Mit der einsteiger- und benutzerfreundlichen Programmiersprache Python können Sie nahezu jede erdenkliche Applikation coden. Aber es ist eben auch nur eine Software wie jede andere - Installation und Management können mitunter komplex ausfallen.

Wir verraten Ihnen, wie Sie Python aufsetzen, die richtige Version für Ihre Zwecke ermitteln und mögliche Fallstricke bei der Installation unter Windows, Linux und MacOS vermeiden.

Um die Kompatibilität mit Drittanbieter-Modulen gewährleisten zu können, sollten Sie nicht auf die neueste Python-Version setzen. Stattdessen empfiehlt sich die letzte große Versionierung. Aktuell (Stand: November 2023) ist Python 3.12.0 die neueste Version. Um sicherzugehen, dass alles läuft, sollten Sie sich also für die letzte Revision von Python 3.11 entscheiden. Natürlich können Sie die neueste Python-Version jederzeit in einer geschützten Umgebung - etwa einer virtuellen Maschine - austesten.

Von Python existieren darüber hinaus auch verschiedene Distributionen - ganz ähnlich wie das bei Linux der Fall ist. Allerdings ist die Programmiersprache, im Gegensatz zu Linux, auch in einer offiziellen Version erhältlich, die Sie als Fallback-Option nutzen können: CPython wird von der Python Software Foundation zur Verfügung gestellt und ist die sicherste und kompatibelste Distribution. Mit anderen Python-Distributionen für spezifische Use Cases können Sie zu einem späteren Zeitpunkt jederzeit experimentieren.

Ein wesentlicher Punkt bei der Wahl der Python-Distribution - insbesondere unter Windows - ist die Entscheidung zwischen der 32-Bit- und der 64-Bit-Version. Sehr wahrscheinlich werden Sie sich für letztere entscheiden, denn:

• die meisten modernen Betriebssysteme arbeiten standardmäßig mit der 64-Bit-Version von Python. Windows-Nutzer können die 32-Bit-Versionen der Coding-Sprache auch mit einem 64-Bit-Windows betreiben, müssen sich aber auf leichte Performance-Einbußen einstellen.

• 32-Bit-Applikationen - auch Python - können zeitgleich auf maximal 4 GB Arbeitsspeicher zugreifen. Dieses Limit kennen 64-Bit-Apps nicht. Dazu kommt, dass viele Datenanalyse- und Machine Learning Tools innerhalb einer 64-bit-Umgebung am besten laufen.

Für die 32-Bit-Version von Python sollten Sie sich lediglich dann entscheiden, wenn Sie auch ein 32-Bit-Windows oder ein Drittanbieter-Modul nutzen (müssen), welches lediglich als 32-Bit-Version vorliegt.

Wie bei nahezu jeder Applikation unter Windows läuft auch die Installation von Python über einen Installer ab, der Sie durch den Setup-Prozess geleitet. Standardmäßig legt der Python-Installer .exe-Dateien unter Windows im App-Data-Verzeichnis des jeweiligen Nutzers ab - so dass keine Administratorrechte für die Installation benötigt werden.

Den richtige Python Installer für Windows finden

Python.org stellt mehrere verschiedene Windows Installer zur Verfügung. Neben der 32-Bit- (x86) und der 64-Bit-Version (x86-64) auch ein embeddable Zip File, eine .exe-Datei sowie einen webbasierten Installer. Diese unterscheiden sich wie folgt:

• Der .exe Installer ist lediglich eine ausführbare Datei, die den Installationsprozess von Python startet - das ist die gängigste und simpelste Lösung.

• Der webbasierte Installer ist im Grunde identisch zu seinem .exe-Pendant, mit dem Unterschied, dass es die Dateien, die für die Installation nötig sind, separat herunterlädt. Dadurch reduziert sich die Größe des Installers drastisch, allerdings ist eine Netzwerkverbindung zwingend erforderlich.

• Das embeddable Zip File ist eine in sich geschlossene, auf das Minimum reduzierte Kopie der Python-Laufzeitumgebung. Das ist nützlich, wenn Sie eine Python-Applikation manuell verteilen oder schnell etwas testen wollen. Allerdings enthält dieser Installer keines der nützlichen Tools, die die anderen Versionen an Bord haben.

Python mit einem Package Manager unter Windows installieren

Eine weitere Option unter Windows ist die Nutzung des betriebssystemeigenen Package-Management-Systems NuGet. Der Package Manager für .NET hat auch Python im Angebot, allerdings als Komponente für .NET-Applikationen und nicht, um als Installer für eine Standalone-Version von Python zum Einsatz zu kommen. Das Management Ihrer Python-Instanz dürfte sich deshalb mit einer regulären Installation einfacher gestalten.

Auch das Windows Package Management System Chocolatey stellt Python zur Verfügung. Das ist im Vergleich zu NuGet in der Regel die bessere Option, weil Ihr System dabei auf eine vorhandene Python-Laufzeitumgebung überprüft wird. Allerdings sollten Sie vermeiden, reguläre Installationen und solche mit Chocolatey auf einem System zu vermischen.

Weil Linux-Distributionen teilweise erhebliche Unterschiede aufweisen, sollten Sie bei der Installation von Python unter dem Open-Source-Betriebssystem auch auf den Package Manager der jeweiligen Distribution zurückgreifen. Die Vorgehensweise bei der Installation unterscheidet sich beispielsweise im Fall von Ubuntu und Fedora grundlegend. Das Installations-Zielverzeichnis orientiert sich dabei im Regelfall an der Python-Versionsnummer (/usr/bin/python3.x).

Ein Weg, die Komplexität im Umgang mit Linux-Package-Managern zu umgehen ist die Nutzung einer Container-basierten Python-Laufzeitumgebung. Container sind vom Rest des Systems isoliert - Sie müssen sich also auch keine Gedanken darüber machen, dass unterschiedliche Python-Laufzeitumgebungen Konflikte verursachen. Falls Sie keine Erfahrungen im Umgang mit Containern haben, müssen Sie allerdings ein wenig Zeit und Mühe einplanen, um sich mit der Materie vertraut zu machen.

Das Tool asdf-vm ist hilfreich, um mehrere Python-Laufzeitumgebungen auf Unix-basierten Systemen (Linux und MacOS) zu managen. Dabei beschränkt sich das Tool nicht auf Python: auch mehrere Laufzeitumgebungen für Node.js, Ruby, Elixir und viele weitere Programmiersprachen können mit asdf-vm unter einen Hut gebracht werden.

Apples MacOS wurde lange mit einer vorinstallierten Python-Version ausgeliefert - allerdings kam dabei keine Version zum Einsatz, die neuer als 2.7 war. Das führte mit der Veröffentlichung von Python 3.0 des Öfteren zu Problemen beziehungsweise Konflikten. Die offizielle Python-Dokumentation geht am Rande auf dieses Problem ein, stellt als Lösungsansatz allerdings nur die Empfehlung bereit, den richtigen Pfad für die entsprechende Python-Instanz zu wählen.

Die Nutzung des Homebrew Package Managers stellt einen gängigen Weg dar, um Python-Laufzeitumgebungen unter MacOS zu managen. Dieser stellt ein konsistentes Interface für Download, (De-)Installation und Management von Python zur Verfügung.

Wenn Sie die Grundinstallation von Python abgeschlossen haben, sollten Sie im nächsten Schritt nicht direkt mit Pip (der Python Package Manager) die Packages installieren - selbst, wenn Sie Python nur für ein einzelnes Projekt nutzen wollen. Stattdessen empfiehlt es sich, virtuelle Python-Umgebungen aufzusetzen und die Packages innerhalb dieser Umgebungen zu installieren. So bleibt die Basis-Installation "clean".

Eine Vielzahl von Projekten mit virtuellen Umgebungen zu managen, kann sich anspruchsvoll gestalten. Hier empfiehlt sich ein Blick auf das Kommandozeilen-Tool Poetry.

Richtig knifflig wird es, wenn mehrere verschiedene Versionen der Programmiersprache parallel installiert werden sollen. Hier sollten Sie insbesondere zwei Dinge beachten:

• Installieren Sie jede Python-Version immer in einem eigenen Verzeichnis.

• Stellen Sie sicher, dass die Systempfade zuerst auf die Python-Version verweisen, die standardmäßig zum Einsatz kommen soll.

Die Einrichtung virtueller Umgebungen für jedes einzelne Projekt ist wärmstens zu empfehlen, wenn unterschiedliche Python-Versionen parallel zum Einsatz kommen sollen: So stellen Sie sicher, dass bei Aktivierung der entsprechenden virtuellen Umgebung immer automatisch die richtige Version der Coding-Sprache zum Einsatz kommt. Windows-Nutzern steht in diesem Zusammenhang mit der Py Launcher App eine weitere Option zur Verfügung. Diese kann im Rahmen des Installationsprozesses hinzugefügt werden und ermöglicht Ihnen, über Kommandozeilen-Flags auszuwählen, welche Python-Version für das jeweilige Script zum Einsatz kommen soll.

Weniger umfangreiche Python-Revisionen (etwa von 3.7.2 auf 3.7.3) stellen im Regelfall kein Problem dar: Unter Windows erkennt der Installer automatisch die installierte Version und stößt das entsprechende Upgrade an - unter Linux und MacOS in der Regel ebenso. Allerdings müssen auch alle virtuellen Umgebungen, die Sie erstellt haben, mit einem Upgrade versehen werden - das geschieht nicht automatisch.

Bei großen Revisionen (etwa von 3.10 auf 3.11) sollten Sie hingegen neue virtuelle Umgebungen innerhalb der einzelnen Projektverzeichnisse erstellen. Die meisten IDEs die Python unterstützen (zum Beispiel Microsoft Visual Studio Code), erkennen das automatisch und ermöglichen Ihnen, zwischen den verschiedenen virtuellen Umgebungen hin- und her zu wechseln.

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation InfoWorld.