{"id":651460,"date":"2025-10-19T12:17:59","date_gmt":"2025-10-19T11:17:59","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=pycharm&#038;p=651460"},"modified":"2025-10-19T12:18:04","modified_gmt":"2025-10-19T11:18:04","slug":"warum-ist-python-so-beliebt-im-jahr-2025","status":"publish","type":"pycharm","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/pycharm\/2025\/10\/warum-ist-python-so-beliebt-im-jahr-2025\/","title":{"rendered":"Warum ist Python so beliebt im Jahr 2025?"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-644404\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/PC-social-BlogFeatured-1280x720-1-7.png\" alt=\"Warum ist Python so beliebt im Jahr 2025?\" width=\"2560\" height=\"1440\" \/><\/figure>\n<p>W\u00e4hrend andere Programmiersprachen kommen und gehen, hat Python den Test der Zeit bestanden und sich als erste Wahl f\u00fcr Entwickler*innen aller Erfahrungsstufen etabliert \u2013 von Neulingen bis hin zu erfahrenen Profis.<\/p>\n<p>Ganz gleich, ob Sie an intelligenten Systemen oder datenorientierten Workflows arbeiten: Python spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung, Skalierung und Optimierung Ihrer Software.<\/p>\n<p>Zahlreiche Umfragen, darunter auch unsere bevorstehende Entwicklungs\u00f6kosystem-Umfrage 2025, best\u00e4tigen die anhaltende Popularit\u00e4t von Python. Die interessante Frage ist: Warum entscheiden sich Entwickler*innen immer wieder daf\u00fcr? Genau dieser Frage werden wir nun nachgehen.<\/p>\n<p>Ganz gleich, ob Sie Ihre erste Sprache ausw\u00e4hlen wollen oder Services f\u00fcr den Produktionseinsatz entwickeln \u2013 in diesem Artikel erfahren Sie, warum Python nach wie vor eine der besten Optionen f\u00fcr die Softwareentwicklung darstellt.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie beliebt ist Python im Jahr 2025?<\/h2>\n<p>In unserer Entwicklungs\u00f6kosystem-Umfrage 2025 rangiert Python mit 57% Nutzungsanteil unter den befragten Entwickler*innen auf Platz zwei der meistgenutzten Programmiersprachen in den letzten 12 Monaten.<\/p>\n<p>Mehr als ein Drittel (34%) der Befragten bezeichnen Python als ihre prim\u00e4re Programmiersprache. Damit liegt die Sprache in Bezug auf die prim\u00e4re Verwendung vor JavaScript, Java und TypeScript. Und dieses gute Ergebnis wurde trotz intensiver Konkurrenz durch neuere Systeme und dom\u00e4nenspezifische Nischentools erzielt.<\/p>\n<p>Diese Statistiken verdeutlichen die anhaltende Relevanz der Sprache in verschiedenen Benutzersegmenten, von erfahrenen Backend-Entwickler*innen bis hin zu frischgebackenen Datenanalyst*innen.<\/p>\n<p>Dieser anhaltende Erfolg hat auch mit der F\u00e4higkeit von Python zu tun, mit den Anforderungen mitzuwachsen. Es eignet sich nicht nur f\u00fcr den Einstieg, sondern bietet auch in fortgeschrittenen Umgebungen, wenn Sie im Laufe Ihrer Karriere Qualifikationen und Erfahrungen gesammelt haben, einen sp\u00fcrbaren Mehrwert.<\/p>\n<p>Gehen wir also nun der Frage nach, warum Python auch im Jahr 2025 eine beliebte Wahl ist.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Dominante Position in den Bereichen KI und maschinelles Lernen<\/h2>\n<p>Unser k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichter Bericht <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>Wo steht Python im Jahr 2025?<\/em><\/a> zeigt, dass 41% der Python-Entwickler*innen die Sprache konkret f\u00fcr maschinelles Lernen einsetzen.<\/p>\n<p>Dies liegt daran, dass Python in Bereichen wie linguistische Datenverarbeitung, Computer Vision und Empfehlungssysteme an vorderster Front der Entwicklung steht.<\/p>\n<p>Die St\u00e4rke von Python in diesen Bereichen liegt darin, dass es vom Prototyping bis zur Produktion alle Prozessphasen abdeckt. Au\u00dferdem l\u00e4sst es sich mit minimalem Aufwand und hoher Flexibilit\u00e4t in Machine-Learning-Operations-Pipelines (MLOps) integrieren.<\/p>\n<p>Einer der wichtigsten Gr\u00fcnde f\u00fcr die Popularit\u00e4t von Python ist seine ausdrucksstarke, lesbare und dynamische Syntax. Dank dieser Syntax k\u00f6nnen Entwickler*innen ohne viel Boilerplate-Code Trainingsschleifen schreiben, Tensoren manipulieren und Workflows koordinieren.<\/p>\n<p>So richtig unverzichtbar wird Python jedoch erst durch sein \u00d6kosystem.<\/p>\n<p>Zu den wichtigsten Frameworks geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li>PyTorch \u2013 f\u00fcr forschungsorientiertes Deep Learning<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>TensorFlow \u2013 f\u00fcr das Deployment in den Produktionseinsatz und die Skalierbarkeit<\/li>\n<li>Keras \u2013 f\u00fcr schnelles Prototyping<\/li>\n<li>scikit-learn \u2013 f\u00fcr klassisches maschinelles Lernen<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/11\/hugging-face-integration\/\">Hugging Face<\/a> Transformers \u2013 f\u00fcr linguistische Datenverarbeitung und generative Modelle<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Frameworks sind ausgereift, gut dokumentiert und interoperabel, und sie profitieren von einer schnellen Open-Source-Entwicklung sowie von umfangreichen Community-Beitr\u00e4gen. Von GPU-Beschleunigung und verteiltem Training bis hin zum Exportieren von Modellen und Quantisierung findet sich f\u00fcr jedes Anliegen Unterst\u00fctzung.<\/p>\n<p>Python l\u00e4sst sich auch nahtlos in Machine-Learning-Pipelines integrieren, von der Datenvorverarbeitung mit <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/10\/data-exploration-with-pandas\/\">pandas<\/a> und NumPy \u00fcber die Bereitstellung von Modellen mit <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/09\/how-to-use-fastapi-for-machine-learning\/\">FastAPI<\/a> oder <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2022\/08\/flask-tutorial\/\">Flask<\/a> bis hin zur Inferenzbereitstellung f\u00fcr LLMs mit <a href=\"https:\/\/github.com\/vllm-project\/vllm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vLLM<\/a>.<\/p>\n<p>Das Zusammenwirken all dieser Elemente erm\u00f6glicht es Ihnen, funktionierende KI-L\u00f6sungen bereitzustellen, ohne nennenswert mit anderen Sprachen als Python arbeiten zu m\u00fcssen.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. St\u00e4rken in Data Science und Analytik<\/h2>\n<p>Von Analyse-Dashboards bis hin zu ETL-Skripten ist die Flexibilit\u00e4t von Python das Geheimnis hinter der schnellen Bereitstellung von interpretierbaren Erkenntnissen in verschiedenen Branchen. Die Sprache eignet sich besonders gut f\u00fcr die Verarbeitung komplexer Daten wie beispielsweise Zeitreihenanalysen.<\/p>\n<p>Die Studie <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>Wo steht Python im Jahr 2025?<\/em><\/a> hat ergeben, dass 51% der Befragten mit Datenexploration und -verarbeitung befasst sind. Dies umfasst unter anderem folgende Aufgaben:<\/p>\n<ul>\n<li>Extraktion, Transformation und Laden von Daten (ETL)<\/li>\n<li>Explorative Datenanalyse (EDA)<\/li>\n<li>Statistische und pr\u00e4diktive Modellierung<\/li>\n<li>Visualisierung und Reporting<\/li>\n<li>Echtzeit-Datenanalyse<\/li>\n<li>Kommunikation von Erkenntnissen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Kernbibliotheken wie pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly und Jupyter Notebook bilden ein ausgereiftes \u00d6kosystem, das durch eine umfassende Dokumentation und eine aktive Community-Entwicklung unterst\u00fctzt wird.<\/p>\n<p>Python bietet eine einzigartige Balance: Es ist einfach genug f\u00fcr Nicht-Entwickler*innen, aber dennoch leistungsstark genug f\u00fcr Produktionspipelines. Es l\u00e4sst sich auch in Cloudplattformen integrieren, unterst\u00fctzt zahlreiche Datenformate und arbeitet m\u00fchelos mit SQL- und NoSQL-Datenspeichern zusammen.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Einfache und skalierbare Syntax<\/h2>\n<p>Die offensichtlichste St\u00e4rke von Python ist nach wie vor seine Lesbarkeit. Entwickler*innen nennen regelm\u00e4\u00dfig die niedrigen Einstiegsh\u00fcrden und die \u00fcbersichtliche Syntax von Python als Gr\u00fcnde f\u00fcr den Einstieg und die langfristige Nutzung. In Python liest sich sogar die Syntax f\u00fcr das Modelltraining wie normales Englisch:<\/p>\n<pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"python\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">def train(model):\n    for item in model.data:\n        model.learn(item)<\/pre>\n<p>Codeabschnitte wie dieser m\u00fcssen nicht erst m\u00fchsam dekodiert werden. Diese Klarheit ist nicht nur f\u00fcr Anf\u00e4nger*innen von Vorteil, sondern senkt auch die Wartungskosten, verk\u00fcrzt die Einarbeitungszeit und verbessert die Kommunikation in Teams mit unterschiedlichen F\u00e4higkeiten.<\/p>\n<p>Die gute Lesbarkeit bietet praktische Vorteile. Teams verbringen weniger Zeit mit der Analyse der Logik und mehr Zeit mit der Verbesserung der Funktionalit\u00e4t. Fehler werden schneller entdeckt. Reviews verlaufen reibungsloser. Und Nicht-Entwickler*innen k\u00f6nnen Python-Skripte h\u00e4ufig ohne Hilfe lesen.<\/p>\n<p>In der Studie <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>Wo steht Python im Jahr 2025?<\/em><\/a> hatten 50% der Befragten insgesamt weniger als zwei Jahre Programmiererfahrung. \u00dcber ein Drittel (39%) programmierte seit maximal zwei Jahren in Python \u2013 selbst unter Ber\u00fccksichtigung von Hobby- und Bildungs-Settings.<\/p>\n<p>In diesem Bereich zeichnet sich Python besonders aus. Einerseits ist es durch seine einfache Syntax ein idealer Einstiegspunkt f\u00fcr Programmierneulinge, andererseits aber w\u00e4chst es auch mit den Kenntnissen der Benutzer*innen mit, sodass die langfristigen Nutzungsraten hoch bleiben. Bei zunehmender Projektkomplexit\u00e4t ist die Einfachheit von Python keine Einschr\u00e4nkung, sondern eine St\u00e4rke.<\/p>\n<p>Da Python zudem mehrere Programmierungsparadigmen (prozedural, objektorientiert und funktional) unterst\u00fctzt, ist die Lesbarkeit von besonderer Bedeutung. Dadurch k\u00f6nnen Entwickler*innen reibungslos zwischen den verschiedenen Ans\u00e4tzen wechseln.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Ausgereiftes und vielseitiges \u00d6kosystem<\/h2>\n<p>Die St\u00e4rke von Python liegt im umfangreichen Angebot an Bibliotheken, die nahezu jeden Bereich der modernen Softwareentwicklung abdecken.<\/p>\n<p>Unsere Studie zeigt, dass Python in allen Bereichen eingesetzt wird, von Webanwendungen und API-Integrationen bis hin zu Data Science, Automatisierung und Tests.<\/p>\n<p>Dank seines umfangreichen, aktiv gepflegten Toolangebots k\u00f6nnen Sie Python in allen Phasen der Produktion einsetzen.<\/p>\n<p>Hier ist ein \u00dcberblick \u00fcber die wichtigsten Einsatzbereiche von Python und die meistgenutzten Bibliotheken in den jeweiligen Bereichen:<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Domain<\/strong><\/td>\n<td><strong>Beliebte Bibliotheken<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Webentwicklung<\/td>\n<td>Django, Flask, FastAPI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>KI und ML<\/td>\n<td>TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Testen<\/td>\n<td>pytest, unittest, Hypothesis<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Automatiu00ADsierung<\/td>\n<td>Click, APScheduler, Rich<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Data Science<\/td>\n<td>Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<p>Diese Bandbreite f\u00fchrt zu Agilit\u00e4t in der Praxis. Entwickler*innen k\u00f6nnen zwischen Backend-APIs und Machine-Learning-Pipelines hin und her springen, ohne die Sprache oder die Tools zu wechseln. Sie k\u00f6nnen Prototypen mit High-Level-Wrappern erstellen und bei Bedarf f\u00fcr mehr Kontrolle zu einem Low-Level-Ansatz wechseln.<\/p>\n<p>Eine entscheidende Rolle spielen die Paket- und Abh\u00e4ngigkeitsverwaltungssysteme von Python wie pip, conda und poetry, denn sie unterst\u00fctzen eine modulare Entwicklung und reproduzierbare Umgebungen. In Kombination mit Frameworks wie FastAPI f\u00fcr APIs, pytest f\u00fcr Tests und pandas f\u00fcr die Datenverarbeitung bietet Python eine konkurrenzlose Skalierbarkeit.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Community-Unterst\u00fctzung und geteiltes Wissen<\/h2>\n<p>Die anhaltende Popularit\u00e4t von Python h\u00e4ngt in hohem Ma\u00dfe mit der weltweiten, engagierten Entwicklungscommunity zusammen.<\/p>\n<p>Von einzelnen Lernenden bis hin zu Konzernteams profitieren alle Python-Benutzer*innen von offen zug\u00e4nglichen Foren, hochwertigen Tutorials und einer starken Mentoring-Kultur. Die Community ist nicht nur hilfsbereit, sondern auch dynamisch und offen f\u00fcr alle, sodass Entwickler*innen aller Erfahrungsstufen ein einladendes Umfeld vorfinden.<\/p>\n<p>Die wichtigsten S\u00e4ulen sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Die <a href=\"https:\/\/www.python.org\/psf-landing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Software Foundation<\/a>, die sich f\u00fcr Bildung, Veranstaltungen und \u00d6ffentlichkeitsarbeit einsetzt.<\/li>\n<li>Hohe Aktivit\u00e4t auf <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/tagged\/python\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stack Overflow<\/a> mit schnellen Antworten auf reale Probleme sowie eine aktive Beteiligung an Open-Source-Projekten und lokalen Benutzergruppen.<\/li>\n<li>Ein umfangreiches Angebot an Ressourcen (etwa <a href=\"https:\/\/realpython.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Real Python<\/em><\/a>, <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Talk Python<\/em><\/a> und <a href=\"https:\/\/pycon.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PyCon<\/a>), die sich sowohl an Einsteiger*innen als auch an Profis richten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dieses Netzwerk dient nicht nur zum L\u00f6sen von Problemen; es pr\u00e4gt auch die Entwicklung der Sprache. Das Python-\u00d6kosystem basiert auf Zusammenarbeit, kontinuierlicher Weiterentwicklung und dem Teilen von Best Practices.<\/p>\n<p>Wenn Sie sich f\u00fcr Python entscheiden, erhalten Sie Zugang zu einer Wissensdatenbank, die im Verlauf der Zeit mit der Sprache und mit Ihnen mitw\u00e4chst.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Bereichs\u00fcbergreifende Vielseitigkeit<\/h2>\n<p>Python eignet sich nicht nur f\u00fcr 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 M\u00f6glichkeit, m\u00fchelos zwischen Plattformen, Dom\u00e4nen und Bereitstellungszielen zu wechseln, macht Python zur Standardsprache f\u00fcr die Mehrzweck-Entwicklung.<\/p>\n<p>Die Studie <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>Wo steht Python im Jahr 2025?<\/em><\/a> verdeutlicht, wie vielf\u00e4ltig die Einsatzbereiche von Python sind:<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Funktionalit\u00e4t<\/strong><\/td>\n<td><strong>Prozentualer Anteil der Python-Benutzer*innen<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Datenanalyse<\/td>\n<td>48%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Webentwicklung<\/td>\n<td>46%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Maschinelles Lernen<\/td>\n<td>41%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Data Engineering<\/td>\n<td>31%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Wissenschaftliche Forschung<\/td>\n<td>27%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DevOps und Systemadministration<\/td>\n<td>26%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<p>Diese Spannweite veranschaulicht die Dom\u00e4nenflexibilit\u00e4t von Python. Die Sprache, in der Modelle trainiert werden, kann auch die Lohnabrechnung automatisieren, Messger\u00e4te steuern oder REST-Endpunkte bereitstellen. Entwickler*innen k\u00f6nnen so ihre Tools konsolidieren, Kontextwechsel reduzieren und Teamabl\u00e4ufe vereinfachen.<\/p>\n<p>Die Plattformunabh\u00e4ngigkeit von Python (Windows, Linux, macOS, Cloud und Browser) verst\u00e4rkt diese Flexibilit\u00e4t. In Verbindung mit einem robusten Paket-\u00d6kosystem und einheitlichen, bibliotheks\u00fcbergreifenden Standards eignet sich die Sprache gleicherma\u00dfen f\u00fcr die schnelle Prototypisierung und den Produktionseinsatz in Gro\u00dfunternehmen.<\/p>\n<p>Nur wenige Sprachen haben eine mit Python vergleichbare Bandbreite, und noch weniger bieten eine derart reibungslose Kontinuit\u00e4t. Von Frontend-Oberfl\u00e4chen bis hin zur Backend-Logik bietet Python eine einheitliche Umgebung zur Entwicklung und Bereitstellung kompletter L\u00f6sungen.<\/p>\n<p>Diese Vollst\u00e4ndigkeit ist auch einer der Gr\u00fcnde, warum Entwickler*innen bei Python bleiben. Sobald Sie es einmal nutzen, werden Sie in den seltensten F\u00e4llen etwas anderes ben\u00f6tigen.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Python im Zeitalter der intelligenten Entwicklung<\/h2>\n<p>In einer Zeit, in der Software immer anpassungsf\u00e4higer, vorausschauender und intelligenter wird, ist Python in einer guten Position, seine Popularit\u00e4t zu bewahren.<\/p>\n<p>Seine F\u00e4higkeiten in Bereichen wie KI, ML und Datenverarbeitung sowie seine ausgereiften Bibliotheken machen es zu einer hervorragenden Wahl f\u00fcr Systeme, die sich im Zeitverlauf weiterentwickeln.<\/p>\n<p>Die Popularit\u00e4t von Python beruht auf der unkomplizierten Skalierung \u00fcber Projekte und Plattformen hinweg. Es ist nach wie vor eine hervorragende Wahl f\u00fcr Entwickler*innen aller Erfahrungsstufen und f\u00fcr Projekte jeder Gr\u00f6\u00dfe, von einfachen Automatisierungsskripten bis hin zu unternehmensweiten KI-Plattformen.<\/p>\n<p>Und in Verbindung mit PyCharm ist Python eine intelligente, schnelle und elegante Option.<\/p>\n<p>F\u00fcr weitere Informationen empfehlen wir Ihnen <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>Wo steht Python im Jahr 2025?<\/em><\/a> von Michael Kennedy, Python-Experte und Moderator des Podcasts <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Talk Python to Me<\/em><\/a>.<\/p>\n<p>Michael hat \u00fcber 30.000 Antworten aus unserer <a href=\"https:\/\/lp.jetbrains.com\/python-developers-survey-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python-Entwicklerumfrage 2024<\/a> analysiert und dabei interessante Erkenntnisse gewonnen und die neuesten Trends identifiziert.<\/p>\n<p>Unabh\u00e4ngig davon, ob Sie Anf\u00e4nger oder erfahrene Entwicklerin sind, bietet Ihnen der Bericht <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>Wo steht Python im Jahr 2025?<\/em><\/a> einen schnellen \u00dcberblick \u00fcber den aktuellen Stand der Sprache und die Richtungen, in die sie sich entwickelt.<\/p>\n<p>Tools wie <a href=\"https:\/\/github.com\/vllm-project\/vllm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uv von Astral<\/a> zeigen, dass die Entwicklung von Python trotz seiner relativen Reife noch lange nicht abgeschlossen ist. Mit seinem bl\u00fchenden \u00d6kosystem und seiner bew\u00e4hrten Ausdauer ist Python gut positioniert, um auch in den kommenden Jahren ein Entwicklerfavorit zu bleiben.<\/p>\n<p><strong>Autorin des urspr\u00fcnglichen Blogposts<\/strong><\/p>\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                <div class=\"about-author__box-img\">\n                    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/evgenia-200x200.jpg\" width=\"200\" height=\"200\" alt=\"Evgenia Verbina\" loading=\"lazy\"  class=\"avatar avatar-200 wp-user-avatar wp-user-avatar-200 photo avatar-default\">\n                <\/div>\n                <div class=\"about-author__box-text\">\n                                            <h4>Evgenia Verbina<\/h4>\n                                                        <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"author":964,"featured_media":651462,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[952,8377],"tags":[6847,3252,5377,73],"cross-post-tag":[8851],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/651460"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/pycharm"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/964"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=651460"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/651460\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":651485,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/651460\/revisions\/651485"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/651462"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=651460"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=651460"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=651460"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=651460"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}