Erklärung der Relevanz von Python für das Lösen von Big Data-Problemen
Python ist die Programmiersprache, die Sie für diesen Lernpfad verwenden. Obwohl Sie den Eindruck gewinnen könnten, dass Sie nur Informationen zu einer Programmiersprache erhalten, gelten die hier erlernten Konzepte auch für viele weitere Programmiersprachen.
Informationen zu Python
Guido van Rossum hat die Programmiersprache Python im Jahr 1991 entwickelt und sie nach der Komikergruppe „Monty Python“ benannt. Python ist eine allgemeine Programmiersprache. Aus der Perspektive des Programmierers liest sich der Code recht ähnlich einer natürlichen Sprache (Englisch). Aus diesem Grund ist sie einfacher zu lesen und zu schreiben. Der Großteil der Arbeit wird dabei von Python im Hintergrund erledigt, indem in relativ natürlicher Sprache geschriebene Anweisungen in Befehle konvertiert werden, die ein Computer ausführen kann.
Gründe für Python
Vielleicht fragen Sie sich, warum aus allen verfügbaren Programmiersprachen ausgerechnet Python ausgewählt wurde. Während der vergangenen 15 Jahre hat die Beliebtheit von Python immer mehr zugenommen. Oft wird die Programmiersprache auch als „für Einsteiger ideal geeignete Programmiersprache“ bezeichnet. Sie ist außerdem vielseitig und kann auf erweiterte Computingthemen wie Data Science und maschinelles Lernen angewendet werden. Darüber hinaus verfügt Python über viele Codepakete und -bibliotheken, die von anderen geschrieben werden. Diese können Sie in Ihre eigenen Projekte einbinden, um möglichst wenig Code selbst schreiben zu müssen.
Reale Praxisbeispiele für Python
Beispiele für Software, die Python-Code beinhaltet, sind YouTube, Dropbox und Google. Selbst die NASA verfügt über eine Seite mit Open-Source-Projekten, von denen viele in Python programmiert wurden.
Jupyter Notebook und Python
Hier soll ein Dateityp namens Jupyter Notebook verwendet werden, mit dem Sie Python besser kennenlernen können. Jupyter Notebook-Instanzen unterstützen Python in einem REPL-Stil (read–eval–print-Loop). Das bedeutet, Benutzer können einige Codezeilen in eine Datei schreiben, sie in der Datei ausführen, und dann weiteren Code schreiben, den sie danach wiederum ausführen. Jupyter Notebook-Instanzen unterstützen außerdem das erneute Ausführen von „Zellen“, also Codeblöcken. Diese Art von Programmierumgebung eignet sich hervorragend für das Erlernen einer neuen Programmiersprache. Aber keine Sorge! Wenn Sie die Python-Erweiterung für Visual Studio Code installieren, wird das Notebook automatisch mit installiert!