Warum ist Python so beliebt im Jahr 2025?
Während andere Programmiersprachen kommen und gehen, hat Python den Test der Zeit bestanden und sich als erste Wahl für Entwickler*innen aller Erfahrungsstufen etabliert – von Neulingen bis hin zu erfahrenen Profis.
Ganz gleich, ob Sie an intelligenten Systemen oder datenorientierten Workflows arbeiten: Python spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung, Skalierung und Optimierung Ihrer Software.
Zahlreiche Umfragen, darunter auch unsere bevorstehende Entwicklungsökosystem-Umfrage 2025, bestätigen die anhaltende Popularität von Python. Die interessante Frage ist: Warum entscheiden sich Entwickler*innen immer wieder dafür? Genau dieser Frage werden wir nun nachgehen.
Ganz gleich, ob Sie Ihre erste Sprache auswählen wollen oder Services für den Produktionseinsatz entwickeln – in diesem Artikel erfahren Sie, warum Python nach wie vor eine der besten Optionen für die Softwareentwicklung darstellt.
Wie beliebt ist Python im Jahr 2025?
In unserer Entwicklungsökosystem-Umfrage 2025 rangiert Python mit 57% Nutzungsanteil unter den befragten Entwickler*innen auf Platz zwei der meistgenutzten Programmiersprachen in den letzten 12 Monaten.
Mehr als ein Drittel (34%) der Befragten bezeichnen Python als ihre primäre Programmiersprache. Damit liegt die Sprache in Bezug auf die primäre Verwendung vor JavaScript, Java und TypeScript. Und dieses gute Ergebnis wurde trotz intensiver Konkurrenz durch neuere Systeme und domänenspezifische Nischentools erzielt.
Diese Statistiken verdeutlichen die anhaltende Relevanz der Sprache in verschiedenen Benutzersegmenten, von erfahrenen Backend-Entwickler*innen bis hin zu frischgebackenen Datenanalyst*innen.
Dieser anhaltende Erfolg hat auch mit der Fähigkeit von Python zu tun, mit den Anforderungen mitzuwachsen. Es eignet sich nicht nur für den Einstieg, sondern bietet auch in fortgeschrittenen Umgebungen, wenn Sie im Laufe Ihrer Karriere Qualifikationen und Erfahrungen gesammelt haben, einen spürbaren Mehrwert.
Gehen wir also nun der Frage nach, warum Python auch im Jahr 2025 eine beliebte Wahl ist.
1. Dominante Position in den Bereichen KI und maschinelles Lernen
Unser kürzlich veröffentlichter Bericht Wo steht Python im Jahr 2025? zeigt, dass 41% der Python-Entwickler*innen die Sprache konkret für maschinelles Lernen einsetzen.
Dies liegt daran, dass Python in Bereichen wie linguistische Datenverarbeitung, Computer Vision und Empfehlungssysteme an vorderster Front der Entwicklung steht.
Die Stärke von Python in diesen Bereichen liegt darin, dass es vom Prototyping bis zur Produktion alle Prozessphasen abdeckt. Außerdem lässt es sich mit minimalem Aufwand und hoher Flexibilität in Machine-Learning-Operations-Pipelines (MLOps) integrieren.
Einer der wichtigsten Gründe für die Popularität von Python ist seine ausdrucksstarke, lesbare und dynamische Syntax. Dank dieser Syntax können Entwickler*innen ohne viel Boilerplate-Code Trainingsschleifen schreiben, Tensoren manipulieren und Workflows koordinieren.
So richtig unverzichtbar wird Python jedoch erst durch sein Ökosystem.
Zu den wichtigsten Frameworks gehören:
- PyTorch – für forschungsorientiertes Deep Learning
- TensorFlow – für das Deployment in den Produktionseinsatz und die Skalierbarkeit
- Keras – für schnelles Prototyping
- scikit-learn – für klassisches maschinelles Lernen
- Hugging Face Transformers – für linguistische Datenverarbeitung und generative Modelle
Diese Frameworks sind ausgereift, gut dokumentiert und interoperabel, und sie profitieren von einer schnellen Open-Source-Entwicklung sowie von umfangreichen Community-Beiträgen. Von GPU-Beschleunigung und verteiltem Training bis hin zum Exportieren von Modellen und Quantisierung findet sich für jedes Anliegen Unterstützung.
Python lässt sich auch nahtlos in Machine-Learning-Pipelines integrieren, von der Datenvorverarbeitung mit pandas und NumPy über die Bereitstellung von Modellen mit FastAPI oder Flask bis hin zur Inferenzbereitstellung für LLMs mit vLLM.
Das Zusammenwirken all dieser Elemente ermöglicht es Ihnen, funktionierende KI-Lösungen bereitzustellen, ohne nennenswert mit anderen Sprachen als Python arbeiten zu müssen.
2. Stärken in Data Science und Analytik
Von Analyse-Dashboards bis hin zu ETL-Skripten ist die Flexibilität von Python das Geheimnis hinter der schnellen Bereitstellung von interpretierbaren Erkenntnissen in verschiedenen Branchen. Die Sprache eignet sich besonders gut für die Verarbeitung komplexer Daten wie beispielsweise Zeitreihenanalysen.
Die Studie Wo steht Python im Jahr 2025? hat ergeben, dass 51% der Befragten mit Datenexploration und -verarbeitung befasst sind. Dies umfasst unter anderem folgende Aufgaben:
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten (ETL)
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Statistische und prädiktive Modellierung
- Visualisierung und Reporting
- Echtzeit-Datenanalyse
- Kommunikation von Erkenntnissen
Kernbibliotheken wie pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly und Jupyter Notebook bilden ein ausgereiftes Ökosystem, das durch eine umfassende Dokumentation und eine aktive Community-Entwicklung unterstützt wird.
Python bietet eine einzigartige Balance: Es ist einfach genug für Nicht-Entwickler*innen, aber dennoch leistungsstark genug für Produktionspipelines. Es lässt sich auch in Cloudplattformen integrieren, unterstützt zahlreiche Datenformate und arbeitet mühelos mit SQL- und NoSQL-Datenspeichern zusammen.
3. Einfache und skalierbare Syntax
Die offensichtlichste Stärke von Python ist nach wie vor seine Lesbarkeit. Entwickler*innen nennen regelmäßig die niedrigen Einstiegshürden und die übersichtliche Syntax von Python als Gründe für den Einstieg und die langfristige Nutzung. In Python liest sich sogar die Syntax für das Modelltraining wie normales Englisch:
def train(model):
for item in model.data:
model.learn(item)
Codeabschnitte wie dieser müssen nicht erst mühsam dekodiert werden. Diese Klarheit ist nicht nur für Anfänger*innen von Vorteil, sondern senkt auch die Wartungskosten, verkürzt die Einarbeitungszeit und verbessert die Kommunikation in Teams mit unterschiedlichen Fähigkeiten.
Die gute Lesbarkeit bietet praktische Vorteile. Teams verbringen weniger Zeit mit der Analyse der Logik und mehr Zeit mit der Verbesserung der Funktionalität. Fehler werden schneller entdeckt. Reviews verlaufen reibungsloser. Und Nicht-Entwickler*innen können Python-Skripte häufig ohne Hilfe lesen.
In der Studie Wo steht Python im Jahr 2025? hatten 50% der Befragten insgesamt weniger als zwei Jahre Programmiererfahrung. Über ein Drittel (39%) programmierte seit maximal zwei Jahren in Python – selbst unter Berücksichtigung von Hobby- und Bildungs-Settings.
In diesem Bereich zeichnet sich Python besonders aus. Einerseits ist es durch seine einfache Syntax ein idealer Einstiegspunkt für Programmierneulinge, andererseits aber wächst es auch mit den Kenntnissen der Benutzer*innen mit, sodass die langfristigen Nutzungsraten hoch bleiben. Bei zunehmender Projektkomplexität ist die Einfachheit von Python keine Einschränkung, sondern eine Stärke.
Da Python zudem mehrere Programmierungsparadigmen (prozedural, objektorientiert und funktional) unterstützt, ist die Lesbarkeit von besonderer Bedeutung. Dadurch können Entwickler*innen reibungslos zwischen den verschiedenen Ansätzen wechseln.
4. Ausgereiftes und vielseitiges Ökosystem
Die Stärke von Python liegt im umfangreichen Angebot an Bibliotheken, die nahezu jeden Bereich der modernen Softwareentwicklung abdecken.
Unsere Studie zeigt, dass Python in allen Bereichen eingesetzt wird, von Webanwendungen und API-Integrationen bis hin zu Data Science, Automatisierung und Tests.
Dank seines umfangreichen, aktiv gepflegten Toolangebots können Sie Python in allen Phasen der Produktion einsetzen.
Hier ist ein Überblick über die wichtigsten Einsatzbereiche von Python und die meistgenutzten Bibliotheken in den jeweiligen Bereichen:
| Domain | Beliebte Bibliotheken |
| Webentwicklung | Django, Flask, FastAPI |
| KI und ML | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras |
| Testen | pytest, unittest, Hypothesis |
| Automatiu00ADsierung | Click, APScheduler, Rich |
| Data Science | Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib |
Diese Bandbreite führt zu Agilität in der Praxis. Entwickler*innen können zwischen Backend-APIs und Machine-Learning-Pipelines hin und her springen, ohne die Sprache oder die Tools zu wechseln. Sie können Prototypen mit High-Level-Wrappern erstellen und bei Bedarf für mehr Kontrolle zu einem Low-Level-Ansatz wechseln.
Eine entscheidende Rolle spielen die Paket- und Abhängigkeitsverwaltungssysteme von Python wie pip, conda und poetry, denn sie unterstützen eine modulare Entwicklung und reproduzierbare Umgebungen. In Kombination mit Frameworks wie FastAPI für APIs, pytest für Tests und pandas für die Datenverarbeitung bietet Python eine konkurrenzlose Skalierbarkeit.
5. Community-Unterstützung und geteiltes Wissen
Die anhaltende Popularität von Python hängt in hohem Maße mit der weltweiten, engagierten Entwicklungscommunity zusammen.
Von einzelnen Lernenden bis hin zu Konzernteams profitieren alle Python-Benutzer*innen von offen zugänglichen Foren, hochwertigen Tutorials und einer starken Mentoring-Kultur. Die Community ist nicht nur hilfsbereit, sondern auch dynamisch und offen für alle, sodass Entwickler*innen aller Erfahrungsstufen ein einladendes Umfeld vorfinden.
Die wichtigsten Säulen sind:
- Die Python Software Foundation, die sich für Bildung, Veranstaltungen und Öffentlichkeitsarbeit einsetzt.
- Hohe Aktivität auf Stack Overflow mit schnellen Antworten auf reale Probleme sowie eine aktive Beteiligung an Open-Source-Projekten und lokalen Benutzergruppen.
- Ein umfangreiches Angebot an Ressourcen (etwa Real Python, Talk Python und PyCon), die sich sowohl an Einsteiger*innen als auch an Profis richten.
Dieses Netzwerk dient nicht nur zum Lösen von Problemen; es prägt auch die Entwicklung der Sprache. Das Python-Ökosystem basiert auf Zusammenarbeit, kontinuierlicher Weiterentwicklung und dem Teilen von Best Practices.
Wenn Sie sich für Python entscheiden, erhalten Sie Zugang zu einer Wissensdatenbank, die im Verlauf der Zeit mit der Sprache und mit Ihnen mitwächst.
6. Bereichsübergreifende Vielseitigkeit
Python eignet sich nicht nur für KI und ML oder Data Science und Analytik. Die Sprache ist auch in den Bereichen Automatisierung, Scripting, Web-APIs, Datenworkflows und Systemtechnik zu Hause. Die Möglichkeit, mühelos zwischen Plattformen, Domänen und Bereitstellungszielen zu wechseln, macht Python zur Standardsprache für die Mehrzweck-Entwicklung.
Die Studie Wo steht Python im Jahr 2025? verdeutlicht, wie vielfältig die Einsatzbereiche von Python sind:
| Funktionalität | Prozentualer Anteil der Python-Benutzer*innen |
| Datenanalyse | 48% |
| Webentwicklung | 46% |
| Maschinelles Lernen | 41% |
| Data Engineering | 31% |
| Wissenschaftliche Forschung | 27% |
| DevOps und Systemadministration | 26% |
Diese Spannweite veranschaulicht die Domänenflexibilität von Python. Die Sprache, in der Modelle trainiert werden, kann auch die Lohnabrechnung automatisieren, Messgeräte steuern oder REST-Endpunkte bereitstellen. Entwickler*innen können so ihre Tools konsolidieren, Kontextwechsel reduzieren und Teamabläufe vereinfachen.
Die Plattformunabhängigkeit von Python (Windows, Linux, macOS, Cloud und Browser) verstärkt diese Flexibilität. In Verbindung mit einem robusten Paket-Ökosystem und einheitlichen, bibliotheksübergreifenden Standards eignet sich die Sprache gleichermaßen für die schnelle Prototypisierung und den Produktionseinsatz in Großunternehmen.
Nur wenige Sprachen haben eine mit Python vergleichbare Bandbreite, und noch weniger bieten eine derart reibungslose Kontinuität. Von Frontend-Oberflächen bis hin zur Backend-Logik bietet Python eine einheitliche Umgebung zur Entwicklung und Bereitstellung kompletter Lösungen.
Diese Vollständigkeit ist auch einer der Gründe, warum Entwickler*innen bei Python bleiben. Sobald Sie es einmal nutzen, werden Sie in den seltensten Fällen etwas anderes benötigen.
Python im Zeitalter der intelligenten Entwicklung
In einer Zeit, in der Software immer anpassungsfähiger, vorausschauender und intelligenter wird, ist Python in einer guten Position, seine Popularität zu bewahren.
Seine Fähigkeiten in Bereichen wie KI, ML und Datenverarbeitung sowie seine ausgereiften Bibliotheken machen es zu einer hervorragenden Wahl für Systeme, die sich im Zeitverlauf weiterentwickeln.
Die Popularität von Python beruht auf der unkomplizierten Skalierung über Projekte und Plattformen hinweg. Es ist nach wie vor eine hervorragende Wahl für Entwickler*innen aller Erfahrungsstufen und für Projekte jeder Größe, von einfachen Automatisierungsskripten bis hin zu unternehmensweiten KI-Plattformen.
Und in Verbindung mit PyCharm ist Python eine intelligente, schnelle und elegante Option.
Für weitere Informationen empfehlen wir Ihnen Wo steht Python im Jahr 2025? von Michael Kennedy, Python-Experte und Moderator des Podcasts Talk Python to Me.
Michael hat über 30.000 Antworten aus unserer Python-Entwicklerumfrage 2024 analysiert und dabei interessante Erkenntnisse gewonnen und die neuesten Trends identifiziert.
Unabhängig davon, ob Sie Anfänger oder erfahrene Entwicklerin sind, bietet Ihnen der Bericht Wo steht Python im Jahr 2025? einen schnellen Überblick über den aktuellen Stand der Sprache und die Richtungen, in die sie sich entwickelt.
Tools wie uv von Astral zeigen, dass die Entwicklung von Python trotz seiner relativen Reife noch lange nicht abgeschlossen ist. Mit seinem blühenden Ökosystem und seiner bewährten Ausdauer ist Python gut positioniert, um auch in den kommenden Jahren ein Entwicklerfavorit zu bleiben.
Autorin des ursprünglichen Blogposts
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