Python in der Praxis - Codebeispiele aus dem Entwickleralltag

Ein Blog von Freelancern aus der Schweiz

Neueste Beiträge

Der CodeProfi - Parallelisierte Datenanalyse: Numba + Pandas

Veröffentlicht am 03.04.2026

Die wachsende Menge an Daten, die in verschiedenen Branchen generiert werden, erfordert effiziente Methoden zur Datenanalyse. Da herkömmliche sequentielle Analysemethoden bei grossen Datensätzen schnell an ihre Grenzen stossen, gewinnen parallelisierte Ansätze zunehmend an Bedeutung. Die Kombination von Numba und Pandas bietet hier eine leistungsfähige Lösung. Diese beiden Werkzeuge ermöglichen es, grosse Datenmengen effizient zu verarbeiten und komplexe Berechnungen zu beschleunigen. Numba ist ein Just-in-Time (JIT) Compiler für Python, der speziell für numerische Berechnungen entwickelt wurde. Es erlaubt die Beschleunigung von Python-Funktionen durch die Kompilierung von Python-Code in maschinennahen Code. Numba nutzt LLVM (Low Level Virtual Machine) als Backend, um schnellen und optimierten nativen Maschinencode zu erzeugen. Diese Fähigkeit macht Numba zu einem idealen Werkzeug für die numerische Datenanalyse und wissenschaftliche Berechnungen....

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Der CodeProfi - DataFrame Selektion, Filtern und Slicing

Veröffentlicht am 31.03.2026

Die Verarbeitung und Analyse grosser Datenmengen ist in vielen Bereichen zur Norm geworden. DataFrames, insbesondere in der Programmiersprache Python mit der Bibliothek pandas, sind ein entscheidendes Werkzeug, um strukturierte Daten effizient zu handhaben. Diese Datenstrukturen bieten leistungsstarke Methoden zur Selektion, zum Filtern und zum Slicing von Daten, wodurch Anwender die Möglichkeit erhalten, sich auf relevante Informationen zu konzentrieren und tiefere Einblicke zu gewinnen. Ein DataFrame kann als eine zweidimensionale, tabellenartige Datenstruktur betrachtet werden, ähnlich einer Tabelle in einer Datenbank oder einem Tabellenblatt in einer Excel-Datei. DataFrames ermöglichen die Speicherung von Daten unterschiedlicher Typen in verschiedenen Spalten, was ihre Flexibilität und Anwendungsmöglichkeiten erweitert. Die Fähigkeit, präzise auf bestimmte Datenpunkte zuzugreifen, sie zu filtern und zu modifizieren, ist ein wesentlicher Aspekt der Datenanalyse und -manipulation....

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Der CodeProfi - Arbeiten mit Flask SQLAlchemy ORM

Veröffentlicht am 12.01.2026

In der heutigen dynamischen Webentwicklungslandschaft ist die Wahl der richtigen Technologien entscheidend für den Erfolg eines Projekts. Flask, ein leichtgewichtiges Web-Framework für Python, hat sich als eine beliebte Wahl für Entwickler etabliert, die eine einfache, aber leistungsfähige Lösung für Webanwendungen suchen. In Kombination mit SQLAlchemy, einem SQL Toolkit und Object-Relational Mapper (ORM), bietet es eine flexible und effektive Methode zur Verwaltung von Datenbanken in Python-Anwendungen. Dieser Artikel gibt eine umfassende Einführung in die Arbeit mit Flask und SQLAlchemy ORM, um Entwicklern zu helfen, das volle Potenzial dieser Tools auszuschöpfen. Flask ist ein Mikro-Framework für Python, das darauf abzielt, unkomplizierte und dennoch leistungsfähige Webanwendungen zu erstellen. Es ist besonders bei Entwicklern beliebt, die nach einer Alternative zu schwergewichtigen Frameworks wie Django suchen, die oft eine steilere Lernkurve haben und mehr Konfiguration erfordern. Flask bietet Entwicklern die Freiheit, ihre Projekte so zu strukturieren, wie sie es für richtig halten, und ermöglicht eine einfache Erweiterung durch eine Vielzahl von Erweiterungen. Diese Flexibilität macht es ideal für Prototyping und kleinere Projekte, kann aber ebenso für grössere Anwendungen skaliert werden....

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