Python (Programmiersprache)

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Python
Skriptsprache
Basisdaten
Paradigmen:
Erscheinungsjahr:	1990
Designer:
Entwickler:	Python Software Foundation
Aktuelle Version:	2.5 (19. September 2006)
Typisierung:	stark, dynamisch („Duck Typing“)
wichtige Implementierungen:	CPython, Jython, IronPython, PyPy
Dialekte:
Einflüsse:	ABC, Algol 60, Modula-3, Icon, C, Perl, LISP, Smalltalk, Tcl
Beeinflusste:	Ruby, Boo
Betriebssystem:	Plattformunabhängig
Lizenz:	Python License
Website:	www.python.org

Python [ˈpaɪθn̩] ist eine Programmiersprache, die mehrere Programmierparadigmen umfasst. So wird die objektorientierte, aspektorientierte und funktionale Programmierung unterstützt.

Sie wurde Anfang der 1990er Jahre von Guido van Rossum am Centrum voor Wiskunde en Informatica in Amsterdam entwickelt, ursprünglich für das verteilte Betriebssystem Amoeba. Alle bisherigen Implementierungen der Sprache (siehe auch Jython oder Stackless Python) übersetzen den Text eines Python-Programmes transparent in einen Zwischencode, der dann von einem Interpreter ausgeführt wird.

Die Sprache ist nach der britischen Komikertruppe Monty Python benannt, nicht etwa nach der gleichnamigen Schlangenart, den Pythons. In der Dokumentation finden sich daher auch viele Anspielungen auf Sketche aus dem Flying Circus.^[1]

Inhaltsverzeichnis

1 Ziele
2 Datentypen und Strukturen
- 2.1 Sammeltypen
- 2.2 Objektsystem
3 Syntax
4 Standardbibliothek
5 Beispiele
6 Sonstiges
7 Literatur
8 Quellen
9 Weblinks

[Bearbeiten] Ziele

Python wurde mit dem Ziel entworfen, möglichst einfach und übersichtlich zu sein. Dies wird durch zwei Dinge erreicht: Zum einen enthält die Sprache einen sehr mächtigen Funktionsumfang in nur wenigen Schlüsselwörtern, zum anderen wurde die grammatische Syntax reduziert und auf Übersichtlichkeit optimiert. Dies führt dazu, dass Python eine Sprache ist, in der man schnell, einfach und leicht programmieren kann. Sie ist daher besonders dort geeignet, wo Übersichtlichkeit und Lesbarkeit des Codes eine herausragende Rolle spielen – z. B. in der Teamarbeit, bei Beschäftigung mit dem Quellcode nach längeren Pausen oder bei Programmieranfängern.

Durch die Möglichkeit, auch Programme anderer Sprachen als Modul einzubetten, werden viele Nischen in der Programmierung abgedeckt. Bei Bedarf lassen sich schnellere Routinen maschinennah programmieren, oder Python kann als Skriptsprache eines anderen Programmes dienen (Beispiele: OpenOffice.org, Blender, PyMOL und Gimp).

Python ist eine Sprache, die den Programmierer nicht zu einem einzigen bestimmten Programmierstil zwingt, unterstützt werden sowohl objektorientierte und strukturierte als auch funktionale Programmierung. Die Datentypen werden dynamisch verwaltet; eine statische Typprüfung (wie z. B. bei C++) gibt es nicht. Die Freigabe nicht mehr benutzter Speicherbereiche erfolgt durch automatische Speicherbereinigung (garbage collection).

Obwohl Python als „Skriptsprache“ die Einfachheit betont, sind damit eine Reihe großer Softwareprojekte bewältigt worden. Ein Beispiel ist der Application-Server Zope sowie das Dateisystem Mojo Nation. Auch Teile Googles wurden mit Python programmiert. YouTube ist nahezu vollständig in Python implementiert.^[2] Programme wie der offizielle BitTorrent-Client machen ebenfalls von dieser Programmiersprache Gebrauch.

[Bearbeiten] Datentypen und Strukturen

Python besitzt eine größere Anzahl von grundlegenden Datentypen. Neben der herkömmlichen Ganzzahl- und Gleitkommaarithmetik unterstützt es transparent auch beliebig große Ganzzahlen und komplexe Zahlen.

Es verfügt über die übliche Ausstattung an Zeichenkettenoperationen, allerdings mit einer Besonderheit: Zeichenketten sind in Python unveränderliche Objekte. Damit führen Operationen, die das Ändern einer Zeichenkette bewerkstelligen sollen – wie z. B. die Ersetzung von Zeichen – dazu, dass stattdessen eine neue Zeichenkette zurückgegeben wird.

In Python ist der Datentyp an das Objekt (den Wert) gebunden und nicht an eine Variable, d. h. Datentypen werden dynamisch vergeben, so wie bei Smalltalk oder LISP – und nicht wie bei Java. Alle Werte werden per Referenz übergeben. In Python ist alles ein Objekt; Klassen, Typen, Methoden, Module etc.

Trotz der dynamischen Typverwaltung enthält Python eine gewisse Typprüfung. Diese ist strenger als bei Perl, aber weniger strikt als bei Objective CAML. Implizite Umwandlungen sind für numerische Typen definiert, so dass man beispielsweise eine komplexe Zahl mit einer langen Ganzzahl ohne explizite Typumwandlung multiplizieren kann. Anders als bei Perl gibt es allerdings keine implizite Umwandlung zwischen Zahlen und Zeichenketten; in Operationen für Zeichenketten kann also anstelle einer Zeichenkette nicht direkt eine Zahl verwendet werden.

[Bearbeiten] Sammeltypen

Python besitzt mehrere Sammeltypen, darunter Listen, Tupel, Mengen (Sets) und Wörterbücher (Dictionaries). Listen, Tupel und Zeichenketten sind Folgen (Sequenzen) und kennen fast alle die gleichen Methoden: Über die Zeichen einer Kette kann man ebenso iterieren wie über die Elemente einer Liste. Listen sind erweiterbare Felder (Arrays), wohingegen Tupel eine feste Länge haben und unveränderbar sind.

Der Zweck solcher Unveränderbarkeit hängt mit den Wörterbüchern zusammen, ein Datentyp, der auch als Hashtabelle oder assoziatives Array bezeichnet wird. Um auch unter den Bedingungen der Übergabe per Referenz die Datenkonsistenz zu sichern, müssen die Schlüssel eines Wörterbuches vom Typ „unveränderbar“ sein. Die ins Wörterbuch eingetragenen Werte können dagegen von beliebigem Typ sein.

Sets sind einfach Mengen von Objekten und in cPython ab Version 2.4 im Standardsprachumfang enthalten. Diese Datenstruktur kann beliebige (paarweise unterschiedliche) Objekte aufnehmen und stellt Mengenoperationen wie beispielsweise Durchschnitt, Differenz, Vereinigung zur Verfügung.

[Bearbeiten] Objektsystem

Das Typsystem von Python ist auf das Klassensystem abgestimmt. Obwohl die eingebauten Datentypen genau genommen keine Klassen sind, können Klassen von einem Typ erben. So kann man die Eigenschaften von Zeichenketten oder Wörterbüchern erweitern – und sogar auch von Ganzzahlen, falls man das möchte. Python unterstützt auch Mehrfachvererbung.

Die Sprache unterstützt direkt den Umgang mit Typen und Klassen. Typen können ausgelesen (ermittelt) und verglichen werden und verhalten sich wie Objekte – in Wirklichkeit sind die Typen (wie in Smalltalk) selbst ein Objekt. Die Attribute eines Objektes können als Wörterbuch extrahiert werden.

[Bearbeiten] Syntax

Eines der Entwurfsziele für Python war die gute Lesbarkeit des Quellcodes. Die Anweisungen benutzen häufig englische Schlüsselwörter. Darüber hinaus besitzt Python weniger syntaktische Konstruktionen als viele andere strukturierte Sprachen, wie C, Perl oder Pascal.

zwei Schleifenformen
- for zur Iteration über die Elemente einer Sequenz
- while zur Wiederholung einer Schleife so lange, wie ein logischer Ausdruck wahr ist.
Verzweigungen
- if … elif … else für Verzweigungen

Beim letzten Punkt bieten andere Programmiersprachen zusätzlich switch und/oder goto. Diese wurden zugunsten der Lesbarkeit in Python weggelassen und können durch if-Konstrukte abgebildet werden.

[Bearbeiten] Strukturierung durch Einrücken

Python benutzt Einrückungen als Strukturierungselement. Hierin unterscheidet es sich von den meisten anderen Programmiersprachen, bei denen Blöcke durch Klammern oder Schlüsselworte markiert werden und im Gegenzug Leerräume keine Semantik tragen. Bei diesen Sprachen ist die Einrückung zur optischen Hervorhebung eines Blockes zwar erlaubt und in der Regel auch erwünscht, aber nicht vorgeschrieben.

Programmierer, die bereits andere Programmiersprachen kennen, fühlen sich mitunter durch diese Vorschrift in ihrer Freiheit eingeschränkt. Für Programmierneulinge ist dieser Zwang zu lesbarem Stil eher von Vorteil.

Ein kurzes Beispiel macht das schnell klar. Hier sind Funktionen in C und in Python, die das gleiche tun – die Fakultät einer Ganzzahl berechnen.

Fakultätsfunktion in C (ohne Einrückung):

int fakultaet(int x) { if (x>1) return x*fakultaet(x-1); else return 1; }

Fakultätsfunktion in C (mit Einrückung):

int fakultaet(int x) {
    if (x > 1)
        return x * fakultaet(x-1);
    else
        return 1;
}

Jetzt die gleiche Funktion in Python:

def fakultaet(x):
    if x > 1:
        return x * fakultaet(x - 1)
    else:
        return 1

Man sollte jedoch darauf achten, die Einrückungen im gesamten Programmtext gleich zu gestalten. Die gemischte Verwendung von Leerzeichen und Tabulatorzeichen kann zu Einrückungen führen, die nicht der Blockstruktur entsprechen. Der Python-Interpreter geht davon aus, dass ein Tabulator-Zeichen genau acht Leerzeichen entspricht, auch wenn der Editor einen Tabulator in der Breite von z. B. vier einfachen Leerzeichen darstellt.

[Bearbeiten] Funktionales Programmieren

Erwähnt wurde bereits, dass Python auch über ausdrucksstarke syntaktische Elemente zur funktionalen Programmierung verfügt. Diese vereinfachen das Arbeiten mit Listen und anderen Sammeltypen. Eine solche Vereinfachung ist die Listennotation, die aus der funktionalen Programmiersprache Haskell stammt; hier bei der Berechnung der ersten fünf Zweierpotenzen:

zahlen = [1, 2, 3, 4, 5]
zweierpotenzen = [ 2 ** n for n in zahlen ]

Weil in Python Funktionen als Argumente auftreten dürfen, kann man auch ausgeklügeltere Konstruktionen ausdrücken, wie den Continuation Passing Style.

Pythons Schlüsselwort lambda könnte manche Anhänger der funktionalen Programmierung fehlleiten. Solche lambda-Blöcke in Python können nur Ausdrücke enthalten, aber keine Anweisungen. Damit sind sie nicht der allgemeinste Weg, um eine Funktion zurückzugeben. Die übliche Vorgehensweise ist stattdessen, den Namen einer lokalen Funktion zurückzugeben. Das folgende Beispiel zeigt dies anhand einer einfachen Funktion nach den Ideen von Haskell Brooks Curry:

def add_and_print_maker(x):
    def temp(y):
        print "%d + %d = %d" % (x, y, x+y)
    return temp

[Bearbeiten] Ausnahmebehandlung

Python unterstützt (und nutzt ausgiebig) die Ausnahmebehandlung (engl. exception handling) als ein Mittel, um Fehlerbedingungen zu testen. Dies ist so weit in Python integriert, dass es sogar möglich ist, Syntaxfehler abzufangen und zur Laufzeit zu behandeln.

Ausnahmen haben einige Vorteile gegenüber anderen beim Programmieren üblichen Verfahren der Fehlerbehandlung. Sie sind Thread-sicher und können leicht bis in die höchste Programmebene weitergegeben werden, oder an einer beliebigen anderen Ebene der Funktionsaufruffolge behandelt werden. Der korrekte Einsatz von Ausnahmebehandlungen beim Zugriff auf dynamische Ressourcen erleichtert es zudem, bestimmte auf Race Conditions basierende Sicherheitslücken zu vermeiden, die entstehen können, wenn Zugriffe auf bereits veralteten Statusabfragen basieren.

An Ausnahmen kann im Sinne der Lesbarkeit auch positiv gesehen werden, dass der Code zur Fehlerbehandlung nicht mit dem eigentlichen Programmcode vermischt ist, wie das oft in Programmiersprachen ohne eigene Ausnahmebehandlung (z. B. C) beim Test von Rückgabewerten zwangsläufig geschieht.

Der Python-Stil ermutigt zum Einsatz von Ausnahmen, wann immer eine Fehlerbedingung entstehen könnte. Sehr nützlich ist dieses Prinzip beispielsweise bei der Konstruktion robuster Eingabeaufforderungen:

while True:
  try:
    num = raw_input("Eine Zahl eingeben: ")
    num = int(num)
    break
  except ValueError:
    print "Eine _Zahl_, bitte!"

Dieser Code wird den Benutzer so lange nach einer Nummer fragen, bis dieser eine Zeichenfolge eingibt, die sich per int() in eine Ganzzahl konvertieren lässt. Durch die Ausnahmebehandlung wird hier vermieden, dass eine Fehleingabe zu einem Laufzeitfehler führt, der das Programm zur Beendigung zwingt.

Ebenso könnte beispielsweise auch das hier nicht berücksichtigte Interrupt-Signal (SIGINT, häufig Strg+C) einfach mittels Ausnahmebehandlung in Python abgefangen und behandelt werden (except KeyboardInterrupt: …).

[Bearbeiten] Standardbibliothek

Bei Python sind die „Batterien inbegriffen“

Python verfügt über eine große Standardbibliothek, wodurch es sich für viele Anwendungen gut eignet. Das liegt an der sogenannten „batteries included“-Philosophie der Python-Module. Die Module der Standardbibliothek können mit in C oder Python selbst geschriebenen Modulen ergänzt werden.

Die Standardbibliothek ist besonders auf Internet-Anwendungen zugeschnitten, mit der Unterstützung einer großen Anzahl von Standardformaten und -Protokollen (wie Multipurpose Internet Mail Extensions und HTTP). Module zur Schaffung grafischer Schnittstellen, zur Verbindung mit relationalen Datenbanken und zur Manipulation regulärer Ausdrücke sind ebenfalls enthalten.

Die Standardbibliothek ist eine der größten Stärken von Python. Das meiste davon ist plattformunabhängig, so dass auch größere Python-Programme oft auf Unix, Windows, Macintosh und anderen Plattformen ohne Änderung laufen.

Mit Hilfe des mitgelieferten Moduls Tkinter kann in Python (wie in Perl und Tcl) schnell eine grafische Oberfläche (GUI) mit Tk erzeugt werden. Es gibt darüber hinaus eine Vielzahl von weiteren Wrappern von Drittanbietern. Sie stellen Anbindungen (engl. language bindings) zu GUI-Bibliotheken anderer Programmiersprachen wie z. B. PyGTK, PyQt, PyKDE, wxPython und PyFLTK zur Verfügung.

[Bearbeiten] Beispiele

Ein Beispiel für die gute Lesbarkeit und die Kompaktheit von Python-Code, hier anhand des Quicksort-Algorithmus:

def quicksort(liste):
    if len(liste) <= 1:
        return liste
    pivotelement = liste[0]
    links  = [ element for element in liste[1:] if element <  pivotelement ]
    rechts = [ element for element in liste[1:] if element >= pivotelement ]
    return quicksort(links) + [ pivotelement ] + quicksort(rechts)

[Bearbeiten] Sonstiges

So wie LISP, Ruby – und Perl im Debugger – unterstützt der Python-Interpreter auch einen interaktiven Modus, in dem Ausdrücke am Terminal eingegeben und die Ergebnisse sofort betrachtet werden können. Das ist nicht nur für Neulinge angenehm, die die Sprache lernen, sondern genauso auch für erfahrene Programmierer: Code-Stückchen können interaktiv ausgiebig getestet werden, bevor man sie in ein geeignetes Programm aufnimmt.

Python wird im Rahmen des Projektes 100-Dollar-Laptop als Standardsprache für die Benutzeroberfläche verwendet. Da der 100-Dollar-Laptop für die Schulausbildung von Kindern konzipiert ist, soll bei Benutzung der dafür designten grafischen Benutzeroberfläche „Sugar“ auf Knopfdruck der gerade laufende Python-Quellcode angezeigt werden.^[3] Damit soll Kindern die Möglichkeit gegeben werden, die dahinterliegende Informationstechnologie real zu erleben und nach Belieben „hinter die Kulissen“ zu schauen.

Python ist für die meisten gängigen Betriebssysteme frei erhältlich und ist eine der drei Sprachen, die häufig in einer LAMP-Umgebung eingesetzt werden. Um Python in den Webserver einzubinden, wurde mod_python entwickelt, das die Ausführung im Vergleich zu CGI wesentlich beschleunigt und persistente Daten speichern kann. Mittlerweile gibt es auch eine Python-Implementierung (IronPython) für die .NET- bzw. Mono-Plattform. Ein Python-Parser für Parrot und eine Python-Implementierung in Python, PyPy, welche von der EU gefördert wird, sind ebenfalls in Entwicklung.

Es existiert ein Python-Interpreter für Microcontroller namens PyMite.^[4]

Ebenfalls gibt es einen in Java implementierten Python-Interpreter namens Jython.

[Bearbeiten] Literatur

Thomas Theis: Einstieg in Python, Galileo Press, ISBN 3-89842-227-5
Mark Lutz, David Ascher: Einführung in Python, O’Reilly, ISBN 3-89721-129-7
Martin Uzák: Python 2.x. Das Einsteigerseminar, vmi Buch, ISBN 3-8266-7206-2
Michael Weigend: Objektorientierte Programmierung mit Python, mitp-Verlag, ISBN 3-8266-0966-2
Michael Weigend: Python GE-PACKT., mitp-Verlag, ISBN 3-8266-0724-4
Martin von Löwis, Nils Fischbeck: Python 2 – Einführung und Referenz der objektorientierten Skriptsprache, Addison-Wesley, ISBN 3-8273-1691-X
David Beazley: Python Referenz – Standard-Bibliothek und Erweiterungen, Markt+Technik [4], ISBN 3827259592
Michael Lauer: Python und GUI-Toolkits, mitp-Verlag, ISBN 3-8266-0844-5
Mark Pilgrim: Dive Into Python, Springer [5], ISBN 1-59059-356-1
Hans P. Langtangen: Python Scripting for Computational Science, Springer, ISBN 3-540-43508-5
Thomas W. Christopher: Python Programming Patterns, Prentice Hall, ISBN 0-13-040956-1
Gregor Lingl: Python für Kids, mitp-Verlag, ISBN 3-8266-0951-4