Warum ist Python beim maschinellen Lernen und der KI so beliebt?

Kritische Faktoren dafür, warum Python die ideale Sprache für maschinelles Lernen ist.

Warum dann Python?

Python ist so beliebt im maschinellen Lernen und in der KI

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz gehören zu den spannenden Technologien der modernen Welt, und Python ist die am weitesten verbreitete Programmiersprache in diesen Bereichen. Es gibt jedoch nicht nur einen Grund, warum Python zu einem so wichtigen Werkzeug für maschinelles Lernen und KI geworden ist – es gibt viele Gründe für seine Popularität. Diese Gründe können durch die folgenden Linsen untersucht werden: Designphilosophie, Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit, Anwendungen und mehr. In diesem Beitrag wird untersucht, warum Python beim maschinellen Lernen und bei der KI so beliebt geworden ist.

Python ist einfach zu lernen.

Python ist eine beliebte Sprache, die in vielen Bereichen verwendet wird, aber sie kommt dem maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz (KI) zugute.

Dies liegt daran, dass Python einfach zu erlernen, leistungsfähig und vielseitig ist. Darüber hinaus verfügt es über viele Funktionen, die Entwicklern helfen können, schnell robusten, effizienten und effektiven Code zu schreiben.

Einer der Hauptgründe, warum Python beim maschinellen Lernen und der KI so weit verbreitet ist, ist seine Einfachheit. Python hat eine unkomplizierte Syntax, die es Entwicklern leicht macht, schnell loszulegen. Dies bedeutet, dass Entwickler mehr Zeit damit verbringen können, sich auf das vorliegende Problem zu konzentrieren, anstatt sich in den Details der Sprache zu verzetteln.

Darüber hinaus bietet Python zahlreiche Bibliotheken und Tools, die das Arbeiten mit maschinellem Lernen und KI-Algorithmen erleichtern.

Diese Bibliotheken und Tools ermöglichen es Entwicklern, Algorithmen effizient in ihre Projekte zu integrieren. Dies ist besonders hilfreich bei der Erstellung komplexer Projekte wie selbstfahrende Autos und Gesichtserkennungssoftware.

Schließlich ist Python auch leistungsfähig und vielseitig genug, um verschiedene Aufgaben zu bewältigen. Sein objektorientierter Programmierstil macht es einfach, Datenstrukturen aufzubauen, Berechnungen durchzuführen und Anwendungen zu erstellen. Es können sogar ganze KI-Systeme konstruiert werden.

Mit Python können Entwickler schnell und effizient komplexe Projekte erstellen.

Dies sind die Gründe, warum Python beim maschinellen Lernen und der KI so beliebt ist. Seine breite Palette an Funktionen, Benutzerfreundlichkeit und leistungsstarken Funktionen machen es zur perfekten Sprache für Entwickler, die schnell robuste Anwendungen erstellen möchten.

Python hat eine große Community.

Python hat eine große und lebendige Community, die ständig wächst. Python ist einfach zu erlernen und zu verwenden, so dass viele Leute bereit sind, neuen Benutzern zu helfen.

Außerdem gibt es die Sprache seit den 1990er Jahren, sodass viele Entwickler bereits jahrelange Erfahrung haben.

Python verfügt außerdem über eine umfangreiche Bibliothek mit Paketen und Modulen, mit denen Entwickler ihren Projekten schnell und einfach Funktionen hinzufügen können. Insbesondere der Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz hat erheblich von der Präsenz dieser Bibliotheken profitiert. Beliebte Bibliotheken wie scikit-learn, NumPy und TensorFlow bieten leistungsstarke Tools für die Arbeit mit Daten. Diese Bibliotheken stellen Funktionen und Objekte bereit, die es Entwicklern erleichtern, komplexe Modelle für maschinelles Lernen schnell und effizient zu erstellen.

Schließlich ist Python beliebt, weil es Open Source und kostenlos ist. Dies ermöglicht es Entwicklern, bestehende Pakete und Module einfach zu modifizieren oder zu ihnen beizutragen.

Dies fördert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern weltweit und trägt dazu bei, dass ständig neue Funktionen zu bestehenden Paketen hinzugefügt werden. Infolgedessen bleibt Python ein fester Bestandteil des Bereichs maschinelles Lernen und KI.

Python hat viele Bibliotheken.

Python wird aufgrund seines breiten Spektrums an Funktionen und Bibliotheken immer beliebter im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz. Diese Funktionen und Bibliotheken erleichtern die Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen und KI und machen Python für diejenigen zugänglicher, die möglicherweise keine Experten auf diesem Gebiet sind.

Einer der Hauptvorteile von Python ist seine umfangreiche Modulbibliothek, die für Datenanalyse, Datenvisualisierung und komplexe Operationen verwendet werden kann. Viele Open-Source-Pakete sind auch für Python verfügbar, sodass Entwickler Lösungen finden können, ohne das Rad neu erfinden zu müssen. Darüber hinaus ermöglicht die objektorientierte Programmiersprache von Python einen viel intuitiveren Programmieransatz als andere Sprachen.

Python unterstützt auch Data-Science-Tools wie NumPy, SciPy und scikit-learn. NumPy ist ein robustes Paket für wissenschaftliches Rechnen. SciPy bietet effiziente Werkzeuge für die numerische Integration und Optimierung, und sci-kit-learn erleichtert die Erstellung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen.

Beliebte Anwendungsfälle für KI und die beste Technologie dafür. Wir empfehlen die Anwendung dieser:

Die Einfachheit von Python trägt auch zu seiner Popularität in den Bereichen maschinelles Lernen und KI bei. Seine Syntax ist einfach und auch für Nicht-Programmierer leicht verständlich.

Darüber hinaus bietet die aktive Community von Python regelmäßig Unterstützung, Feedback und Ressourcen, um bei der Entwicklung zu helfen.

Insgesamt macht Pythons Kombination aus Funktionen und Bibliotheken es zu einer ausgezeichneten Wahl für diejenigen, die an der Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen und KI interessiert sind. Darüber hinaus machen seine benutzerfreundliche Syntax, die umfangreichen Bibliotheken und die unterstützende Community es zur idealen Wahl für Entwickler aller Erfahrungsstufen.

Python ist schnell

Python; ist die beliebteste Programmiersprache, wenn es um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz geht. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Python in Anbetracht seiner Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität, Skalierbarkeit, Portabilität und breiten Verfügbarkeit von Bibliotheken und Frameworks weit verbreitet für KI verwendet wird.

Darüber hinaus verfügt Python über eine hervorragende Kompatibilität und Skalierbarkeit. Es kann auf verschiedenen Plattformen wie Windows, Mac, Linux und Unix bereitgestellt werden. Es wird auch von vielen Cloud-Diensten wie Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure und IBM Watson unterstützt. Außerdem unterstützt Python eine Reihe von Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie TensorFlow, Keras, Scikit-learn und PyTorch.

Diese Bibliotheken ermöglichen Entwicklern die schnelle Implementierung von Algorithmen für verschiedene maschinelle Lernaufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering, Empfehlungssysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Bilderkennung, Zeitreihenanalyse und vieles mehr.

Python bietet auch hervorragende Tools für die Datenvisualisierung und -analyse.

Mit Tools wie Matplotlib , Plotly, Seaborn, Bokeh und vielen anderen können Entwickler mit nur wenigen Codezeilen beeindruckende Diagramme, Grafiken und andere Visualisierungen erstellen.

Python hilft, ausgefeilte Vorhersagetechnologien wie KI-Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen zu vereinfachen.

Wie? Seine zahlreichen für maschinelles Lernen spezifischen Bibliotheken und sauberer Code geben ihm das Potenzial, den Schwerpunkt weg von der Sprache und hin zu den Algorithmen zu verlagern.

Darüber hinaus ist es zuverlässig, intuitiv und relativ einfach zu beherrschen. Aus diesem Grund ist Python die drittbeliebteste Technologie. Entwickler, die für diese Sprache gestimmt haben, waren 48,24 %.

Geeignete Visualisierungsmethoden

Python enthält mehrere Bibliotheken, von denen einige hervorragende Visualisierungswerkzeuge sind, wie in den ersten Abschnitten dieses Essays erwähnt.

Bei künstlicher Intelligenz, tiefem Verständnis und maschinellem Lernen ist die richtige Darstellung von Daten auf kreative und verständliche Weise für Ingenieure von entscheidender Bedeutung.

Data Scientists können mithilfe von Bibliotheken wie Matplotlib Diagramme, Histogramme und Diagramme erstellen, um ihre Daten besser zu vermitteln, zu visualisieren und zu verstehen.

Auch die Erstellung verständlicher Berichte und Visualisierungen wird durch zahlreiche Anwendungsprogrammierschnittstellen leichter zugänglich.

Dies ist äußerst nützlich für Data Scientists und Ingenieure, die Datensätze analysieren und intuitiv sinnvoll interpretieren müssen.

Alles in allem ist Python eine präzise Sprache, die für eine Vielzahl von Aufgaben der künstlichen Intelligenz geeignet ist. Seine benutzerfreundliche Syntax und Skalierbarkeit machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für erfahrene Entwickler und Anfänger. Darüber hinaus ermöglicht die große Auswahl an Bibliotheken und Tools Entwicklern, KI-Anwendungen schnell zu prototypisieren und bereitzustellen.

Aus diesem Grund ist Python beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz so beliebt geworden.

Weniger Codes.

Der Einsatz von KI beinhaltet viele, viele Algorithmen. Sie müssen jedoch keine Algorithmen mit Python erstellen, da vordefinierte Pakete Unterstützung bieten.

Python bietet eine „Check your code“-Methodik, die Sie von der Pflicht befreit, den Code zu testen, was die Situation erheblich vereinfacht.

Unabhängig von der Plattform.

Eine plattformunabhängige Programmiersprache oder ein Framework ermöglicht es Entwicklern, Dinge auf einem System zu implementieren und sie ohne (oder mit sehr geringen) Änderungen auf einem anderen Computer zu verwenden.

Die Tatsache, dass Python eine plattformunabhängige Sprache ist, ist ein Erfolgsfaktor. Zahlreiche Betriebssysteme, darunter Linux, Windows und macOS, unterstützen Python.

Die meisten verbreiteten Betriebssysteme können eigenständige ausführbare Programme mit Python-Code erstellen, was es einfach macht, Python-Software auf diesen Betriebssystemen ohne einen Python-Interpreter zu verteilen und zu verwenden.

Darüber hinaus verwenden Entwickler normalerweise Google- oder Amazon -Dienste für ihre Rechenanforderungen.

Um ihre ML-Modelle zu trainieren, verwenden Datenwissenschaftler und Unternehmen häufig ihre eigenen Computer, einschließlich leistungsstarker Grafikprozessoren (GPUs). Darüber hinaus macht die Plattformunabhängigkeit von Python dieses Training viel kostengünstiger und unkomplizierter.

Anpassungsfähigkeit, Potenz, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit.

Python-Benutzer sind sich alle einig, dass es effizienter, zuverlässiger und schneller ist als die meisten modernen Sprachen.

Python wird in praktisch jedem Kontext verwendet, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, unabhängig von der Plattform, auf der man arbeitet.

Big Data, Cloud-basierte Dienste und maschinelles Lernen.

Die drei wichtigsten Informatikthemen der Gegenwart – Cloud Computing, maschinelles Lernen und Big Data – helfen zahlreichen Unternehmen, ihre Verfahren und Arbeitsabläufe zu ändern und zu verbessern.

Python ist nach der Sprache R das zweitbeliebteste Data-Science- und Analysetool. Python unterstützt ausschließlich die Mehrheit der Datenverarbeitungsaufgaben in der Organisation. Die meisten Forschungs- und Entwicklungsinitiativen verwenden Python aufgrund der vielen Verwendungsmöglichkeiten der Sprache, einschließlich der einfachen Strukturierung und Auswertung von Benutzerdaten.

Vergleich von maschinellem Lernen mit Deep Learning.

Viele Menschen glauben fälschlicherweise, dass Deep Learning und maschinelles Lernen dasselbe sind. Beispielsweise können Modelle mithilfe von maschinellem Lernen und Deep Learning trainiert und Daten klassifiziert werden. Sie unterscheiden sich jedoch im Wesentlichen darin, wie sie das Lernen angehen.

Beim maschinellen Lernen übermitteln Sie Daten (z. B. Fotos), definieren manuell Merkmale und entwickeln ein Modell, und der Computer sagt dann die Ergebnisse voraus. Sie können die manuelle Angabe von Attributen vermeiden, indem Sie Deep Learning verwenden. Algorithmen für tiefes Verständnis interagieren direkt mit Daten.

Ein mehrschichtiges neuronales Netz und zahlreiche Datensätze wurden verwendet, um dieses selbstlernende System zu trainieren.

Python-Nutzung im akademischen Umfeld.

Aufgrund seiner zahlreichen Anwendungen in Künstlicher Intelligenz, Deep Learning, Data Science etc. gilt Python mittlerweile als Standard-Programmiersprache an Schulen und Institutionen. Darüber hinaus müssen Schulen und Universitäten weiterhin Python unterrichten, da es sich inzwischen tief in die Entwicklungsgemeinschaft integriert hat.

Das Anziehen von mehr Programmierern und Entwicklern beschleunigt das Wachstum und die Popularität von Python.

Automatisierung.

Die Verfügbarkeit mehrerer Tools und Module in der Programmiersprache Python macht die Automatisierung von Aktivitäten viel zugänglicher. Es ist erstaunlich zu erfahren, dass man mit nur den wesentlichen Python-Programmen schnell einen hohen Automatisierungsgrad erreichen kann.

Python ist auch der beste Leistungsverbesserer für die Automatisierung von Unternehmenssoftwaretests. Sie werden überrascht sein, wie wenig Zeit und wie wenige Zeilen benötigt werden, um Code für Automatisierungstools zu schreiben.

Python wird berücksichtigt.

Die Tatsache, dass Python eher eine interpretierte als eine kompilierte Sprache ist, ist ein weiterer Faktor, der zu seiner enormen Relevanz beigetragen hat.

Dies weist darauf hin, dass die Laufzeitcodeinterpretation für Python-Programme möglich ist, ohne dass eine Kompilierung vor der Laufzeit erforderlich ist.

Aus diesem Grund können Entwickler ihre Apps deutlich schneller ausführen. Darüber hinaus erleichtert dies die Ermittlung der Grundursache von Laufzeitfehlern und vereinfacht das Debuggen.

Niedrige Eintrittsbarriere.

Die Arbeit im ML- und KI-Bereich erfordert den Umgang mit Daten, die so effektiv und effizient wie möglich verarbeitet werden müssen.

Datenwissenschaftler können weniger Zeit und Mühe aufwenden, um Python zu lernen, da es eine niedrige Eintrittsbarriere gibt, was es für die KI-Entwicklung einfach macht.

Die Frage „Ist Python gut für KI?“ wird beantwortet.

Da die englische Sprache, die wir jeden Tag verwenden, und die Programmiersprache Python ähnlich sind, ist das Erlernen von Python einfacher.

Aufgrund seiner einfachen Syntax können Sie effizient mit komplexen Systemen umgehen und gleichzeitig direkte Beziehungen zwischen den Teilen des Systems sicherstellen.

Die Schnelligkeit des Handelns.

Python-Formeln können in kürzerer Zeit ausgeführt werden und sind lesbar. Lange Modelltrainingssitzungen sind jedoch ein gemeinsames Merkmal des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, einer Art des maschinellen Lernens, das Deep Neural Nets verwendet. Diese Sitzungen können Stunden oder sogar Tage andauern.

Die Frage „Warum wird Python für maschinelles Lernen verwendet?“ hat hier eine Antwort. In der heutigen Zeit zählt die Ausführungsgeschwindigkeit.

Moderate Lernkurve.

Entwickler arbeiten mit vielen Daten, die in KI-Anwendungen effizient verarbeitet werden müssen.

Python hat eine niedrige Lernkurve, sodass Datenwissenschaftler es schnell aufgreifen und in der Entwicklung einsetzen können. Das erspart ihnen Zeit, sich erst die Nuancen der Sprache anzueignen.

Die allmähliche Lernkurve deutet darauf hin, dass das Ersetzen oder Finden eines neuen Teammitglieds schneller und einfacher sein wird. Darüber hinaus können Arbeitgeber schnell Kandidaten mit KI-bezogener Expertise aus der großen Python-Community identifizieren.

Expedition

Die renommierte Urlaubsagentur. Mithilfe eines in Python geschriebenen unbeaufsichtigten maschinellen Lernsystems prognostizierte Skyscanner das Verhalten neuer Flugrouten.

Sie verglichen Hunderte von Start- und Zielorten und bewerteten jeden anhand von 30 unterschiedlichen Parametern, um die Passagiernachfrage zu bestimmen.

Die Ergebnisse wurden auf einem Dashboard angezeigt, in dem Sie eine beliebige Herkunftsstadt auswählen konnten, um die Gruppierungen von Zielen mit Nummern von 0 bis 9 und deren Merkmale anzuzeigen.

Unternehmen profitieren stark, wenn KI auf diese Weise im Reisegeschäft eingesetzt wird. Sie können beispielsweise einen Startpreis für neue Strecken festlegen, ein zielgerichtetes Marketingbudget entwickeln und den Verbrauchern hilfreiche Reisezielideen anbieten.

Fintech

Wenn KI in der Finanzbranche eingesetzt wird, kann sie Probleme mit Risikomanagement, personalisiertem Banking, Automatisierung, Betrugsschutz und anderen Technologien lösen, die Benutzern High-End-Finanzdienstleistungen bieten können.

Branchenexperten schätzen, dass KI im Fintech-Bereich bis 2030 in der Lage sein wird, die Ausgaben um 22 % zu senken und potenziell 1 Billion US-Dollar zu generieren.

Venmo, Affirm und Robinhood sind nur einige wenige erfolgreiche Anbieter von Python-basierter Online-Banking-Software. Diese Unternehmen haben in ihrer Software ein soziales Netzwerk aufgebaut, um die Benutzerkonnektivität zu gewährleisten und es den Benutzern zu ermöglichen, ihre Einkäufe und Zahlungen zu tätigen und zu verwalten.

Python wurde in Bitcoin verwendet, um Tools wie Anaconda zu entwickeln, die den Markt effizient analysieren, Daten visualisieren und Prognosen erstellen.

Python – die bevorzugte Sprache für maschinelles Lernen.

Python ist aus vielen Gründen eine weit verbreitete Programmiersprache, aber sie eignet sich besonders gut für maschinelles Lernen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Die Syntax von Python ist einfach zu erlernen, was es zu einer zugänglichen Sprache für alle macht, die daran interessiert sind, Programmieren zu lernen. Es ist auch sehr vielseitig und ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die für verschiedene Zwecke verwendet werden können.

Ein weiterer Vorteil von Python ist seine riesige Bibliothek mit leistungsstarken Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen und KI. Dazu gehören beliebte Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und Scikit-Learn, die es Entwicklern erleichtern, schnell robuste KI-Anwendungen zu erstellen.

Python bietet auch eine hervorragende Unterstützung für Datenanalyse und -visualisierung, was es zu einer großartigen Wahl für Datenwissenschaftler und Forscher macht.

Schließlich ist Python Open Source, was bedeutet, dass jeder es verwenden kann, ohne Gebühren zu zahlen oder Lizenzvereinbarungen zu unterzeichnen. Dies macht es zu einer attraktiven Wahl für Unternehmen, die robuste Anwendungen für maschinelles Lernen und KI entwickeln möchten, ohne viel in Softwarelizenzen zu investieren.

Kurz gesagt, Python ist aufgrund seiner Zugänglichkeit, Vielseitigkeit, leistungsstarken Bibliotheken, Unterstützung für Datenanalyse und Open-Source-Natur eine hervorragende Sprache für maschinelles Lernen und KI.

Daher muss Python ganz oben auf der Liste stehen, wenn Sie robuste Anwendungen für maschinelles Lernen und KI entwickeln möchten. Beispielsweise wird Prescriptive Analytics im Gesundheitswesen mit Hilfe von KI verwendet, um Ergebnisse vorherzusagen und Behandlungen oder Anpassungen der Lebensweise zu verschreiben.

Um Behandlungsprogramme effektiver zu diagnostizieren und zu entwickeln, können medizinische Fachkräfte Patienten analysieren, ohne persönliche Konsultationen zu benötigen, indem sie sich über Gesundheitsrisiken informieren.

Eine effektive Sprache zum Erstellen von KI ist Python. Wieso den?

KI und maschinelles Lernen haben es für Dinge wie Spamfilter, Empfehlungssysteme, Suchmaschinen, persönliche Assistenten und Betrugserkennungssysteme möglich gemacht, und es wird zweifellos in Zukunft noch mehr geben.

Product Owner zielen darauf ab, leistungsstarke Apps zu erstellen.

Damit sich Software wie ein Mensch verhält, müssen Algorithmen entwickelt werden, die Informationen intelligent verarbeiten.

Wir sind Python-Experten und denken, dass Python eine gute Sprache für KI und maschinelles Lernen ist. Wenn Sie sich noch unsicher sind, ist Python für KI geeignet. können Sie die benötigte Hilfe und Anleitung erhalten, indem Sie uns kontaktieren, wenn Sie Python und maschinelles Lernen in Ihr Projekt einbeziehen möchten.

Warum Python nützlich ist

Da Sie sich heute der Elemente bewusst sind, die zur enormen Popularität von Python beitragen, schauen wir uns an, warum die Verwendung von Python vorteilhaft ist.

Kann mehrere Programmierparadigmen unterstützen: Der wichtigste Vorteil von Python, insbesondere für große Unternehmen, ist seine Fähigkeit, mehrere Programmierparadigmen zu unterstützen. Zur Veranschaulichung sind einige der wichtigsten Programmierparadigmen, die Python unterstützt, enthalten

• Objektorientierte Programmierung mit prozeduraler Programmierung
• Programmieren mit Funktionen

Ein Programmierparadigma kann einige Ihrer Probleme nur teilweise lösen.

Aus diesem Grund benötigen Sie ständig eine Vielzahl von Programmierparadigmen wie die oben aufgeführten.

Dies erklärt, warum Python eine so bevorzugte Option für große Unternehmen ist. Es hat auch viele automatische Speicherverwaltungsfunktionen, was es weitaus leistungsfähiger als andere Programmiersprachen macht.

Die Übernahme eines testgetriebenen Ansatzes (TDD) ermöglicht es Ihnen, die Erstellung des Designs und der Entwicklung Ihrer Anwendung zu testen.

Sie können ganz einfach Tests erstellen, um Ihren nächsten Schritt zu verstehen, das Design zu verstehen und zu definieren, was der Code leisten soll. Da TDD eine 100-prozentige Testabdeckung garantiert und Sie Komplikationen wie das Duplizieren von Codes vermeiden lässt, gilt es als weitaus bessere Alternative zum herkömmlichen Testansatz.

Indem Sie nur die TDD-Methodik implementieren, können Sie jetzt mit Hilfe von Python gleichzeitig entwickeln und testen.

Es ist Open Source.

Schließlich gilt Python als eine der besten Entwicklungsmöglichkeiten, insbesondere für sparsame Programmierer. Das Herunterladen und Verwenden von Python ist völlig kostenlos. Für Business-Plattformen, die Python einsetzen, fallen zudem keine Lizenzgebühren an.

Alle oben genannten Details tragen zu Pythons enormer Bedeutung in der modernen Welt bei.

Python wird von etwa 50 % der Entwickler verwendet, mehr als andere Programmiersprachen wie JavaScript und HTML/CSS.

Diese Technologien unterstützen Forscher bei der Entwicklung cleverer Antworten auf praktische Probleme, die das Leben der Endbenutzer erleichtern und eine individuellere Erfahrung bieten.

Wir hoffen, dass Ihnen das Lesen dieses Beitrags Spaß gemacht hat und dass Python-Entwickler in naher Zukunft davon profitieren werden.