Gerade erst angefangen, fand ich Python zugänglich und überraschend leistungsstark. Ich konnte Aufgaben automatisieren, Daten verarbeiten und echte Probleme mit sehr wenig Programmiererfahrung lösen. Die Sprache wirkt sauber und logisch, und es gibt eine riesige Gemeinschaft, die hilfreiche Ressourcen und Beispiele teilt. Werkzeuge und Bibliotheken machen alles einfacher, und das Ausführen von Skripten, um Zeit zu sparen und Batch-Prozesse zu verwalten, hat mir eine Menge neuer Möglichkeiten eröffnet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Gelegentlich erfordert das Herausfinden der richtigen Pakete oder Abhängigkeiten ein wenig Recherche, insbesondere bei komplexeren Aufgaben. Aber ehrlich gesagt, ist die Unterstützung und Dokumentation von Python so umfangreich, dass ich immer Antworten finde, wenn ich sie brauche. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Python am meisten mag, ist seine Benutzerfreundlichkeit und Einfachheit im Vergleich zu anderen Anwendungen—die Syntax fühlt sich sehr natürlich und lesbar an, was das Programmieren auch für Anfänger reibungslos macht. Ich habe meine Reise mit Python begonnen, bis ich nun den Titel eines Experten erworben habe. Die Implementierung ist unkompliziert, und Projekte können schnell ohne unnötige Komplikationen eingerichtet werden.

Python glänzt auch durch seine Vielzahl an Funktionen und Bibliotheken, die alles von Webentwicklung über Datenwissenschaft bis hin zu maschinellem Lernen und Automatisierung abdecken. Das macht es unglaublich vielseitig.

In Bezug auf die Integration funktioniert Python gut mit anderen Sprachen, Tools und Plattformen, was es einfach macht, sich in verschiedene Umgebungen einzufügen. Die Unterstützung durch die Community ist ein weiterer starker Punkt—es gibt immer Dokumentationen, Tutorials oder Foren, um Hilfe zu finden. Dies war während meiner Karriere in diesem Bereich sehr hilfreich.

Deshalb ist Python für mich so besonders und eine Sprache, die ich häufig und mit Zuversicht nutze. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Python ist eine der mächtigsten Sprachen, die ich je in meinem Leben verwendet habe. Allerdings finde ich sie manchmal langsamer im Vergleich zu anderen Sprachen, und ich habe das Gefühl, dass sie einige Einschränkungen hat, wenn sie auf mobilen und Low-Level-Geräten verwendet wird. Manchmal steckt der Kundenservice fest und muss alternative Wege finden, um gute Antworten zu erhalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Python ist im Vergleich zu anderen Programmiersprachen sehr einfach zu lernen. Wir mussten nur ein Paket importieren, und es enthält alle Funktionen, die wir verwenden können. Keine komplexe Programmierung und viel einfacher. Sehr einfach, Anwendungen wie Django zu erstellen und diese zu integrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Soweit es keine Abneigung gibt. Aber ich habe gehört, dass es komplexer Programmierung nicht standhalten kann, aber ich habe so etwas nicht erlebt, weil ich kein Entwickler bin, sondern in einer Datenrolle arbeite. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfache und lesbare Syntax, Python kann in vielen Bereichen wie Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Fintech usw. verwendet werden. Es hat riesige Ökosysteme und plattformübergreifende Kompatibilität, egal ob es Windows, Mac oder andere Plattformen sind, es kann verwendet werden. Ideal für Anfänger und Profis. Starke Unterstützung in Bildung und Forschung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für mich ist es eine Woche in der mobilen Entwicklung, außerdem benötigt es eine hohe Speicherkapazität, es ist in der Praxis schwieriger. Begrenzte browserbasierte Anwendung, das ist es. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste, was mir Python bietet, ist die Möglichkeit, spezifische Routinen zu entwickeln, um sie in der Prozessautomatisierung (RPA) zu implementieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bisher habe ich nur mit traditionellen Frameworks für die Webentwicklung gearbeitet, was es mir erschwert, Python für diesen Zweck zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Python am meisten mag, ist, wie einfach es zu lernen und zu verwenden ist, selbst für jemanden ohne starken Programmierhintergrund. Die Syntax fühlt sich natürlich an und steht nicht im Weg, Probleme zu lösen. Es hat eine riesige Sammlung von Bibliotheken für fast alles, sei es Datenanalyse, maschinelles Lernen, Webentwicklung oder Automatisierung. Außerdem ist die Community sehr hilfsbereit, sodass es immer eine Lösung online gibt, wenn ich mal feststecke. Es macht das Erstellen von Dingen einfach schneller und angenehmer. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Eine Sache, die ich an Python nicht mag, ist seine langsamere Geschwindigkeit im Vergleich zu einigen anderen Sprachen wie C++ oder Java. Es ist nicht immer die beste Wahl für leistungskritische Aufgaben. Außerdem kann das Debuggen von Problemen im Zusammenhang mit Einrückungen oder dynamischer Typisierung manchmal etwas knifflig sein, insbesondere in großen Projekten. Und wenn man mit verschiedenen Python-Versionen oder Paketabhängigkeiten arbeitet, kann das Verwalten der Umgebung frustrierend werden, ohne Werkzeuge wie venv oder conda. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Python ist einfach zu lernen und einfach zu lesen. Ich benutze es täglich für Datenarbeit, Automatisierung und Skripterstellung. Der beste Teil ist die umfangreiche Bibliotheksunterstützung, man kann ein Paket für fast alles finden, von Datenanalyse bis maschinellem Lernen.

Es funktioniert auch gut in verschiedenen Bereichen: Datenengineering, Webanwendungen, KI und sogar kleine Automatisierungsskripte. Diese Flexibilität macht es zu meiner bevorzugten Sprache. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Python kann im Vergleich zu anderen Sprachen langsam sein, insbesondere bei umfangreichen Berechnungen. Für Big-Data-Aufgaben benötigen Sie Frameworks wie PySpark oder zusätzliche Optimierungen.

Manchmal kann auch die Verwaltung von Umgebungen und Abhängigkeiten chaotisch werden, insbesondere wenn man an mehreren Projekten arbeitet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

In unserem Büro haben wir Python und Smartsheet verknüpft, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. Unser Team hat die Codes in Python geschrieben, um mit Smartsheet und G-Drive zu interagieren. Es gibt mehrere Anwendungsfälle, bei denen wir Python im Hintergrund sowie in Form einer Benutzeroberfläche zur einfachen Nutzung verwenden. Es ist einfach, den Python-Code zu folgen und zu verstehen, sodass ich es leicht und bequem finde, kleinere Änderungen im Code vorzunehmen, um ihn an neue Prozessänderungen oder Ergänzungen anzupassen. Wir nutzen diesen integrierten Ansatz von Python und Smartsheet ziemlich intensiv und häufig. Mehrere Funktionen von Python werden verwendet, um verschiedene Aufgaben zu erledigen, wie:

1) Fotografieren - In einem UI-basierten Python-Code geben wir ein Empfangsdatum ein, woraufhin der Python-Code ein bestimmtes Smartsheet referenziert, die Daten und die Anzahl der Zeilen abruft, entsprechende Ordner erstellt und die Bilder in den jeweiligen Ordnern speichert, während sie nach unseren Anforderungen umbenannt werden, während wir die Fotos der Assets mit einer Kamera aufnehmen. Dies ist eine Integration von Python, Smartsheet und einer physischen externen Kamera.

2) Batch-Verarbeitung - In diesem UI-basierten Python-Code geben wir eine Batch-Nummer ein, woraufhin er die Daten aus dem jeweiligen Smartsheet liest, mehrere Ordner erstellt und Assets von G-Drive herunterlädt und in den neu erstellten Ordnern speichert. Dies ist eine Integration von Python, Smartsheet und G-Drive.

3) Asset-Update - In diesem UI-basierten Python-Skript werden die Assets mit den Smartsheet-Daten verglichen und die verarbeiteten Assets in Batches im Git-Ordner gespeichert, woraufhin neue .xml- und .json-Dateien geschrieben und die Smartsheets entsprechend aktualisiert werden. Dies ist eine Integration von Python, Smartsheet und Git.

4) Validierung - In diesem Python-Skript werden die verarbeiteten Batches auf Existenz und Genauigkeit der verarbeiteten Assets innerhalb der Batch-Ordner validiert. Dies ist eine Integration von Python, Smartsheet, .xml- und .json-Dateien.

5) Hochladen - In diesem skriptbasierten Python (ohne UI), nach Abschluss des Prozesses und der Validierungen, werden die Assets in einem Cloud-Speicher hochgeladen. Dies ist eine Integration von Python, Smartsheet und einem Cloud-Speicher.

Angesichts der weit verbreiteten Funktionen und der einfachen Implementierung konnten wir die meisten unserer Aktivitäten mithilfe der Integration von Python und Smartsheet automatisieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl unsere Aktivitäten nicht zeitgebunden sind oder umfangreiche Verarbeitung erfordern, stören uns die allgemein bekannten Probleme wie Langsamkeit, Speicherzuweisung oder Designbeschränkungen nicht. Unsere Arbeit wird erledigt, daher sehen wir im Moment kein Problem, das uns missfallen könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist meine tägliche Arbeit, Python zu verwenden und Anwendungen zu entwickeln, das ist mein Job, und alles, was es bietet, ist am besten, vor allem seine leichte Erlernbarkeit und einfache Syntax. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts dergleichen. Es löst gerade alle meine Probleme und es gibt noch nichts, was mir daran missfällt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Python ist sehr einfach zu lernen. Es gibt so viele Bibliotheken, die wir für die Testautomatisierung verwenden können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt bisher kein Problem mit Python. Visual Studio Code ist eine großartige IDE und ich kann Fehler leicht debuggen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.