Für KI, Automatisierung, Datenverarbeitung und schnelle Prototypen.
Python liest sich fast wie geschriebene Sprache und macht selbst komplexe Aufgaben angenehm überschaubar. Im Umfeld von künstlicher Intelligenz, Datenverarbeitung und wissenschaftlichem Rechnen ist es längst die Standardsprache, weil die wichtigsten Bibliotheken dort zu Hause sind. Die riesige Auswahl an Paketen bedeutet, dass für fast jede Aufgabe schon eine erprobte Lösung existiert. Das macht es zur ersten Wahl, wenn eine Idee schnell vom Kopf in lauffähigen Code soll.
Mehr in der DokumentationWir greifen zu Python für alles rund um maschinelles Lernen, Datenpipelines und schnelle Prototypen. Wenn wir ein KI-Modell anbinden, Daten aufbereiten oder ein Konzept in kurzer Zeit ausprobieren wollen, ist es das schnellste Werkzeug von der Idee zum Ergebnis. Für die eigentlichen Web-Backends bleiben wir meist bei TypeScript.
prices = [12.5, 8.0, 19.9, 4.2]
on_sale = [round(p * 0.8, 2) for p in prices if p > 5]
print(on_sale) # [10.0, 6.4, 15.92]Gut zu wissen
Leg für jedes Projekt eine eigene virtuelle Umgebung an und friere die Versionen ein. Python-Abhängigkeiten global zu installieren rächt sich spätestens beim zweiten Projekt, wenn zwei Pakete dieselbe Bibliothek in verschiedenen Versionen verlangen.
Weitere Werkzeuge, mit denen wir im selben Bereich arbeiten.
TypeScript
Unsere Standardsprache: typsicheres JavaScript für robusten, wartbaren Code.
JavaScript
Die Sprache des Webs, im Browser wie auf dem Server zu Hause.
Go
Schlanke, schnelle Services und CLI-Tools mit exzellenter Nebenläufigkeit.
PHP
Bewährt im CMS-Umfeld, etwa für WordPress und Bestandssysteme.
C#
Für .NET-Backends und die Integration in Microsoft-Landschaften.
Java
Bewährt für robuste Enterprise-Backends und Android-Anwendungen.
Das musst du nicht entscheiden, das ist unser Job. Erzähl uns einfach von deinem Vorhaben.