Python Langsamkeit: Warum Python trotzdem die beste Wahl ist

Wenn du über Python, eine interpretierte, hochgradig lesbare Programmiersprache, die vor allem in Datenanalyse, KI und Automatisierung dominiert. Auch bekannt als Pythonsprache, ist sie die beliebteste Sprache für Einsteiger und Profis, die schnell Ergebnisse brauchen. hörst, dass sie langsam ist, dann hast du recht – aber das ist oft der falsche Fokus. Python ist nicht dafür gebaut, wie C++ oder Rust direkt mit dem Prozessor zu sprechen. Es ist dafür gebaut, dass du in 10 Minuten ein Skript schreibst, das dir 1000 Dateien umbenennt – und das macht es unglaublich stark. Die Geschwindigkeit ist kein Nachteil, wenn du stattdessen Zeit sparst: bei Entwicklung, bei Wartung, bei Teamarbeit.

Die echte Frage ist nicht: Ist Python langsam? Sondern: Wann macht die Langsamkeit einen Unterschied? Wenn du eine Webanwendung mit 10.000 gleichzeitigen Nutzern baust, dann ist Python nicht die erste Wahl – dann schaust du auf Node.js, eine JavaScript-basierte Laufzeitumgebung, die für Echtzeit-Webanwendungen optimiert ist oder Go, eine kompilierte Sprache, die Performance und Einfachheit verbindet. Aber wenn du Daten aus einer CSV-Datei filterst, ein Modell trainierst oder einen Server mit einer API aufbaust – dann ist Python schneller als du denkst. Denn deine Zeit als Entwickler ist wertvoller als die Rechenzeit des Servers. Und heute sind Server so günstig, dass du für 50 Cent im Monat mehr Rechenleistung bekommst, als du jemals brauchst.

Die meisten Leute, die sagen, Python sei zu langsam, haben nie einen echten Vergleich gemacht. Sie haben nur gehört, dass C++ schneller ist – und das stimmt. Aber C++ braucht 30 Tage, um ein Projekt zu starten. Python braucht 30 Minuten. In der Praxis gewinnt Python immer – weil es schneller zum Ergebnis führt. Und wenn du wirklich Performance brauchst? Dann nutzt du Python für die Logik und C++ oder Rust nur für die kritischen Teile. Oder du verwendest NumPy, eine Python-Bibliothek, die numerische Berechnungen mit C-Code beschleunigt – und plötzlich läuft dein Code fast so schnell wie C++. Du musst nicht aufhören, Python zu nutzen. Du musst nur wissen, wann und wie du es richtig einsetzt.

Was du in dieser Sammlung findest, sind klare, ehrliche Antworten – keine Theorie, keine Werbung. Du erfährst, warum Python trotz seiner Langsamkeit die meistgenutzte Sprache der Welt ist, wann du wirklich auf eine andere Sprache wechseln solltest, und welche Alternativen wirklich etwas bringen. Kein Blabla. Nur Fakten, die dir helfen, die richtige Entscheidung zu treffen – für dein Projekt, deine Karriere und deine Zeit.