Ich hatte mich lange Zeit gegen die Verwendung von Python für die Erstellung von Projekten gesperrt - und der Grund liegt in der Syntax. So muss man sich vor Augen halten, dass man (im Gegensatz zu Perl oder Awk) keine Python-Anteile mal eben in ein Makefile oder ein Shell-Skript einbetten kann. Der Autor Guido van Rossum war an so einigen Stellen der Syntax in meinen Augen fehlgeleitet.

Andererseits kannte ich Python noch aus den ersten Tagen, wo die objektorientierten Fähigkeiten dieser Skriptsprache untersucht wurden. Und die Generizität von Python ist echt erstaunlich - es ist sehr wohl möglich, ein Textfile zu lesen, daraus zur Laufzeit Klassen zu erstellen, und zur Laufzeit Objekte davon zu instanziieren und als eigentliches Programm abarbeiten zu lassen. Und vor allem ist sogar vergleichsweise leicht.

Zusätzlich fördert Python mit seinem Modulsystem und seiner Form der Klassenerstellung eine ordentliche Art zur Herstellung objektorientiert Klassenbibliotheken. Selbst Java ist da um Meilen entfernt. So braucht man etwa für neuen Code gar keinen Namespace zu vergeben - die Datei selbst und der Verzeichnispfad dorthin bilden einen solchen implizit aus.

In späteren Python-Versionen kamen dann auch moderne Konzepte wie Lambda-Funktionen und Yield-Funktionen hinzu. Wenn die Arbeit mit Textdateien und Datenbanken einfacher wäre (neben der Syntax), dann hätte es Perl wohl schon längst verdrängt. Mit der Portierung als eingebettete Skriptsprache für Java und .NET erlebt Python nun derzeit einen neuen Höhenflug.

Projekte

Hier gilt das gleiche wie für Perl - viele Projekte sind recht klein, wie es sich für eine fähige Skriptsprache auch gehört. Einer meiner größten Versuche betritt sicher, die ursprünglich in C erstellte xmlg-Bibliothek (bei Sourceforge) als reines Python-Modul zur Verfügung zu stellen.

Daneben gibt es reichlich Python-Klassen, die im Rahmen betrieblicher Anwendungen entstanden sind, wobei diese in C oder C++ erstellte Module wrappten. Das Python-Projekt bietet ja mittlerweile stabile Werkzeuge, um auch C++ Klassen als Python-Klassen zur Verfügung zu stellen. Wenn man dann noch eine Python-Gtk Oberfläche draufsetzt, ist man vielfach zufrieden - und durch die sehr gute Modularisierung leicht erweiterbar und wiederverwendbar.