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Python als Werkzeug der AI

In diesem Abschnitt wird Python als wichtiges Werkzeug für die künstliche Intelligenz (AI) vorgestellt. Python wird in der AI-Forschung, -Entwicklung und -Anwendung weit verbreitet eingesetzt, hauptsächlich aufgrund seiner Vielfalt an AI-Bibliotheken und Frameworks, einfacher Syntax, umfangreichen Datenverarbeitungstools und einer aktiven AI-Forschungsgemeinschaft. Python ist eine Allzwecksprache, die für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet ist und eine große Gemeinschaft und Unterstützung bietet. Es ist plattformunabhängig, erweiterbar und interpretiert. Es gibt auch eine Liste von beliebten Python-IDEs und Texteditoren sowie Anleitungen zur Installation von Python, PyCharm, Jupyter Notebook und zur Installation erweiterter Funktionalitäten.

Das wichtigste Rüstzeug für die Arbeit mit AI ist die Möglichkeit, Programme für AI-Anwendungen zu untersuchen und gegeben falls eigene AI-Programm zu erstellen, um die Probleme mit AI-Anwendungen einschätzen zu können und Grunderfahrungen zu sammeln. Vorweg soll auch festgestellt werden, dass das Arbeiten mit Python in erster Linie ein besseres Verständnis für die Problemstellungen neuronaler Netze erzeugen soll.

Python im Kontext der künstlichen Intelligenz

Python spielt eine entscheidende Rolle im Kontext der künstlichen Intelligenz. Python ist mit Abstand die am häufigsten verwendete Programmiersprache in der AI-Forschung, Entwicklung und Anwendung. Gründe dafür sind:

1. Vielfalt an AI-Bibliotheken und Frameworks: Python bietet eine umfangreiche Auswahl an Bibliotheken und Frameworks, die speziell für AI-Anwendungen entwickelt wurden. Zu den bekanntesten gehören TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn und OpenAI's GPT (Generative Pre-trained Transformer) Framework. Diese Bibliotheken erleichtern das Trainieren von neuronalen Netzwerken, das maschinelle Lernen und die Entwicklung von AI-Modellen erheblich.

2. Einfache Syntax und hohe Lesbarkeit: Die einfache und lesbare Syntax von Python erleichtert das Verständnis und die Entwicklung von AI-Code. Dies ist besonders wichtig, da die AI-Entwicklung oft mit komplexen mathematischen Konzepten und Algorithmen umzugehen hat.

3. Umfangreiche Datenverarbeitungstools: Python bietet leistungsstarke Datenverarbeitungsbibliotheken wie NumPy, pandas und matplotlib, die für die Vorverarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten in AI-Projekten unverzichtbar sind.

4. AI-Forschungsgemeinschaft: Python hat eine große und aktive AI-Forschungsgemeinschaft, die sich auf die Entwicklung neuer Algorithmen, Modelle und Techniken spezialisiert hat. Dies hat zu einer Fülle von Ressourcen und Open-Source-Projekten geführt, die von AI-Entwicklern weltweit genutzt werden können.

5. Integration in andere Technologien: Python kann nahtlos in andere Technologien und Frameworks integriert werden, was die Entwicklung von AI-Anwendungen für verschiedene Plattformen und Anwendungen erleichtert.

6. Unterstützung für Big Data: Python kann gut mit Big-Data-Technologien wie Apache Spark und Hadoop umgehen und in diese integriert werden, was für die Verarbeitung großer Datensätze in AI-Projekten wichtig ist.

7. NLP (Natural Language Processing): Python ist die bevorzugte Sprache für die Entwicklung von NLP-Anwendungen, da es Bibliotheken wie NLTK (Natural Language Toolkit) und spaCy gibt, die speziell für die Verarbeitung von natürlicher Sprache entwickelt wurden.

Insgesamt ist Python eine Schlüsselsprache für die Entwicklung von AI-Systemen und hat dazu beigetragen, AI-Technologien für eine breite Palette von Anwendungen zugänglich zu machen, von Bilderkennung und Sprachverarbeitung bis hin zu autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnose. Die Kombination aus leistungsstarken Bibliotheken, einer aktiven Community und einer benutzerfreundlichen Syntax hat Python zu einer bevorzugten Wahl für AI-Entwickler auf der ganzen Welt gemacht.

Was ist Python?

Python ist eine vielseitige und leicht zu erlernende Programmiersprache, die für ihre Einfachheit, Lesbarkeit und Effizienz bekannt ist. Im Folgenden einige verbale Charakterisierungen von Python:

Python ist vergleichsweise einfach zu lernen: Python wurde entwickelt, um eine leicht verständliche Syntax zu bieten, die sich gut für Anfänger eignet. Die klare und lesbare Code-Struktur ermöglicht es Entwicklern, schnell mit dem Programmieren zu beginnen.

Allzwecksprache: Python ist eine Allzwecksprache, die in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt wird. Es kann für Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Berechnungen, Spieleentwicklung und vieles mehr verwendet werden.

Lesbarkeit: Python legt großen Wert auf die Lesbarkeit des Codes. Die Einrückung (mit Leerzeichen) wird verwendet, um Codeblöcke anstelle von Klammern oder anderen Symbolen zu kennzeichnen, was zu einer klaren und übersichtlichen Codebasis führt.

Zu Python gibt es umfangreiche Standardbibliotheken: Python selbst besitzt eine umfangreiche Standardbibliothek, die eine Vielzahl von Funktionen und Modulen für häufige Aufgaben enthält. Dies erleichtert die Entwicklung, da viele grundlegende Aufgaben bereits implementiert sind. Die Standardbibliotheken sind darüber hinaus erweiterbar.

Python hat eine große Gemeinschaft und Unterstützung: Python hat eine große und engagierte Entwicklergemeinschaft, die laufend neue Bibliotheken und Frameworks erstellt. Dies führt zu einer breiten Palette von Ressourcen und Unterstützung für Entwickler.

Python ist erweiterbar: Python ermöglicht die Integration von C/C++-Code und bietet eine einfache Möglichkeit, externe Bibliotheken und Module in Python-Code einzubinden.

Python ist plattformunabhängig: Python ist plattformunabhängig, was bedeutet, dass Python-Code auf verschiedenen Betriebssystemen (wie z.B. unter Windows, macOS oder Linux) ausgeführt werden kann, ohne Änderungen am Code vornehmen zu müssen.

Python hat eine dynamische Typisierung: Python ist dynamisch typisiert, was bedeutet, dass man in Python den Datentyp einer Variablen nicht explizit deklarieren muss. Python erkennt den Datentyp zur Laufzeit.

Python ist eine interpretierte Sprache: Für Python bedeutet das, dass jeder Code Zeile für Zeile von einem Interpreter ausgeführt wird. Dies ermöglicht eine schnelle Entwicklung und das Testen von Code.

Insgesamt ist Python eine äußerst flexible und mächtige Programmiersprache, die sich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler eignet. Ihre Klarheit und Lesbarkeit machen Python besonders attraktiv. Die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten haben beigetragen, dass Python in vielen verschiedenen Branchen weit verbreitet ist.

Wie installiert man Python?

Die Installation von Python ist ein relativ einfacher Vorgang, der je nach Betriebssystem geringfügig unterschiedlich sein kann. Folgende Schritte zur Installation von Python auf den gängigsten Betriebssystemen Windows, macOS und Linux sind notwendig:

Windows:

1. Besuchen der offizielle Python-Website unter https://www.python.org/downloads/windows/ im Webbrowser. 2. Herunterladen des neuesten Python-Installationsprogramms für Windows. Sicherstellen, dass die richtige Version (Python 3.x) ausgewählt wurde.

3. Öffnen des heruntergeladenen Installationsprogramms (normalerweise eine .exe-Datei).

4. Sicherstellen, dass die Option „Python hinzufügen PATH“ während der Installation aktiviert wurde. Dadurch wird Python zur Umgebungsvariable PATH hinzugefügt, sodass es über die Befehlszeile leichter aufgerufen werden kann.

5. Klicken auf "Installieren", um die Installation abzuschließen.

macOS:

1. Besuchen der offizielle Python-Website unter https://www.python.org/downloads/mac-osx/ im Webbrowser.

2. Herunterladen des neuesten Python-Installationsprogramms für macOS.

3. Öffnen des heruntergeladenen Installationsprogramms (normalerweise eine .pkg-Datei).

4. Folgen der Anweisungen im Installationsprogramm, um Python auf einem Mac zu installieren.

Linux (Ubuntu/Debian):

In den meisten Linux-Distributionen ist Python bereits vorinstalliert. Mit den folgenden Schritten kann sichergestellt werden, dass die neueste Version von Python erhalten ist:

1. Öffnen des Terminals.

2. Befehlseingabe zum sicherzustellen, dass der Paketmanager aktualisiert ist: sudo apt-get update

3. Befehlseingabe zur Installation von Python 3: sudo apt-get install python3

Linux (Fedora):

1. Öffnen des Terminals.

2. Befehlseingabe zur Installation von Python

3: sudo dnf install python3

Nach der Installation kann Python über die Befehlszeile aufgerufen werden, indem einfach python oder python3 eingegeben wird, je nachdem, wie es in der Umgebung konfiguriert worden ist.

Um sicherzustellen, dass Python ordnungsgemäß installiert wurde, kann mittels der Befehlszeile python --version oder python3 --version überprüft werden, welche Version installiert worden ist.

Welche Arbeitsumgebungen zu Python gibt es?

Es gibt verschiedene Arbeitsumgebungen (IDEs) und Texteditoren, die für die Entwicklung in Python verwendet wird. Die Wahl hängt oft von persönlichen Vorlieben und Anforderungen ab. Hier sind einige der beliebtesten Python-IDEs und Texteditoren:

1. PyCharm: PyCharm ist eine leistungsstarke Python-IDE, die von JetBrains entwickelt wurde. Es bietet Funktionen wie Code-Intelligenz, Debugger, Versionskontrolle und eine Vielzahl von Plugins.

2. Visual Studio Code (VSCode): VSCode ist ein leichtgewichtiger, aber hochgradig erweiterbarer Code-Editor von Microsoft. Mit Python-Erweiterungen wie „Python“ oder „Python for VSCode“ kann eine vollständige Python-Entwicklungsumgebung eingerichtet werden.

3. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook ist eine interaktive Entwicklungsumgebung, die sich besonders gut für datenwissenschaftliche Projekte eignet. Es ermöglicht das Erstellen und Teilen von Dokumenten, die sowohl Code als auch Text enthalten.

4. Spyder: Spyder ist eine wissenschaftliche Python-Entwicklungsumgebung, die speziell für Data Science entwickelt wurde. Es bietet Funktionen wie eine interaktive Konsole, variable Explorer und integrierte Plots.

5. IDLE: IDLE ist die in Python integrierte Entwicklungsumgebung und wird standardmäßig mit Python geliefert. Es ist einfach und leichtgewichtig, was es zu einer guten Wahl für Anfänger macht.

6. Atom: Atom ist ein kostenloser, Open-Source-Texteditor, der durch Erweiterungen in eine vollwertige Python-Entwicklungsumgebung verwandelt werden kann.

7. Sublime Text: Sublime Text ist ein weiterer beliebter Texteditor, der durch Erweiterungen und Plugins in eine Python-Entwicklungsumgebung umgewandelt werden kann.

8. PyDev: PyDev ist eine Python-Entwicklungsumgebung, die als Plugin für die Eclipse-Plattform verfügbar ist.

9. Thonny: Thonny ist eine benutzerfreundliche Python-IDE, die sich besonders gut für Anfänger eignet. Es bietet Funktionen wie Debugger und Paketverwaltung.

10. Geany: Geany ist ein leichtgewichtiger Texteditor mit integrierter Unterstützung für Python-Entwicklung und vielen anderen Programmiersprachen.

Wie wird PyCharm installiert?

Die Installation von PyCharm auf einem Computer ist relativ einfach und erfordert nur wenige Schritte. Hier sind die Schritte zur Installation von PyCharm auf Windows, macOS und Linux:

Windows:

1. Besuchen der offizielle PyCharm-Website, um die Installationsdatei herunterzuladen: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

2. Auf der Downloadseite werden normalerweise zwei Versionen von PyCharm angeboten: PyCharm Community und PyCharm Professional. Die Community-Version ist kostenlos und bietet grundlegende Funktionen, während die Professional-Version erweiterte Funktionen für professionelle Entwickler bietet. Wählen der gewünschten Version und klicken auf den entsprechenden Download-Link.

3. Nachdem die Datei heruntergeladen wurde, Öffnen der Installationsdatei (normalerweise eine .exe-Datei).

4. Befolgen der Anweisungen im Installationsassistenten, um PyCharm auf einem Windows-Computer zu installieren. Genutzt werden je nach Vorlieben die Standardeinstellungen oder eigene Anpassungen.

5. Starten von PyCharm, wenn die Installation abgeschlossen worden ist.

macOS:

1. Besuchen der offiziellen PyCharm-Website, um die Installationsdatei herunterzuladen: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

2. Auf der Downloadseite existieren Links zum Herunterladen der Community- und Professional-Version von PyCharm. Wählen der gewünschten Version und klicken auf den entsprechenden Download-Link.

3. Ziehen (Verschieben) des heruntergeladenen PyCharm-Installationspaket in einen Anwendungsordner. Dadurch wird PyCharm auf einem Mac installiert.

4. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, ist PyCharm im gewählten Anwendungsordner. Doppelklicken auf das PyCharm-Symbol, um die Anwendung zu starten.

Linux:

1. Besuchen der offizielle PyCharm-Website, um die Installationsdatei herunterzuladen: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

2. Auf der Downloadseite existieren Links zum Herunterladen der Community- und Professional-Version von PyCharm. Wählen der gewünschten Version und Klicken auf den entsprechenden Download-Link.

3. Je nach Linux-Distribution kann die Installationsdatei auf unterschiedliche Weisen geöffnet werden. In den meisten Fällen kann die Datei entpackt und dann das bin/pycharm.sh-Skript ausgeführt werden.

4. Befolgen der Anweisungen im Installationsassistenten, um PyCharm auf einem Linux-System zu installieren.

Nachdem PyCharm erfolgreich installiert wurde, kann die IDE geöffnet und mit der Entwicklung in Python begonnen werden. Zu beachten ist, dass eine Lizenz benötigt wird, um die Professional-Version von PyCharm zu nutzen, während die Community-Version kostenlos ist.

Wie wird das Jupyter Notebook installiert?

Das Jupyter Notebook ist eine beliebte interaktive Entwicklungsumgebung für Python, die oft für datenwissenschaftliche Aufgaben und Forschungszwecke verwendet wird. Jupyter Notebook wird auf einem Computer installiert, indem folgende Schritte ausgeführt werden:

1. Python installieren: Sicherstellen, dass Python auf dem Computer installiert ist. Jupyter Notebook ist normalerweise im Python-Paket enthalten, sodass es verwendet werden kann, sobald Python installiert ist. Wenn Python noch nicht installiert ist, kann es wie oben beschrieben installiert werden.

2. PIP (Python Package Manager) aktualisieren: Öffnen eins Terminals oder einer Befehlszeile und Befehlseingabe, um PIP auf die neueste Version zu aktualisieren: python -m pip install --upgrade pip

3. Jupyter Notebook installieren: Mittels PIP wird das Jupyter Notebook-Paket durch den Befehl installiert: python -m pip install jupyter Bei Python 3 wird stattdessen verwendet: python3 -m pip install jupyter

4. Jupyter Notebook starten: Nachdem die Installation abgeschlossen ist, kann das Jupyter Notebook gestartet werden, indem im Terminal oder der Befehlszeile der folgende Befehl eingegeben wird: jupyter notebook Dadurch wird der Jupyter Notebook-Server gestartet, und der eingestellte Standard-Webbrowser wird geöffnet, um die Jupyter-Oberfläche anzuzeigen. Hinweis: Es ist möglich das Jupyter Notebook mehr als einmal zu öffnen. Das kann in manchen Fällen praktisch sein, insbesondere wenn man Programmteile separat testen möchte.

5. Arbeiten mit Jupyter Notebook: Im Webbrowser wird die Jupyter-Oberfläche gezeigt, in der neue Notebooks erstellt werden können, vorhandene Notebooks geöffnet werden und Python-Code in Zellen ausführen werden können. Im Jupyter Notebook können Python-Code, Text und Visualisierungen in einem Notebook kombiniert werden.

6. Beenden des Jupyter Notebook-Servers: Um den Jupyter Notebook-Server zu beenden, geht man zurück zum Terminal oder zur Befehlszeile und mit der Tastenkombination Ctrl+C wird das Jupyter Notebook geschlossen. Dazu wird auch abgefragt, ob wirklich der Server beendet werden soll.

Wie werden erweiterte Funktionalitäten von Python installiert?

Erweiterte Funktionalitäten von Python werden normalerweise durch die Installation von Python-Paketen oder Modulen erreicht. Python verfügt über eine umfangreiche Bibliothek an Standardmodulen, die in der Python-Standardbibliothek enthalten sind. Um jedoch zusätzliche Pakete oder Module von Drittanbietern zu installieren, können folgende Schritte ausgeführt werden:

Verwenden von pip (Paketmanager): Der Python-Paketmanager pip (Pip Installs Packages) ist ein häufig verwendetes Werkzeug zum Installieren von Python-Paketen.

1. Paket suchen: Wenn bekannt ist, welches Paket installiert werden soll, kann dieses zuerst gesucht werden. Zum Beispiel: pip search <paketname>

2. Paket installieren: Nachdem das gewünschte Paket gefunden wurde, kann es installiert werden. Dazu verwendet man den Befehl pip install gefolgt vom Paketnamen: pip install <paketname> Beispiel: pip install numpy

Verwendung von conda (für Anaconda/Miniconda-Benutzer):

Wenn die Anaconda- oder Miniconda-Distribution von Python verwendet wird, kann zur Installation conda verwendet werden. Conda ist ein Paketmanager, der in diesen Distributionen enthalten ist:

1. Paket suchen: Um nach verfügbaren Paketen zu suchen, wird der Befehl conda search verwendet: conda search <paketname>

2. Paket installieren: Installieren des gewünschten Pakets mit dem Befehl conda install: conda install <paketname>

Verwendung von virtualenv (zur Isolierung von Paketen):

Es ist eine gute Praxis, Python-Pakete in virtuellen Umgebungen zu installieren, um Konflikte zwischen verschiedenen Projekten zu vermeiden. Um virtualenv zu verwenden wird:

1. Erstellen einer virtuellen Umgebung: Im Projektverzeichnis kann eine virtuelle Umgebung erstellt werden: python -m venv myenv

2. Aktivierung der virtuellen Umgebung: Je nach Betriebssystem aktiviert man die virtuelle Umgebung. Auf Windows: myenv\Scripts\activate Auf macOS/Linux: source myenv/bin/activate

3. Installation der Pakete: Nach Aktivierung der virtuellen Umgebung kann man pip verwenden, um Pakete innerhalb dieser Umgebung zu installieren: pip install <paketname>

4. Deaktivierung der virtuellen Umgebung: Wenn die virtuelle Umgebung nicht mehr benötigt wird, wird diese mit dem Befehl deactivate deaktiviert.

Schlussbemerkungen

Die Erfahrung hat gezeigt, dass in den meisten Fällen die Installation von Python und von benötigten Zusatzfunktionen problemlos erfolgen kann. Dennoch gibt es bei unterschiedlichen Betriebssystemversionen und Rechnersystemen verschiedentlich Probleme, die nicht verallgemeinert werden können und deshalb auch keine allgemeingültigen Rezepte für die Problemlösung etwa in Form einer schrittweisen Anweisungsliste existieren. In solchen Fällen ist es notwendig, selbstständig nach Problemlösungen in Communities zu suchen und Lösungsvorschläge aus Erfahrungsberichten zu entnehmen.

Die Wahl der Arbeitsumgebung hängt von den individuell speziellen Anforderungen der Nutzer*innen ab. Wenn beispielsweise datenwissenschaftliche Analysen durchzuführen sind, sind Jupyter Notebook oder Spyder möglicherweise die besten Optionen. Wenn eine allgemeine Python-Entwicklungsumgebung gesucht wird, sind PyCharm oder Visual Studio Code ausgezeichnete Wahlmöglichkeiten. Durch Experimentieren mit verschiedenen IDEs und Texteditoren findet man am besten heraus, welche IDEs und Texteditoren am besten zum eigenen Arbeitsstil und zu den Bedürfnissen passt.

Vergleich von Entwicklungsumgebungen

Abschließend werden Eigenschaften von einigen Entwicklungsumgebungen beschrieben und als Vor- und Nachteile gegenübergestellt.

Das Ausführen von Python auf der Befehlsebene (auch als Terminal, Shell oder Kommandozeile bezeichnet) bietet

Vorteile:

• Schnelle Skriptausführung: Python-Skripte können direkt von der Befehlsebene aus schnell ausgeführt werden, ohne dass eine separate Entwicklungsumgebung benötigt wird.

• Einfache Automatisierung: Die Befehlsebene eignet sich hervorragend für die Automatisierung von Aufgaben, da man Skripte erstellen und planen kann, um regelmäßig wiederkehrende Aufgaben auszuführen.

• Leichte Skripterstellung: Python-Skripte können direkt in einem Texteditor geschrieben werden, was die Erstellung und Bearbeitung von Code vereinfacht.

• Bessere Ressourcennutzung: Python-Skripte, die auf der Befehlsebene ausgeführt werden, können die Systemressourcen effizienter nutzen, da keine grafische Benutzeroberfläche benötigt. • Portabilität: Python-Skripte, die auf der Befehlsebene geschrieben sind, sind in der Regel plattformunabhängig und können auf verschiedenen Betriebssystemen (z. B. Windows, macOS, Linux) ausgeführt werden.

Nachteile:

• Begrenzte Interaktivität: Das Ausführen von Python auf der Befehlsebene bietet möglicherweise nicht die gleiche Interaktivität und Benutzerfreundlichkeit wie die Verwendung einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE). Der Code wird manuell eingegeben und ausgeführt.

• Schwierigeres Debugging: Das Debuggen von Python-Code auf der Befehlsebene kann schwieriger sein als in einer IDE, da kein integrierter Debugger vorhanden ist und man stattdessen auf Drucke (print-Anweisungen) und andere Debugging-Techniken angewiesen ist.

• Begrenzte Funktionalität: Einige fortgeschrittene Funktionen, insbesondere die Erstellung von grafischen Benutzeroberflächen (GUIs), sind auf der Befehlsebene schwieriger umzusetzen.

• Längere Entwicklungszeiten: Das Schreiben von Code auf der Befehlsebene kann aufgrund des Mangels an integrierten Entwicklungshilfen wie Autovervollständigung und Codeüberprüfung länger dauern.

• Eingeschränkte Unterstützung für Projekte: Für größere Projekte kann es schwierig sein, komplexe Codestrukturen auf der Befehlsebene zu organisieren und zu verwalten, da es an Tools zur Projektverwaltung fehlen kann.

Das Ausführen von Python im Jupyter Notebook hat folgende

Vorteile:

• Interaktivität: Jupyter Notebook bietet eine interaktive Umgebung, in der Code in einzelnen Zellen ausgeführt werden kann. Dies ermöglicht den Code schrittweise zu entwickeln und die Ergebnisse sofort anzuzeigen, was besonders nützlich ist, wenn man Daten analysieren muss oder prototypische Arbeit durchführen möchte.

• Grafische Darstellung: Jupyter Notebook unterstützt die Integration von Grafiken, Diagrammen und Visualisierungen direkt in den Dokumenten. Dies macht es zu einem leistungsfähigen Werkzeug für Data Science und Datenanalyse.

• Dokumentation und Kommentierung: Textzellen können genutzt werden, um Code zu dokumentieren und zu kommentieren. Dies macht Jupyter Notebook zu einem effektiven Werkzeug für die Erstellung von Datenberichten und -präsentationen, bei denen der Code neben den Erläuterungen ausgeführt wird.

• Wiederverwendbarkeit von Code: Code ist in verschiedenen Zellen wiederverwendbar und Teile des Codes lassen sich in Funktionen oder Module auslagern, was die Codeorganisation und -wartung erleichtert.

• Erweiterbarkeit: Jupyter Notebook unterstützt verschiedene Programmiersprachen neben Python, darunter R, Julia und viele andere. Dies ermöglicht die Integration unterschiedlicher Tools und Bibliotheken in der Analyse.

Nachteile:

• Schwieriger Einstieg: Anfänger*innen könnten zuerst Schwierigkeiten haben, sich in der Jupyter-Umgebung zurechtzufinden, insbesondere wenn man damit zuvor keine Erfahrungen hatte. Die Konzepte von Zellen und der nicht-linearen Arbeitsweise können anfangs verwirrend sein.

• Komplexität bei größeren Projekten: Jupyter Notebooks eignen sich am besten für explorative Datenanalyse und Prototyping. Bei großen Softwareprojekten kann es jedoch schwierig sein, den Code in Jupyter Notebooks effizient zu organisieren und zu verwalten.

• Abhängigkeit von der Umgebung: Jupyter Notebooks sind an eine bestimmte Arbeitsumgebung gebunden und können nicht so einfach in eine vollständige Softwareanwendung überführt werden. Dies kann die Portabilität von Code und Analysen einschränken.

• Versionierung und Kollaboration: Das Versionieren von Jupyter Notebooks und die Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern können komplex sein, da die Ausgabezellen die Ergebnisse der vorherigen Ausführungen enthalten und Dateien dadurch unübersichtlicher werden können.

• Performance: Bei der Ausführung von Code in Jupyter Notebooks kann die Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder langen Berechnungen beeinträchtigt werden. In solchen Fällen ist es möglicherweise besser, einen dedizierten Python-Skriptprozess zu verwenden.

Das Ausführen von Python in PyCharm, einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) für Python und andere Programmiersprachen.

Vorteile:

• Umfangreiche Funktionen: PyCharm bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter Code-Refactoring, Code-Autocompletion, Debugging-Tools, Versionskontrolle (Git), integrierte Testunterstützung und vieles mehr. Diese Funktionen können die Entwicklung effizienter und weniger fehleranfällig machen.

• Projektmanagement: Python-Projekte können in PyCharm erstellt und verwaltet werden, was die Organisation und Strukturierung der Codes erleichtert. Dies ist besonders nützlich für größere Projekte.

• Integrierte Debugger: PyCharm bietet einen leistungsstarken Debugger, der das Finden und Beheben von Fehlern im Code erheblich erleichtert. Man kann Schritt für Schritt durch den Code navigieren, Variablen überwachen und Breakpoints setzen.

• Refactoring-Tools: PyCharm bietet Werkzeuge für das Refactoring von Code, sodass der Code sicherer und wartbarer gestaltet werden kann. Dies ist besonders hilfreich bei der Bearbeitung von bestehendem Code.

• Integration von Bibliotheken und Frameworks: PyCharm bietet Integrationen für viele Python-Bibliotheken und Frameworks, wie z.B. Django, Flask und NumPy. Dies erleichtert die Arbeit mit diesen Tools erheblich.

Nachteile:

• Ressourcenverbrauch: PyCharm kann im Vergleich zu leichtgewichtigen Texteditoren oder einfacheren Entwicklungsumgebungen einen höheren Ressourcenverbrauch haben, insbesondere wenn zusätzliche Plugins oder Funktionen aktiviert werden. Dies kann die Leistung auf älteren oder weniger leistungsfähigen Computern beeinträchtigen.

• Lernkurve: Für Anfänger kann die Lernkurve steil sein, da PyCharm eine umfangreiche IDE mit vielen Funktionen ist. Es kann einige Zeit dauern, sich mit der Benutzeroberfläche und den Funktionen vertraut zu machen.

• Kosten: Obwohl es eine kostenlose Community-Version von PyCharm gibt, bietet die kostenpflichtige Professional-Version zusätzliche Funktionen, die für einige Entwickler nützlich sein können. Dies könnte eine finanzielle Hürde darstellen.

• Größe der Installationsdatei: Die Installationsdatei von PyCharm ist größer als die von einfachen Texteditoren oder leichtgewichtigen IDEs, was den Download und die Installation auf langsamen Internetverbindungen oder älteren Computern verlangsamen kann.

• Abhängigkeit von der IDE: Wenn man sich stark auf PyCharm verlässt, kann es schwieriger sein, zwischen verschiedenen Entwicklungsumgebungen zu wechseln, da man sich schnell an die spezifischen Funktionen und Arbeitsweisen von PyCharm gewöhnt.

Die Wahl zwischen Python-Entwicklungsumgebungen bleibt immer eine individuelle Entscheidung und hängt von Bedürfnissen und Vorlieben ab. PyCharm ist eine leistungsstarke Entwicklungsumgebung. Es ist allerdings ein Lernaufwand, sich mit den Funktionen von vertraut zu machen. Wenn eine einfachere, „leichtgewichtige“ Lösung bevorzugt wird oder gerade erst mit Python begonnen wird, können auch andere IDEc oder Texteditoren in Betracht gezogen werden.

Die Verwendung von PyCharm und des Jupyter Notebooks als separate Installationen ist eine gute Wahl einer leistungsfähigen und kostenfreien Umgebung für die Python-Entwicklung und -Analyse. Je nach persönlichen Vorlieben lassen sich aber auch andere Kombinationen aus der Vielfalt von Entwicklungsumgebungen zusammenstellen.

Kombinierte Entwicklungsumgebung: PyCharm mit integriertem Jupyter Notebook

Eine Kombination von Entwicklungsumgebungen ist das Ausführen von Python in PyCharm mit der integrierten Jupyter Notebook-Unterstützung. Im Folgenden der Vergleich zur Verwendung von Jupyter Notebook allein.

Vorteile:

• Nahtlose Integration: PyCharm bietet eine nahtlose Integration von Jupyter Notebook in seine Entwicklungsumgebung. Damit können Jupyter-Notebooks direkt in einem Projekt geöffnet und bearbeitet werdn, ohne die IDE verlassen zu müssen.

• Alle Funktionen von PyCharm: alle Funktionen von PyCharm können genutzt werden, einschließlich Code-Refactoring, Autovervollständigung, Debugging und Versionskontrolle, während Jupyter-Notebooks verwendet werden. Dies bietet eine leistungsstarke Umgebung für die Entwicklung und Analyse.

• Projektmanagement: Jupyter-Notebooks können in einem größeren Python-Projekt verwendet werden während die gesamte Projektstruktur in PyCharm organisiert ist. Dies ist besonders nützlich, wenn Jupyter-Notebooks als Teil eines umfassenderen Projekts verwendet werden sollen.

• Code-Organisation: PyCharm ermöglicht es Ihnen, Ihren Code in Modulen und Paketen zu organisieren, was die Wartung und Zusammenarbeit erleichtert.

• Kontextschalter: Man kann nahtlos zwischen Jupyter-Notebooks und regulären Python-Skripten wechseln, je nachdem, welches Werkzeug am besten zu einer aktuellen Aufgabe passt.

Nachteile:

• Lernkurve: Bei Neulingen von PyCharm kann die Einarbeitung in die IDE und die Verwendung von Jupyter-Notebooks innerhalb von PyCharm schwieriger sein, also eine steilere Lernkurve aufweisen als die Verwendung von Jupyter Notebook allein.

• Ressourcenhunger: PyCharm ist eine umfangreiche Entwicklungsumgebung und kann mehr Ressourcen Ihres Computers beanspruchen als die einfache Verwendung von Jupyter Notebook. Dies kann zu einer langsameren Leistung führen, insbesondere auf älteren oder weniger leistungsfähigen Computern.

• Kosten: PyCharm Professional, die Version mit Jupyter-Notebook-Unterstützung, ist kostenpflichtig.

• Abhängigkeit von PyCharm: Wenn man sich für die Verwendung von PyCharm mit Jupyter Notebook entschieden hat, ist man an diese IDE gebunden.

Insgesamt bietet die Verwendung von PyCharm mit Jupyter Notebook eine besonders leistungsfähige „all in one“ Umgebung für die Python-Entwicklung und -Analyse. Dies gilt insbesondere dann, wenn man bereits mit PyCharm vertraut ist.

Websites

Python: https://www.python.org/

PyCharm: https://www.jetbrains.com/

Python Package Index: https://pypi.org/