen?

Gründe für Python

Python erlebte in den vergangenen Jahren einen rasanten Popularitätszuwachs. Der TIOBE Popularitätsindex von Programmiersprachen listete Python im Februar 2018 auf Platz 4. Auf Stack-Overflow ist Python zur meistgesuchten Sprache aufgestiegen. Die Gründe warum sich Python dieser Beliebtheit erfreut, erfahren Sie in diesem Beitrag.