EPISODE · Feb 12, 2022 · 1H 1M
Python: Warum diese Programmiersprache so universell ist | c't uplink 41.8
from c’t uplink - der IT-Podcast aus Nerdistan · host c’t Magazin
Die Webanwendung läuft in Java, den Raspi programmiert man in C, für die Batchdatei brauchts unter macOS, Windows und Linux unterschiedliche Skriptsprachen, die Datenanalyse klappt mit R, und beim Machine Learning muss man sich in noch exotischere Programmiersprachen einarbeiten -- das ist doch kalter Kaffe. Im c't Uplink erklären wir, wieso sich Python als universelle Sprache für diese und weitere Zwecke etabliert und warum man so schnell gute Ergebnisse erzielt. Die c't-Kollegen geben Tipps zur Installation unter Windows, Linux und macOS: Was könnte vorinstalliert sein (inklusive etwas Apple-Bashing), wann lohnt sich die manuelle Installation, welche Version nimmt man, was sind die Vor- und Nachteile von kompletten Paketen wie Anaconda? Zudem erklären wir den Vorteil der virtuellen Umgebungen. Für größere Experimente kommt schnell eine IDE ins Spiel. c't hat sich mehrere angeschaut und gibt Tipps, für welche Zwecke sie sich eignen: Spyder, Sublime, Visual Studio Code und PyCharm. Jupyter Notebooks -- nicht so richtig eine IDE -- kommt auch zur Sprache.
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Die Webanwendung läuft in Java, den Raspi programmiert man in C, für die Batchdatei brauchts unter macOS, Windows und Linux unterschiedliche Skriptsprachen, die Datenanalyse klappt mit R, und beim Machine Learning muss man sich in noch exotischere Programmiersprachen einarbeiten -- das ist doch kalter Kaffe. Im c't Uplink erklären wir, wieso sich Python als universelle Sprache für diese und weitere Zwecke etabliert und warum man so schnell gute Ergebnisse erzielt. Die c't-Kollegen geben Tipps zur Installation unter Windows, Linux und macOS: Was könnte vorinstalliert sein (inklusive etwas Apple-Bashing), wann lohnt sich die manuelle Installation, welche Version nimmt man, was sind die Vor- und Nachteile von kompletten Paketen wie Anaconda? Zudem erklären wir den Vorteil der virtuellen Umgebungen. Für größere Experimente kommt schnell eine IDE ins Spiel. c't hat sich mehrere angeschaut und gibt Tipps, für welche Zwecke sie sich eignen: Spyder, Sublime, Visual Studio Code und PyCharm. Jupyter Notebooks -- nicht so richtig eine IDE -- kommt auch zur Sprache.
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