GASTBEITRAG: Welche Version von Python Finanzprofis lernen sollten

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GASTBEITRAG: Welche Version von Python Finanzprofis lernen sollten

Neben R hat sich Python in den vergangenen Jahren zur Hauptsprache für Data Science entwickelt. Der Siegeszug Pythons wurde durch das riesige Ökosystem von Software-Bibliotheken ermöglich, die grundlegende Operationen ermöglichen – von NumPy für Matrizen bis zu Pandas für Zeitreihen. Darüber hinaus gibt es auch noch Bibliotheken fürs Maschinenlernen wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.

Dennoch ist Python nicht gleich Python. Wer sich intensiver mit Python beschäftigt, muss wissen, dass wie bei anderen Computersprachen verschiedene Versionen in Gebrauch sind. Hier möchte ich die Unterschiede der Versionen ein wenig erläutern.

Was ist Python 2?

Python 2.0 wurde 2008 veröffentlicht und das letzte Update 2.7 stammt aus dem Jahr 2010. Dagegen wurde Python 3.0 ebenfalls 2008 herausgegeben, das jüngste Update stammt indes aus dem vergangenen Sommer.

Wer heute noch die Version 2.0 verwendet, ist also nicht länger up-to-date. Laut der Python-Nutzerstudie von JetBrains aus dem Jahr 2018 sind mittlerweile 84 Prozent der Anwender zu Python 3 gewechselt. Von ihnen nutzen 54 Prozent Python 3.6 und weitere 30 Prozent Python 3.7. Die große Mehrheit der Python 2-Nutzer verwendet die Version 2.7. Falls eine ähnliche Studie heute durchgeführt würde, würde der Vorsprung von Python 3 wohl noch größer ausfallen.

Offensichtlich sollten Sie also ebenfalls die Version 3 nutzen, denn ihr gehört die Zukunft. Schließlich besitzt sie eine Reihe neuer Features wie das statische Type-Checking. Neue Versionen beliebter Bibliotheken wie z.B. Pandas unterstützen nur noch Python 3. Der offizielle Support von Python 2 wird darüber hinaus im kommenden Jahr eingestellt.

Dennoch ist die Angelegenheit nicht ganz so einfach. Schließlich sind Sie bei der Wahl der Python-Version von dem abhängig, was Ihr Unternehmen verwendet. Noch immer nutzen eine Reihe von Banken und anderen Finanzdienstleistern Python 2.7, von daher kann es in Einzelfällen durchaus sinnvoll sein, ein Experte für Python 2 zu sein. Die gute Nachricht dabei: Im Allgemeinen funktioniert der Code sowohl unter Python 2.7 als auch unter 3.7. Der Code sieht recht ähnlich aus , es handelt sich also nicht etwa um vollständig andere Sprachen. In der Praxis fallen die Unterschiede in der Syntax gering aus, dennoch sollten man sich der Unterschiede bewusst sein.

Die schlechte Nachricht lautet: Wer Python 2 lernt, kann einige Funktionen von Python 3 nicht verwenden. Auch kann man keine der Bibliotheken verwenden, die lediglich Python 3 unterstützen. Es kostet einige Zeit, den Code so umzuschreiben, dass er von beiden Versionen genutzt werden kann. Darüber hinaus müssen Sie sicherstellen, dass jede Komponente mit beiden Versionen funktioniert. Alle diese Aufgaben stellen eine zusätzliche Belastung dar. Einen Code zu pflegen, der in zwei unterschiedlichen Umgebungen funktioniert, bereitet niemals Spaß und geht zu Lasten anderer Aufgaben.

Eine weitere gute Nachricht: Wer Python 2 lernt, kann einige Bibliotheken von Python 2 nutzen, die einem dabei helfen, einen Python 3 ähnlichen Code zu schreiben. Es gibt sogar eine automatische Übersetzungsmaschine von der Version 2 zu 3.

Angesichts der Tatsache, dass Python 3 vor einem Jahrzehnt veröffentlicht wurde, war der Wechsel der Finanzdienstleistungen zur neuen Version lange absehbar. Wahrscheinlich wollten sich einige Unternehmen die Kosten sparen, die mit einem Umschreiben des Codes auf die neue Version einhergeht. Die wollen zumindest auf Python 3 umsteigen, selbst wenn sie selbst noch nicht so weit sind. Wenn erst einmal Python 4 an den Start geht, werden wir wohl eine ganz ähnliche Diskussion führen.

Saeed Amen ist ein systematischer Devisenhändler, der seit 2013 sein eigenes Handelsbuch in den zehn größten Devisen hat. Amen hat schon Handelssysteme für verschiedene Großbanken wie Lehman Brothers und Nomura entwickelt.

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