Python Nachteile: Was steht dem beliebten Code wirklich im Weg?

Python steht auf der Liste der beliebtesten Programmiersprachen ganz oben – aber warum hört man immer wieder, dass es nicht immer die beste Wahl ist? Vor allem, wenn's mal schneller gehen oder richtig große Daten verarbeitet werden sollen, stößt Python gern an seine Grenzen.

Wer schon mal ein rechenintensives Programm gebaut hat, merkt schnell: Python läuft oft deutlich langsamer als C, Java oder sogar Go. Klar, für viele Alltagsaufgaben reicht die Performance völlig. Sobald aber viel Rechenpower gefragt ist, dauert’s mit Python manchmal ewig, auch wegen des sogenannten „interpretierten Modus“.

Dazu kommt auch, dass Python-Programme teils ordentlich am RAM ziehen. Wer versucht, auf einem kleinen Server oder einem älteren Rechner große Datenmengen zu bearbeiten, hat oft das Nachsehen und muss seine Arbeitsweise anpassen oder Workarounds suchen.

• Langsam unterwegs: Performance und Laufzeit
• Speicherfresser? Python und der RAM
• Multithreading und Parallelität – tja…
• Versteckte Hürden bei der Typisierung
• Distribution und Deployment: Aus Python-Code wird Anwendung?
• Sinnvolle Einsatzgebiete trotz Schwächen

Langsam unterwegs: Performance und Laufzeit

Viele schwärmen von Python, doch wenn es um Performance geht, wird oft gebremst. Der Hauptgrund: Python ist eine interpretierte Sprache, kein Compiler wie C oder C++. Das bedeutet, der Code wird Schritt für Schritt beim Ausführen gelesen, nicht vorab in Maschinensprache übersetzt. Das kostet Zeit und macht Programme spürbar langsamer – manchmal sogar um den Faktor 10 oder mehr im Vergleich zu kompilierten Sprachen.

Ein kleines Beispiel: Ein reines Rechenprogramm, das eine Million Schleifendurchläufe macht, läuft in C locker unter einer Sekunde durch, braucht in Python aber gern mal mehrere Sekunden. Laut einer Messung aus 2023 kann Python für einfache Schleifen bis zu 40-mal langsamer sein als C.

Auch die globale Interpreter-Lock (GIL) bremst, wenn mehrere Aufgaben gleichzeitig laufen sollen. Vor allem bei CPU-intensiven Jobs, zum Beispiel Bildbearbeitung oder Machine Learning ohne externe Bibliotheken, sieht Python alt aus.

Wer viel Wert auf schnelle Laufzeit legt, sollte Folgendes bedenken:

• Für rechenlastige und zeitkritische Anwendungen empfiehlt sich Python nur, wenn man externe, in C geschriebene Bibliotheken (zum Beispiel NumPy) nutzt.
• Der Einsatz von sogenannten Just-in-Time-Compilern (wie PyPy) kann Python-Code in vielen Fällen deutlich beschleunigen.
• Wenn Performance alles ist, besser gleich auf C, C++ oder Rust setzen. Python bleibt dann eher für Prototypen oder kleinere Tools die erste Wahl.

Eins noch: Bei Webanwendungen oder Automatisierungen merkt man die Langsamkeit meist nicht direkt. Erst wenn große Datenmengen oder echte Hardcore-Prozesse bearbeitet werden, kommen die Schwächen deutlich ans Licht.

Speicherfresser? Python und der RAM

Wer schon länger mit Python arbeitet, merkt es schnell: Scripts, die auf dem eigenen Laptop noch locker laufen, bringen bei großen Daten schnell mal alles ins Schwitzen. Python braucht nämlich für viele einfache Dinge ziemlich viel RAM, und das liegt nicht nur an dicken Libraries wie pandas oder NumPy.

Anders als C oder Java räumt Python den Speicher nicht immer sofort wieder auf, weil der sogenannte Garbage Collector manchmal eher träge ist. Listen, Dictionaries und Sets sind bequem, brauchen aber oft mehr Speicherplatz als man denkt. Wer zum Beispiel Millionen von Einträgen in einer Liste hält, sieht die RAM-Anzeige flott in die Höhe schießen.

Lässt sich das umgehen? Nicht komplett, aber ein paar Tricks helfen:

• Für große Daten: numpy-Arrays anstelle von Listen oder DataFrames.
• Mit Generatoren (yield) statt großer Listen arbeiten, um Daten „on the fly“ zu lesen.
• Nicht genutzte Objekte per del und gc.collect() schneller entfernen.
• Frühzeitig überlegen: Passt das Datenvolumen überhaupt in den verfügbaren RAM?

Wer richtig RAM sparen will, sollte ein Auge auf Libraries haben, die effizient mit Speicher umgehen. Für Riesen-Datensätze kommt manchmal sogar Distributed Computing (z.B. mit Dask) ins Spiel – alles, damit Python seine Daten nicht mehr am Stück „fressen“ muss.

Multithreading und Parallelität – tja…

Sobald’s in Python um echte Parallelität geht, stößt man auf ein altbekanntes Problem: den sogenannten Global Interpreter Lock (GIL). Der GIL sorgt dafür, dass immer nur ein Thread gleichzeitig Python-Bytecode ausführen darf. Klingt erstmal nach einer technischen Randnotiz – in der Praxis bremst das aber viele Programme total aus, die eigentlich mehrere Dinge gleichzeitig machen könnten.

Gerade bei Programmen, die mehrere CPUs voll auslasten sollen, zeigt sich: Python packt das nicht so einfach. Multithreading – also mehrere Abläufe gleichzeitig – klappt irgendwie, bringt aber selten den gewünschten Temposchub. Das merkt man besonders bei CPU-starken Aufgaben, etwa beim Bildbearbeiten, Webscraping großer Datenmengen oder maschinellem Lernen.

Schauen wir mal in Zahlen:

Du willst trotzdem mehrere Sachen gleichzeitig machen? Dann gibt’s ein paar Alternativen:

• Setze lieber auf Multiprocessing als auf Multithreading. Dabei werden einfach mehrere Prozesse gestartet – das umgeht den GIL und läuft (meist) richtig parallel.
• Für bestimmte Aufgaben (z.B. viele Wartezeiten oder Netzwerk-Jobs) eignet sich asynchrones Programmieren mit asyncio.
• Wenn's doch Multithreading sein muss: Nutze es am besten nur für Dinge, die außerhalb von Python laufen (wie I/O oder Bibliotheken aus C/C++).

Kleiner Hack zum Schluss: Für richtig schwierige Rechenjobs kannst du kritische Teile auch in C/C++ umsetzen und von Python aus ansteuern. So bekommst du manchmal das beste aus beiden Welten – die Einfachheit von Python und die Power anderer Sprachen.

Versteckte Hürden bei der Typisierung

Python ist bekannt dafür, dass es mit Datentypen locker umgeht. Vielleicht hast du dir schon mal eine Funktion geschrieben, die eine Zahl erwartet, aber plötzlich bekommt sie einen String reingeschoben und alles geht schief? Genau da liegt das Problem: Python prüft die Datentypen erst zur Laufzeit, nicht schon beim Schreiben des Codes. Das kann für böse Überraschungen sorgen – gerade bei größeren Projekten oder wenn viele Leute am selben Code arbeiten.

Seit ein paar Jahren gibt es zwar sogenannte Typannotationen (die hübschen Doppelpunkte wie def add(a: int, b: int) -> int:), aber Python ignoriert die im Grunde einfach im Alltag. Sie helfen zwar den IDEs und externen Tools wie mypy, aber laufen tun Programme mit falschen Typen trotzdem. Fehler werden also oft erst zur Laufzeit sichtbar, statt früh im Entwicklungsprozess.

• Viele Libraries und Frameworks haben keine oder nur lückenhafte Typ-Annotationen. So schleichen sich leicht Fehler ein.
• Typannotationen erhöhen zwar die Lesbarkeit, sind aber für Python selbst nicht verpflichtend. Wer darauf vergisst, bekommt keine Warnung vom Interpreter.
• Sobald externe Daten ins Spiel kommen – etwa durch Web Requests oder User Input – landet schnell mal der falsche Typ im Code.

Wer mit Python größere Software schreibt, sollte Tools wie mypy nutzen und möglichst überall auf Typisierung achten. So erwischst du die meisten Fehler wenigstens beim Testen, bevor der Nutzer sie sieht. Aber ganz aus der Welt ist das Problem nie – und gerade das macht Python für sicherheitskritische oder sehr große Projekte manchmal riskant.

Distribution und Deployment: Aus Python-Code wird Anwendung?

Wer schon mal versucht hat, ein fertiges Python-Programm auszuliefern, versteht sofort: Das klingt einfacher, als es ist. Bei anderen Sprachen wie Go oder C++ baut man eine ausführbare Datei, und die läuft auf fast jedem Zielsystem. Python dagegen braucht seine eigene Laufzeitumgebung. Das nervt vor allem, wenn du die Anwendung an Leute geben willst, die nicht eh schon Programmierer sind.

Ein großes Problem: Die Zielrechner brauchen meistens dieselbe Python-Version und die exakt notwendigen Bibliotheken. Abhängigkeiten können schnell zu einem echten Spießrutenlauf werden, besonders, wenn im Unternehmen verschiedene Betriebssysteme (Windows, Linux, Mac) genutzt werden.

• Du musst entweder die Nutzer bitten, Python plus Bibliotheken selbst zu installieren oder ...
• … mit Tools wie PyInstaller, cx_Freeze oder Nuitka den Code zu einer ausführbaren Datei packen.
• Aber: Diese "Executable" wird riesig (ein kleines Python-Script wird plötzlich 50-100 MB groß).
• Plugins oder Zusatztools, die auf bestimmten Plattformen fehlen, sorgen regelmäßig für Ärger.

Ein weiteres Thema ist die Update-Politik. Anders als bei klassischen Softwareinstallationen hat man bei Python-Anwendungen oft mehr Aufwand beim Nachrüsten und Patchen. Je größer das Projekt, desto mehr muss getestet werden, weil ein neues Paket oder eine neue Version gerne mal etwas zerschießt.

Virtual Environments lösen das Problem teilweise, helfen aber nur Entwicklern, weniger Endnutzern. Wer will schon ständig auf der Kommandozeile eine virtuelle Umgebung aufsetzen?

Ein nützlicher Tipp: Wenn dein Programm wirklich viele Nutzer erreichen soll, denk schon früh daran, wie du es ausliefern willst. Oft lohnt sich ein Blick auf Alternativen wie Web-Anwendungen (z.B. mit Flask oder FastAPI), die auf dem Server laufen. Die Installation fällt dann beim User weg – und das Deployment wird leichter zu handhaben.

Sinnvolle Einsatzgebiete trotz Schwächen

Auch wenn Python seine Schwächen bei Performance und RAM hat, gibt es viele Bereiche, in denen die Sprache glänzt. Das liegt vor allem daran, dass Python einen super einfachen Einstieg bietet und mit seiner großen Community fast für jedes Problem eine Bibliothek parat hat.

Im Data Science-Bereich geht ohne Python heute (fast) nichts mehr. Bibliotheken wie Pandas, NumPy und scikit-learn machen das Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten extrem simpel. Selbst Riesen wie Google und Netflix setzen bei Machine Learning-Projekten gern auf Python, weil es unkompliziert und flexibel bleibt.

Webentwicklung? Django und Flask sind zwei Frameworks, mit denen du in wenigen Stunden funktionierende Web-Anwendungen zusammenbauen kannst. Perfekt, wenn schnell getestet oder Prototypen entwickelt werden sollen. Und klar, für kleine bis mittlere Web-Projekte reicht Python allemal aus.

Automatisierung ist ein weiterer Klassiker. Viele IT-Admins und Entwickler greifen zu Python, wenn es darum geht, Tasks auf Servern zu automatisieren, Daten zu filtern oder wiederkehrende Arbeiten zu vereinfachen. Der Aufwand ist viel geringer als in vielen anderen Sprachen, gerade für Skripte und Tools.

Auch im Bildungsbereich ist Python angesagt. Schulen und Unis bringen Anfängern Programmieren meist mit Python bei – verständliche Syntax, wenig Ballast. Das senkt die Einstiegshürde enorm, egal ob Jung oder Alt.

Checkliste: Wo Python trotz Nachteile richtig punktet:

• Prototyping und schnelle Entwicklung von Ideen
• Datenanalyse, Machine Learning und künstliche Intelligenz
• Webentwicklung mit kleineren bis mittleren Anwendungen
• Skripte, Automatisierung und DevOps-Aufgaben
• Lehren und Lernen von Programmiergrundlagen

Fazit: Wer weiß, wo die Sprache ihre Stärken hat, kann trotz der Schwächen mit Python richtig produktiv sein. Es lohnt sich, bei größeren Projekten und in Sachen Performance genau zu prüfen, ob Python passt – aber für viele Alltagsprobleme gibt’s kaum eine angenehmere Lösung.