Python
Python ist nicht nur eine Sprache, es ist ein Ökosystem. Von Datenpipelines und Machine Learning bis hin zu Web-APIs und Automatisierung machen Pythons Lesbarkeit, Vielseitigkeit und lebendige Community es zur idealen Wahl für zuverlässige, wartbare Software in jeder Größenordnung.
Warum Wir Alles in Python Bauen
Wir haben Python als unsere primäre Sprache gewählt, weil es den Sweet Spot zwischen Entwicklerproduktivität und roher Leistungsfähigkeit trifft. Die gleiche Sprache, die es ermöglicht, eine Machine-Learning-Idee an einem Nachmittag zu prototypen, betreibt auch Instagram, Spotifys Datenplattform und die wissenschaftliche Recheninfrastruktur der NASA.
- Ausdrucksstarke Syntax, Python-Code liest sich wie Pseudocode, was schnellere Entwicklung, weniger Bugs und einfacheres Onboarding für neue Teammitglieder bedeutet.
- Unübertroffenes Ökosystem, NumPy, Pandas, Scikit-learn, SQLAlchemy, Celery, Pydantic, der Python-Paketindex hat für fast jedes Problem eine erstklassige Bibliothek.
- Async-Unterstützung, Pythons asyncio und Frameworks wie FastAPI ermöglichen den Aufbau hochdurchsatzfähiger I/O-gebundener Services, die Tausende gleichzeitiger Verbindungen verarbeiten.
- Typsystem, Modernes Python mit Type Hints, Dataclasses und Pydantic-Modellen bietet die Sicherheit einer typisierten Sprache bei gleichzeitiger Beibehaltung von Pythons Flexibilität.
- Interoperabilität, Python integriert sich nahtlos mit C/C++-Erweiterungen, Rust via PyO3, R, Java und praktisch jeder Datenbank, Message Queue oder Cloud-Service.
Was Wir Mit Python Bauen
- REST- und GraphQL-APIs (FastAPI, Django REST Framework, Flask)
- Daten-Engineering und ETL-Pipelines (Airflow, Prefect, dbt)
- Machine-Learning- und MLOps-Systeme (PyTorch, Scikit-learn, MLflow)
- DevOps-Automatisierung und Infrastruktur-Tooling
- Web-Scraping und Datenerhebungs-Frameworks
- Background-Task-Worker und Job-Scheduler (Celery, RQ)
Unsere Python-Standards
Wir setzen konsistente Code-Qualität in jedem Python-Projekt durch: Black für Formatierung, Ruff oder Flake8 für Linting, mypy für statische Typüberprüfung und pytest für Tests. Jede Codebasis, die wir übergeben, erfüllt diese Standards und enthält eine pyproject.toml, die es jedem Python-Entwickler ermöglicht, die Umgebung in Minuten zum Laufen zu bringen.