Eine unbequeme Wahrheit über die vermeintlich beliebteste Programmiersprache der Welt
Auf der PyCon wird man das nicht hören. Im offiziellen Python-Blog wird man es nicht lesen. Aber nach intensiver Beobachtung der Entwicklerszene bin ich überzeugt: Wir erleben den schleichenden Kollaps der angeblich "beliebtesten" Programmiersprache der Welt.
Verstehen Sie mich nicht falsch – Python wird nicht über Nacht verschwinden. Aber die Risse werden sichtbar, und sie werden größer.
Überall dieselben Statistiken: "Python wächst um 7% pro Jahr!" "Es ist die #1-Sprache auf GitHub!" "Der TIOBE-Index zeigt massive Verbreitung!"
Doch wer genauer hinschaut, erkennt schnell: Das Bild trügt gewaltig.
Die Hälfte der Python-Nutzer verwendet die Sprache seit weniger als zwei Jahren. Das ist kein Wachstum – das ist Fluktuation. Wir bauen keine Gemeinschaft erfahrener Python-Entwickler auf; wir betreiben ein Revolving-Door-System für Anfänger, die Python für einen Data-Science-Kurs lernen und nie wieder verwenden.
Wenn 50% Ihrer "Community" aus Menschen besteht, die die Sprache kaum kennen, haben Sie keine Expertise – Sie haben Marketing.
Hier etwas, was man Ihnen verschweigt: Die Python Software Foundation ist pleite.
2024 mussten sie ihr Förderprogramm pausieren. Warum? Sie verbrennen Geld. Der Jahresbericht zeigt ein Defizit von 1,46 Millionen Dollar – ein dramatischer Anstieg von -225.000 Dollar im Vorjahr.
Die Organisation, die die Sprache pflegt, auf die Sie in Produktionssystemen setzen, ist finanziell instabil. Lassen Sie das auf sich wirken.
Sie bitten Konzerne buchstäblich um Rettung, weil die PyCon – eine Konferenz – zu teuer wurde. Das ist die Foundation, die PyPI verwaltet, Python-Releases verteilt und Kern-CPython-Entwickler beschäftigt.
Wenn das Leitungsgremium Ihrer Programmiersprache ein schlechtes Jahr vom Bankrott entfernt ist, ist das kein "Wachstum" – das ist ein Kartenhaus.
Das schmutzige Geheimnis, das jeder in der Python-Welt kennt, aber nicht ausspricht: Python ist langsam. Peinlich langsam.
Und Entwickler handeln endlich – indem sie gehen.
Der Python Language Summit 2025 enthüllte: 25-33% allen neuen nativen Codes auf PyPI ist in Rust geschrieben. Nicht Python-Extensions mit C (der alte Weg), sondern reines Rust.
Denken Sie darüber nach: Python-Entwickler sind so frustriert von Pythons Performance, dass sie eine völlig andere Sprache lernen, nur um ihren Python-Code brauchbar zu machen.
Beliebte Bibliotheken ersetzen heimlich ihre Python-Kerne:
Selbst die Python-Community gibt zu: Python ist nicht gut genug für Python.
Nur 15% der Python-Entwickler nutzen die neueste Version (3.13).
Fünfzehn Prozent. Das sind nicht "konservative Upgrade-Praktiken" – das ist Ecosystem-Stagnation. Wenn 85% Ihrer Nutzerbasis veraltete Versionen verwendet, haben Sie kein florierendes Ökosystem. Sie haben ein Legacy-Wartungsprojekt.
Vergleichen Sie das mit JavaScript, wo Entwickler sich beschweren, wenn ein Framework sechs Monate alt ist, oder Go, wo Versions-Adoption binnen Monaten geschieht.
Die Python-Community hat sich mit Mittelmäßigkeit arrangiert.
"Aber Python dominiert KI!", sagen sie. "Schauen Sie TensorFlow! PyTorch! Machine Learning!"
Die unbequeme Wahrheit: Python dominiert keine KI – es ist ein dünner Wrapper um C++- und CUDA-Code.
TensorFlows Kern? C++ und CUDA. PyTorchs Kern? C++ und CUDA. NumPys performance-kritische Teile? C und Fortran.
Python ist die Scripting-Schnittstelle, nicht der Motor. Das Lenkrad, nicht das Auto.
Und dieser dünne Wrapper wird dünner. Da KI-Modelle auf Edge-Deployment, mobile Geräte und eingebettete Systeme wandern, wird Pythons Overhead inakzeptabel. Die Zukunft der KI gehört kompilierten Sprachen, nicht interpretierten.
Unternehmen ersetzen bereits stillschweigend Python in ihren KI-Pipelines durch Rust, Go und sogar TypeScript (via Deno/Bun) für bessere Performance und Deployment-Eigenschaften.
Pythons "anfängerfreundlicher" Ruf ist zur Belastung geworden. Die Sprache zieht Menschen an, die Programmier-Grundlagen vermeiden wollen.
Wenn Ihr Verkaufsargument "es ist einfach" lautet, ziehen Sie keine Ingenieure an – Sie ziehen Menschen an, die Abkürzungen suchen.
Das schafft einen Teufelskreis:
Währenddessen wechseln ernsthafte System-Entwickler zu Sprachen, die Sie zwingen zu verstehen, was Ihr Computer tatsächlich tut.
Trotz des Hypes erzählt Python-Adoption in Unternehmensumgebungen eine andere Geschichte.
Die meisten Fortune-500-Unternehmen nutzen Python für Datenanalyse und Scripting – nicht für Kern-Geschäftssysteme. Wenn Performance, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit wichtig sind, greifen sie zu Java, C# oder Go.
Pythons Rolle in Unternehmen beschränkt sich zunehmend auf "Klebe-Code" und Datenverarbeitung. Das ist kein Zeichen einer florierenden, wachsenden Sprache – es ist das Zeichen eines Nischenwerkzeugs.
Pythons Tooling-Situation ist der Running Gag der Branche.
Virtuelle Umgebungen, die plattformübergreifend nicht funktionieren. Package-Manager, die miteinander kollidieren. Dependency-Resolution, die Entwickler zum Programmier-Ausstieg treibt.
Dass Python-Entwickler die erste Stunde jedes Projekts mit pip, poetry, conda und virtualenv kämpfen, ist kein Feature – es ist ein Bug. Ein großer.
Währenddessen haben andere Sprach-Ökosysteme das gelöst:
Das Python-Ökosystem hängt an ehrenamtlicher Arbeit und Unternehmens-Almosen. Schlüssel-Bibliotheken werden von ein oder zwei Personen in ihrer Freizeit gepflegt.
Das ist nicht nachhaltig. Wenn ein kritischer Bibliotheks-Maintainer ausbrennt oder weiterzieht, können ganze Ökosystem-Teile über Nacht kollabieren.
Die finanziellen Probleme der Python Foundation sind nur die Spitze des Eisbergs. Das gesamte Ökosystem basiert auf unbezahlter Arbeit und Goodwill – beides endliche Ressourcen.
Das bedeutet nicht, dass Python morgen verschwindet. COBOL gibt es schließlich auch noch.
Aber wir nähern uns einem Wendepunkt, wo Pythons Schwächen die Stärken für die meisten Anwendungsfälle überwiegen:
Python stirbt nicht an einer einzigen Ursache – es stirbt an tausend kleinen Schnitten.
Es ist das akkumulierte Gewicht von Technical Debt, Ökosystem-Fragmentierung, Performance-Limitierungen und einer Community, die mehr an Anfänger-Tutorials als an der Lösung harter Probleme interessiert ist.
Die Zeichen sind überall:
Python war erfolgreich, weil es "gut genug" war, als "gut genug" schwer zu finden war. Es war lesbar, als die meisten Sprachen es nicht waren. Es hatte Bibliotheken, als die meisten Ökosysteme kahl waren.
Aber "gut genug" ist nicht mehr gut genug.
Heutige Entwickler haben bessere Optionen. Sprachen, die sowohl schnell ALS AUCH lesbar sind. Ökosysteme, die sowohl reich ALS AUCH gut organisiert sind. Tools, die sowohl mächtig ALS AUCH angenehm zu verwenden sind.
Python stirbt, wie alle Technologien sterben – nicht mit einem Knall, sondern mit der stillen Erkenntnis, dass es bessere Wege gibt, Probleme zu lösen.
Die Frage ist nicht, ob Python überleben wird. Es wird – als Legacy-Sprache für bestehende Systeme und Programmier-Grundlagen.
Die Frage ist: Wollen Sie die Zukunft auf einem Fundament bauen, das bereits Risse zeigt?
Die beste Zeit, Pythons Nachfolger zu lernen, war vor fünf Jahren. Die zweitbeste Zeit ist jetzt.
Denn wenn die Geschichte Pythons Epitaph schreibt, wird es brutal kurz sein:
"Es war einfach. Aber es war nicht genug."
Antwort: Finanzielle Probleme, langsame Performance, schlechte Tooling-Erfahrungen und die Abwanderung zu Alternativen wie Rust und Go schwächen Pythons Position.
Antwort: Unternehmen setzen zunehmend auf Java, C#, Go und Rust, da diese höhere Performance, bessere Skalierbarkeit und stabilere Toolchains bieten.
Antwort: Python dient in KI meist nur als Wrapper für C++ und CUDA. Für Edge-Deployments und Performance-kritische Anwendungen gewinnen kompilierten Sprachen an Bedeutung.
Antwort: Die Python Software Foundation kämpft mit hohen Defiziten, einer unsicheren Finanzlage und Abhängigkeit von Spenden großer Konzerne.
Antwort: Python verschwindet nicht sofort, bleibt aber zunehmend eine Legacy-Sprache für bestehende Systeme und Einsteigerkurse, während neue Projekte oft auf modernere Alternativen setzen.
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Warum brauchen Sie eine Prototypen? Haben Sie zufällig eine Menge Ideen und Anforderungen von Kunden, wenn es um das Projekt geht? Wenn ja, dann ist ggf. die Entwicklung eines Prototypen eine geeignete Methode diese Ideen und Anforderungen zu überprüfen. Ein Prototyp ist etwas, das die meisten Menschen mit materiellen Produkten assoziieren, nicht unbedingt mit mobilen oder Web-Anwendungen. In der IT-Branche - und insbesondere in modernen Softwarehäusern - wird der Prototyp jedoch sehr häufig im Softwareentwicklungsprozess eingesetzt. Zunehmend ist er auch ein Schlüsselelement im Prozess der Vertragsabschlüsse.
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So werden Ihre Code-Reviews (noch) besser. Wir alle wissen, dass wir ohne Code-Review nicht weit kommen. Es verbessert die Qualität des Codes und macht seine Struktur stabiler. Außerdem helfen Reviews den Programmierern, Beziehungen aufzubauen und effektiver zu arbeiten. Es lässt sich jedoch nicht leugnen, dass ein Review von gleichem Code viel einfacher zu planen als durchzuführen ist, und solche Reviews können ein Alptraum für Teamleiter sein.
Start-ups sind aus unserer Gegenwart nicht mehr wegzudenken. Immer mehr davon sind Unternehmen, die mit IT zu tun haben. Doch wir kennen nur die, die erfolgreich waren. Von denen, die gescheitert sind, hat noch nie jemand etwas gehört. Manchmal war ihr Scheitern mit überbewerteten Plänen verbunden, ein anderes Mal scheiterten sie, weil sie sich darauf konzentrierten, sofort etwas Neues zu schaffen, ohne einen richtigen langfristigen Ansatz zu verfolgen.
