Mit der raschen Verbreitung von KI bauen Entwickler zunehmend KI-Modelle in Anwendungen ein und beteiligen sich in großer Zahl an KI-Projekten auf GitHub.

Mit Python 3.13 ist die neueste stabile Version der Programmiersprache Python erschienen.

Nach rund 12 Jahren in der Entwicklung liegt die funktionale Programmiersprache Hy in der Version 1.0.0 vor.

Bei der Arbeit für unser KI-Buch bin ich kürzlich über Aider gestolpert. Dabei handelt es sich um ein Konsolenwerkzeug zum Coding. Im Gegensatz zu anderen Tools (ChatGPT, GitHub Copilot etc.), die Sie beim Coding nur unterstützen, ist Aider viel selbstständiger: Sie sagen, was Ihr Programm machen soll. Aider erzeugt die notwendigen Dateien, implementiert die Funktion und macht gleich einen git-Commit. Sie testen den Code, optimieren vielleicht ein paar Details, dann geben Sie Aider weitere Aufträge. Den Großteil der Coding-Aufgaben übernimmt Aider. Sie sind im Prinzip nur noch für das Ausprobieren und Debugging zuständig.

Wie Sie gleich sehen werden, funktioniert das durchaus (noch) nicht perfekt. Aber das Konzept ist überzeugend, und es ist verblüffend, wie viel schon klappt. Aider kann auch auf ein bestehendes Projekt angewendet werden, das ist aber nicht Thema dieses Blog-Beitrags. Generell geht es mir hier nur darum, das Konzept vorzustellen. Viel mehr Details können Sie in der guten Dokumentation nachlesen. Es gibt auch diverse YouTube-Videos. Besonders überzeugend fand ich Claude 3.5 and Aider: Use AI Assistants to Build AI Apps.

Voraussetzungen

Damit Sie Aider ausprobieren können, brauchen Sie einen Rechner mit einer aktuellen Python-Installation, git sowie einen (kostenpflichtigen!) Key für ein KI-Sprachmodell. Ich habe meine Tests mit GPT-4o von OpenAI sowie mit Claude 3.5 Sonnet (Anthrophic) durchgeführt. Ein wenig überraschend hat Claude 3.5 Sonnet merklich besser funktioniert.

Damit Sie einen API-Key bekommen, müssen Sie bei OpenAI oder Anthrophic einen Account anlegen und Ihre Kontakt- und Kreditkartendaten hinterlegen. Sie kaufen dort vorab »Credits«, die dann durch API-Abfragen aufgebraucht werden. Für erste Tests reichen 10 EUR aus. Sie müssen also kein Vermögen investieren, um Aider auszuprobieren.

Installation von aider

aider ist ein Python-Programm. Die Installation führen Sie am besten in einem Virtual Environment aus, im Prinzip so:

mkdir aider
cd aider
python3 -m venv .
source bin/activate
pip3 install aider-chat

Jetzt müssen Sie noch eine Umgebungsvariable für Ihren API-Key definieren (am besten in .bashrc oder .zshrc).

export OPENAI_API_KEY='sk-xxxxx'
export ANTHROPIC_API_KEY='sk-yyyyy'

Falls beide Variablen definiert sind, nutzt Aider das Modell Sonnet von Anthrophic. Mit den Optionen --4o oder --sonnet können Sie das Sprachmodell explizit auswählen. Aider unterstützt auch andere Sprachmodelle, empfiehlt aber explizit diese beiden Modell sowie DeepSeek Coder (siehe auch https://aider.chat/docs/leaderboards/).

»Hello World« mit GPT-4o von OpenAI

Um Aider kennenzulernen habe ich mir gedacht, ich beauftrage das Tool, ein ganz simples Webscraping-Tool in Python zu programmieren, das aus einer Wetterseite von orf.at die aktuelle Temperatur in Graz extrahiert. (Warnung: Das Script hat reinen Demonstrations-Charakter. Das regelmäßige Auslesen von Wetterseiten und die Nutzung der so gewonnen Daten — wofür auch immer — ist bei nahezu allen Websites verboten.)

Für den Test habe ich ein neues Verzeichnis eingerichtet, dieses aktiviert und (immer noch im Virtual-Environment) aider gestartet.

mkdir ~/my-projects/test1
cd ~/my-projects/test1
aider --4o
  No git repo found, create one to track GPT's changes (recommended)? y
  Models: gpt-4o with diff edit format, weak model gpt-4o-mini
  Git repo: .git with 0 files
  Repo-map: using 1024 tokens
  Use /help <question> for help, run "aider --help" to see cmd line args

Die weitere Bedienung erfolgt durch Konsolenkommandos. Ich habe damit begonnen, mit /web die Wetterseite zu laden. Beim ersten /web-Kommando installiert Aider nach einer Rückfrage das Webscraping-Tool Playwright. Mit der folgenden Frage habe ich überprüft, dass Aider den Inhalt der gelesenen Seite versteht.

> /web https://wetter.orf.at/steiermark

I see that you've shared a webpage content. How can I assist you with this? Are
you looking to extract specific information, transform the data, or something
else? Please provide more details about what you need.

Tokens: 7,057 sent, 43 received. Cost: $0.04 request, $0.04 session.

> what is the temperature in Graz?

The temperature in Graz, according to the provided content, is 27.2°C.

Nach diesem einleitenden Test habe ich nun versucht, eine App zu entwickeln, die diese Aufgabe übernimmt. Aider erzeugt eine neue Datei und speichert die Datei dort. Von der Programmiersprache war nie die Rede, Aider hat sich für Python entschieden. In einem zweiten Prompt habe ich Aider darum gebeten, das Projekt mit einer requirement-Datei auszustatten.

> write a Python script which extracts the temperature of Graz 
  from https://wetter.orf.at/steiermark/

Add https://wetter.orf.at/steiermark/ to the chat? y

Let's create a Python script that extracts the temperature of Graz from the
given URL. We'll use the requests library to fetch the webpage content and
BeautifulSoup from the bs4 library to parse the HTML.

Here is the script:

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup

    def get_graz_temperature():
        url = "https://wetter.orf.at/steiermark/"
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()  # Ensure we notice bad responses

        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        graz_section = soup.find('a', href="https://wetter.ORF.at/steiermark/grazuniversitaet/")

        if graz_section:
            temperature_text = graz_section.find_next_sibling(text=True)
            if temperature_text:
                temperature = temperature_text.strip().split(' ')[0]
                return temperature
        return None

    if __name__ == "__main__":
        temperature = get_graz_temperature()
        if temperature:
            print(f"The temperature in Graz is {temperature}°C.")
        else:
            print("Could not find the temperature for Graz.")

This script will:

 1 Fetch the webpage content from the given URL.
 2 Parse the HTML content to find the section related to Graz.
 3 Extract and print the temperature for Graz.

You can run this script in your Python environment to get the current
temperature in Graz.

Tokens: 7,196 sent, 314 received. Cost: $0.04 request, $0.11 session.

Allow creation of new file new_file_path: extract_graz_temperature.py? y

Applied edit to new_file_path: extract_graz_temperature.py
Commit beb001f feat: add script to extract temperature of Graz from weather website
You can use /undo to revert and discard commit beb001f.

> add a requirement file to the project

To add a requirements file to the project, we need to create a new file named
requirements.txt and list the necessary dependencies.

requests
beautifulsoup4

Tokens: 2,372 sent, 66 received. Cost: $0.01 request, $0.13 session.

In einem zweiten Terminal-Fenster oder -Tab habe ich nun ein weiteres Virtual Environment eingerichtet, um alle erforderlichen Module zu installieren und das neue Script zu testen.

cd ~/my-projects/test1
python3 -m venv .
source bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

Dabei habe ich auch schon den ersten Fehler entdeckt. Aider hat das neue Python-Script nicht extract_graz_temperature.py genannt, sondern new_file_path: extract_graz_temperature.py. Diesen Fehler habe ich mit git behoben.

git mv 'new_file_path: `extract_graz_temperature.py' extract_graz_temperature.py
git commit -m 'fixed wrong filename'

Der erste Test verläuft enttäuschend:

python3 extract_graz_temperature.py 

  extract_graz_temperature.py:13: DeprecationWarning: The 
  'text' argument to find()-type methods is deprecated. 
  Use 'string' instead.

  Could not find the temperature for Graz.

Der Code enthält offensichtlich einen veralteten Parameter. Zurück im ersten Terminal/Tab bitte ich Aider, das Problem zu beheben. Aider sieht den Fehler ein und korrigiert den Code.

> tried to run the code, got this error: 
  extract_graz_temperature.py:13: DeprecationWarning: The 'text' 
  argument to find()-type methods is deprecated. Use 'string'
  instead. Can you fix the code? I renamed the code file to
  extract_graz_temperature.py.

extract_graz_temperature.py
Add these files to the chat? y

 <<<<<<< SEARCH
         temperature_text = graz_section.find_next_sibling(text=True)
 =======
         temperature_text = graz_section.find_next_sibling(string=True)
 >>>>>>> REPLACE

...

Tokens: 2,585 sent, 86 received. Cost: $0.01 request, $0.14 session.

Aber auch nach diesem Fix funktioniert das Script nicht. Das Problem ist, dass das Script die Struktur der Wetter-Website nicht korrekt analysiert hat und Beautiful Soup (eine HTML-Parser-Bibliothek für Python) falsch anwendet. Etwas enttäuscht habe ich an dieser Stelle den ersten Versuch abgebrochen. Die bis dahin angefallenen Kosten von 14 US Cent sind immerhin verschmerzbar.

»Hello World« mit Sonnet 3.5 von Anthrophic

Anstatt mich mit der Fehlersuche zu ärgern, habe ich das ganze Experiment mit dem Sprachmodell Sonnet wiederholt. Die folgenden Ausgaben sind stark gekürzt.

mkdir ~/my-projects/test2
cd ~/my-projects/test2
aider --sonnet

> /web https://wetter.orf.at/steiermark

> what is the temperature in Graz?

Based on the information provided in the weather report for Steiermark, there
are multiple temperature readings for Graz:

 1 Graz Heinrichstrasse: 30.3°C
 2 Graz-Straßgang: 29.8°C
 3 Graz-Thalerhof: 29.2°C
 4 Graz-Universität: 30.3°C

The temperatures in Graz range from 29.2°C to 30.3°C, with most locations
reporting around 30°C. The warmest spots in Graz appear to be Heinrichstrasse
and the University area, both at 30.3°C.

Tokens: 7,323 sent, 129 received. Cost: $0.02 request, $0.05 session.

> write a Python script which extracts the temperature of Graz 
  from https://wetter.orf.at/steiermark/

...

> add a requirement file to the project

...

In einem weiteren Terminal habe ich nun auch für dieses Projekt ein Python Environment eingerichtet und das Script ausprobiert:

(Virtual Environment einrichten, Requirements mit pip installieren ...)

python3 extract_graz_temperature.py 

  Graz Heinrichstrasse: 30,3 °C

Bingo! Das Script wählt eine der vier Messstellen von Graz aus und zeigt die Temperatur dort an. Wunderbar.

Dementsprechend ermutigt habe ich mein Glück weiter strapaziert. Das Script soll die Durchschnittstemperatur aller vier Messstellen ausrechnen. Zurück in Terminal 1 mit Aider. Wie die folgenden Prompts zeigen, sind fünf Versuche notwendig, bis Aider endlich funktionierenden Code zusammenbringt. (Die ursprüngliche Fassung versucht aus Zeichenketten wie ‚30,3 C‘ in Fließkommazahlen umzuwandeln. Es ignoriert sowohl das deutsche Dezimalformat als auch die Zeichenkette ‚ C‘ am Ende. Die ganze Prozedur dauert inklusive meiner Tests eine Viertelstunde.

> please change extract_graz_temperature.py to calculate the average temperature for Graz

> does not work because of german number format (1,3 instead of 1.3); please fix

> still fails, probably because temperature string contains ' C' at the end; please fix once more

> still fails, the space in ' C' is a fixed space; try again

> it's the unicode fixed blank; just drop the last two characters

Tokens: 3,153 sent, 211 received. Cost: $0.01 request, $0.16 session.

Immerhin, das Script funktioniert jetzt:

python3 extract_graz_temperature.py 

  Average temperature for Graz: 29.9°C

Die API-Kosten für die Entwicklung des Scripts betrugen 13 US Cents. Meine Arbeitszeit habe ich nicht gerechnet ;-)

Fazit

Im Internet finden Sie diverse Videos, wo Aider scheinbar auf Anhieb perfekt funktioniert. Meine Tests haben gezeigt, dass das durchaus nicht immer der Fall ist.

Was mich trotz aller Fehler begeistert, ist das Konzept: Am besten führen Sie Aider in einem VSCode-Terminal aus, während in VSCode das Projektverzeichnis geöffnet ist. (Das Ganze funktioniert natürlich auch mit jedem anderen Editor.) Dann haben Sie eine grandiose Umgebung zum Testen des Codes sowie für dessen Weiterentwickung mit Aider.

Ja, weder Aider noch die von Aider genutzten Sprachmodelle sind zum jetzigen Zeitpunkt perfekt. Aber das Potenzial, das hier schlummert, ist enorm. Sie sind damit quasi eine Abstraktionsebene über dem Code. Sie geben Aider Kommandos, wie es den Code weiterentwickeln oder verbessern soll, ohne sich im Detail mit Funktionen, Schleifen oder Variablen zu beschäftigen. (Dieses Wissen brauchen Sie zum Debugging aber weiterhin!)

Quellen/Links

• https://github.com/paul-gauthier/aider
• https://aider.chat/docs/usage/tutorials.html
• https://aider.chat/docs/leaderboards
• https://simonwillison.net/2024/Jul/31/aider
• YouTube: Claude 3.5 and aider: Use AI Assistants to Build AI Apps
• https://www.anthropic.com/api
• https://openai.com/index/openai-api/

Die Python Software Foundation hat wichtige Zahlen, Details und Informationen zum vergangenen Jahr 2023 in ihrem neuesten Annual Impact Report zusammengefasst.

Das Unternehmen Tiobe misst die Verbreitung von Programmiersprachen. Demnach war Python auch im letzten Jahr erneut die beliebteste Sprache, gefolgt von C, C++ und Java.

Die neueste Ausgabe des FCM ist da. Im Full Circle Magazine 199 gibt es einen Test zu Ubuntu 23.10 sowie MiniOS. Zudem behandelt das kostenlose Magazin die üblichen Themen: Das Magazin ist wie üblich Englisch und Du darfst es kostenlos herunterladen. Es gibt ein PDF sowie eine EPUB-Variante. Eine französische Version ist ebenfalls vorhanden, allerdings gibt es hier nur ein PDF.

Der Beitrag Full Circle Magazine #199 kostenlos verfügbar ist von bitblokes.de.

Die Raspberry Pi Foundation hat früher in diesem Jahr den Code Editor zur Verfügung gestellt. Das ist kostenloses Online-Tool, womit Kinder ab 9 Jahren textbasiertes Programmieren einfach lernen können. Der Code Editor wurde nun verbessert und er unterstützt ab sofort Website-Projekte mit HTML/CSS. Zudem lässt er sich besser auf Mobilgeräten und Tablets benutzen. Dafür gibt es eine klarere und einfachere Navigation für Geräte mit kleinen Bildschirmen. Zudem wurden die Tabs für Menü, Code und Ausgabe/Vorschau getrennt. Code Editor kurz erklärt […]

Der Beitrag Code Editor unterstützt nun HTML und mobile Geräte ist von bitblokes.de.

Das Python-Team hat festgelegt, wie die Sprache eine bessere Nebenläufigkeit bekommen soll. Bei zu großen Problemen wird dies aber nie umgesetzt.

Das technische Leitungsgremium der Sprache Python hat wichtige Details zur Umsetzung einer besseren Nebenläufigkeit bekannt gegeben. Konkret handelt es sich dabei um die Annahme und Ausgestaltung der Spracherweiterung PEP 703, die den sogenannten Global Interpreter Lock (GIL) in der Standardimplementierung CPython optional machen möchte. Das so entstehende free-threaded Python könnte aber massive Auswirkungen auf das gesamte Ökosystem haben, sodass die Beteiligten nun eben eine lange Testphase anstreben.

Begonnen werden könnte damit wohl sofort, wie es in der Ankündigung heißt. Die Technik soll dabei durch eine Option beim Kompilieren von CPython selbst aktiviert werden können. Das sollte zwar nirgendwo standardmäßig oder gar produktiv genutzt werden, ermögliche aber Paketbetreuern, die Implementierung zu testen. Eine zweite Testphase soll darüber hinaus erst starten, wenn die Arbeiten an API und ABI sich weitgehend beruhigt haben und der Community-Support für die neue Technik groß genug ist.

Letztlich soll das free-threaded Python der Standard für Sprachen werden und diese dann eben komplett ohne GIL auskommen. Das Team zielt dabei darauf, diesen Übergang so störungsfrei wie möglich zu machen. Anfänglich soll der GIL dabei noch optional verfügbar bleiben. Wenn dieser aber nicht mehr weitläufig genutzt wird, soll die Technik komplett entfernt werden.

Wie das Team selbst schreibt, sind diese Pläne derzeit noch bewusst vage gehalten und erfordern wohl dauerhaft begleitenden Diskussionen der Beteiligten. Einen Zeitplan für die Umsetzung gibt es damit noch nicht und die Verantwortlichen wollen jeden der Schritte einzeln evaluieren, auch um eventuelle Änderungen noch rechtzeitig zurücknehmen zu können. Das Python-Team behält sich dabei auch vor, sämtliche der Arbeiten an einem No-GIL-Python zurückzunehmen, sollte diese nicht die Erfolge bringen, die sich die Beteiligten wünschen.

Der Beitrag Weg für Python ohne Global Interpreter Lock frei erschien zuerst auf Linux-Magazin.

pip ist das Paketverwaltungs-Tool von Python. Wenn Sie in einem Script ein Zusatzmodul benötigen, führen Sie einfach pip install xxx bzw. unter macOS und bei manchen Linux-Distributionen pip3 install xxx aus. pip lädt das erforderliche Modul sowie eventuelle Abhängigkeiten herunter und installiert die Pakete lokal (d.h., sie brauchen meine root-Rechte).

Meistens funktioniert pip gut — aber nicht immer. Die häufigste Fehlerquelle unter Windows ist die Parallelinstallation mehrerer Python-Versionen. Dann ist nicht immer klar, auf welche Python-Version sich pip bezieht. Nach meiner Erfahrung scheint pip zumeist die falsche Version zu nehmen. Daher mein Tipp: Vermeiden Sie unter Windows unbedingt die Mehrfachinstallation von Python!

Aber auch unter Linux kann es Probleme geben. Die Ursache hier besteht darin, dass viele Distributionen selbst eine riesige Sammlung von Paketen mit Python-Erweiterungen anbieten. Die Parallelinstallation eines Moduls, einmal mit apt oder dnf und ein zweites Mal mit pip, kann dann zu Konflikten führen — insbesondere dann, wenn nicht exakt dieselben Versionen zum Einsatz kommen. Die Python-Entwickler haben deswegen im ‎Python Enhancement Proposals (PEP) 668 festgeschrieben, dass in solchen Fällen Pakete aus Linux-Repositories vorzuziehen sind. PEP 668 gilt grundsätzlich seit Python 3.11. Tatsächlich implementiert ist es momentan nur in aktuellen Linux-Distributionen:

• Ubuntu ab Version 23.04
• Debian ab Version 12
• Raspberry Pi OS ab dem Bookworm-Release (Okt. 2023)
• Arch Linux

Noch nicht implementiert ist PEP 668 dagegen unter RHEL und Fedora (auch nicht in Version 39 Beta).

pip-Fehlermeldung

Der Versuch, mit pip ein Modul zu installieren, führt bei aktuellen Debian-, Ubuntu- und Raspberry-Pi-OS-Versionen zur folgenden Fehlermeldung:

$ pip install matplotlib

error: externally-managed-environment
This environment is externally managed

    To install Python packages system-wide, try apt install
    python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
    install.

    If you wish to install a non-Debian-packaged Python package,
    create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv.
    Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make
    sure you have python3-full installed.

    If you wish to install a non-Debian packaged Python application,
    it may be easiest to use pipx install xyz, which will manage a
    virtual environment for you. Make sure you have pipx installed.

    See /usr/share/doc/python3.11/README.venv for more information.

note: If you believe this is a mistake, please contact your Python 
installation or OS distribution provider. You can override this, 
at the risk of breaking your Python installation or OS, by 
passing --break-system-packages. Hint: See PEP 668 for the 
detailed specification.

Lösung 1: Installation des äquivalenten Linux-Pakets

Die obige Fehlermeldung weist direkt auf die beste Lösung hin — nämlich die Installation des entsprechenden Linux-Pakets mit apt python3-xxx, wobei xxx der Paketname ist. Für die matplotlib führen Sie unter Debian, Ubuntu und Raspberry Pi OS das folgende Kommando aus:

sudo apt install python3-matplotlib

Diese Empfehlung ist mit zwei Einschränkungen verbunden: Sie erfordert, dass Sie root– oder sudo-Rechte haben, und sie setzt voraus, dass das gewünschte Modul tatsächlich im Repository Ihrer Linux-Distribution zur Verfügung steht. Letzteres ist oft der Fall, aber nicht immer. Auf pypi.org gibt es fast 500.000 Projekte, die Debian-Standard-Repositories enthalten dagegen »nur« gut 4000 (apt list | grep python3- | wc -l).

Lösung 2: Verwendung einer virtuellen Umgebung

Ein Virtual Environment im Kontext von Python ist ganz einfach ein Projektverzeichnis, in das die für das Projekt erforderlichen Module lokal und projektspezifisch installiert werden. Das hat mehrere Vorteile:

• Es ist klar, welche Module ein bestimmtes Projekt benötigt. Das Projekt lässt sich später einfacher auf einen anderen Rechner übertragen.
• Es kann keine Konflikte zwischen unterschiedlichen Projekten geben, die unterschiedliche Module erfordern.
• Sie sind nicht auf die von Ihrer Linux-Distribution angebotenen Python-Module eingeschränkt und brauchen keine Administratorrechte zur Installation von Linux-Paketen.

Virtuelle Umgebungen werden von Python durch das Modul venv unterstützt. Dieses Modul muss vorweg installiert werden, entweder mit apt install python3-venv oder durch apt install python3-full. Anschließen richten Sie Ihr Projekt ein:

$ python3 -m venv my-project

Python erzeugt das Verzeichnis my-project, falls dieses noch nicht existiert, und richtet dort eine minimale Python-Umgebung ein. (»Minimal« bedeutet: ca. 1500 Dateien, Platzbedarf ca. 25 MByte. Nun ja.) Nun führen Sie in Ihrem Terminal-Fenster mit source das Shell-Script activate aus, um die Umgebung zu aktivieren:

$ cd my-project
$ source bin/activate
(my-project)$ 

In dieser Umgebung funktioniert pip wie gewohnt. In der Folge können Sie Ihr Script ausführen, das die lokal installierte Module nutzt:

(my-project)$ pip install requests beautifulsoup4
(my-project)$ ./my-webscraping-script.py

Anstelle venv direkt zu nutzen, gibt es diverse Tools, um die Verwaltung Ihrer virtuellen Umgebungen zu vereinfachen. Am bekanntesten sind pipenv und virtualenv. Persönlich ist mir pipenv am liebsten. Das Tool muss vorweg installiert werden (apt install pipenv).

Lösung 3: Das Kommando pipx

pipx ist eine Variante zum klassischen pip-Kommando, das sich gleichzeitig um die Einrichtung einer virtuellen Umgebung kümmert (siehe auch die Dokumentation). pipx ist allerdings nicht zur Installation von Bibliotheken gedacht, sondern zur Installation fertiger Python-Programme. Diese werden in .local/bin gespeichert.

pipx ist nur dann eine attraktive Option, wenn Sie ein als Python-Modul verfügbares Programm unkompliziert installieren und ausführen wollen. Wenn Sie dagegen selbst Scripts entwickeln, die von anderen Modulen abhängig sind, ist pipx nicht das richtige Werkzeug.

Lösung 4: Option pip --break-system-packages

Ein vierter Lösungsweg besteht darin, an pip die Option --break-system-packages zu übergeben. Die Option ist weniger schlimm, als ihr Name vermuten lässt. Im Prinzip funktioniert pip jetzt so wie bisher und installiert das gewünschte Modul, ganz egal, ob es ein äquivalentes Paket Ihrer Distribution gibt oder nicht, und unabhängig davon, ob dieses Paket womöglich schon installiert ist.

Empfehlenswert ist der Einsatz dieser Option in CI-Scripts (Continuous Integration), z.B. in Test- oder Deploy-Scripts für git (siehe auch diesen Blog-Beitrag von Louis-Philippe Véronneau). Die Option --break-system-packages ist oft der schnellste und bequemste Weg, nicht mehr funktionierende Scripts wieder zum Laufen zu bringen.

Quellen/Links

• https://peps.python.org/pep-0668/
• https://veronneau.org/python-311-pip-and-breaking-system-packages.html
• https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html
• https://pypa.github.io/pipx
• https://pipenv.pypa.io
• https://virtualenv.pypa.io

Seit gestern ist die neue Version von Raspberry Pi OS auf der Basis von Debian 12 (»Bookworm«) verfügbar. Diese Version ist Voraussetzung für den Raspberry Pi 5, läuft aber natürlich auch auf älteren Raspberry Pis. Ich habe meine Tests auf einem Pi 5 sowie einem Pi 400 durchgeführt.

Auf den ersten Blick sieht der Desktop auf der Basis von LXDE nahezu unverändert aus. Aber dieser Eindruck täuscht erheblich: Raspberry Pi OS verwendet jetzt Wayland, PipeWire und den NetworkManager.

Wayland für Pi 4 und 5, Abschied von X in Raten

Auf aktuellen Raspberry-Pi-Modellen (Pi 4, Pi 400, Pi 5) kommt nun standardmäßig Wayland statt xorg als Fundament für das Grafiksystem zum Einsatz.

pi5$ echo $XDG_SESSION_TYPE
  wayland

Das ist ein großer Schritt, weil dafür viele Komponenten verändert bzw. hinzugefügt werden mussten:

• Compositor: Wayfire
• Panel/Desktop-Shell: wf-panel-pi

Zusammen mit dem Panel mussten auch die diversen Plugins für das Menü, die Bluetooth- und WLAN-Konfiguration, Lautstärkeeinstellung usw. neu implementiert werden.

Der Wayland-Umstieg ist mit den von anderen Desktop-Systemen bekannten Einschränkungen bzw. Kinderkrankheiten verbunden: Fernwartung, Screenshots usw. zicken bzw. funktionieren gar nicht. Auf das Thema VNC und Remote Desktop gehe ich hier in einem eigenen Artikel ein. Zum Erstellen von Screenshots verwenden Sie am besten das Kommando grim (siehe Projektseite). Gimp und scrot liefern lediglich schwarze Bilder, shutter stürzt ab.

Ältere Raspberry-Pi-Modelle (Pi 3, Zero etc.) verwenden aufgrund von Performance-Problemen weiterhin xorg. Aber auch bei diesen Modellen ist in Zukunft der Wechsel zu Wayland geplant.

Audio-System PipeWire

Nach Fedora, Ubuntu & Co. verwendet nun auch Raspberry Pi OS das neue PipeWire-Audiosystem. Es ersetzt PulseAudio. Für die Desktop-Nutzung der Audio-Funktionen sollten sich dadurch nichts ändern. Wenn Sie Audio-Funktionen per Script steuern möchten, müssen Sie sich an die neuen pw-xxx-Kommandos gewöhnen (siehe https://docs.pipewire.org/page_tools.html).

Netzwerkkonfiguration mit dem NetworkManager

Ähnlich wie beim Audio-System passt sich Raspberry Pi OS auch bei der Netzwerkkonfiguration den anderen Distributionen an und verwendet nun den NetworkManager als Backend. dhcpcd hat ausgedient. Wiederum ist von der Änderung an der Oberfläche nicht viel zu sehen. Die Konfigurationswerkzeuge zur Herstellung einer WLAN-Verbindung sehen ähnlich aus wie bisher. Allerdings gibt es nun diverse neue Funktionen, z.B. zur Herstellung von VPN-Verbindungen. Änderung ergeben sich auch, wenn Sie die Netzwerkkonfiguration per Script verändern möchten. Das wichtigste neue Kommando ist nmcli. Die Konfigurationsdateien werden in /etc/NetworkManager gespeichert. WLAN-Passwörter landen in /etc/NetworkManager/system-connections/*.conf.

Bei meinen Tests traten im Zusammenspiel mit dem Raspberry Pi Imager bei der Vorweg-Konfiguration (z.B. für Headless-Systeme) noch Fehler auf. Es ist aber zu erwarten/hoffen, dass diese bald gelöst sein werden.

Webbrowser: Firefox oder Chromium?

In der Vergangenheit galt Chromium als Default-Webbrowser für Raspberry Pi OS. In Kooperation mit Mozilla wurde nun auch Firefox besser an die Hardware- und Software-Eigenheiten angepasst und wird nun als gleichwertige Alternative angeboten. Standardmäßig sind beide Programme installiert. Den Default-Webbrowser können Sie im Programm Raspberry-Pi-Konfiguration festlegen.

Mathematica

Aus nostalgischen Gründen bin ich ein großer Fan von Mathematica und finde es fantastisch, dass das Programm Raspberry-Pi-OS-Anwendern kostenlos zur Verfügung steht. Das gilt auch für die neue Version von Raspberry Pi OS — aber aktuell nicht auf dem Pi 5. Dort erscheint beim Start der Hinweis, dass ein Lizenzcode erforderlich ist. Anscheinend soll dieses Problem
noch behoben werden. Die Raspberry Pi Foundation wartet diesbezüglich auf ein Update von Wolfram (Quelle). Update 9.11.2023: Mit den neuesten Updates funktioniert nun auch Mathematica wieder — und zwar schneller denn je!

Versionsnummern

Dank des neuen Fundaments auf der Basis von Debian 12 haben sich viele Versionsnummern geändert:

Basis             Desktop              Programmierung   Server
---------------   ------------------   --------------   --------------
Kernel      6.1   Gimp          2.10   bash       5.2   Apache     2.4
glibc      2.36   LibreOffice    7.4   gcc       12.2   CUPS       2.4
Mesa       23.2   LXDE            11   Java        17   MariaDB  10.11
Systemd     247   VLC            3.0   PHP        8.2   OpenSSH    9.2
X-Server   21.1                        Python    3.11   Samba     4.17
Wayland    1.21

Python-Module

Bisher war es unter Python gebräuchlich, Zusatzmodule einfach mit pip bzw. pip3 zu installieren. In aktuellen Python-Versionen ist das nicht mehr erwünscht und führt zu einem Fehler:

$ pip install --user matplotlib

error: externally-managed-environment

  This environment is externally managed
  To install Python packages system-wide, try apt install
    python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
    install.

    If you wish to install a non-Debian-packaged Python package,
    create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv.
    Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make
    sure you have python3-full installed.

    For more information visit http://rptl.io/venv

note: If you believe this is a mistake, please contact your Python installation or OS distribution provider. You can override this, at the risk of breaking your Python installation or OS, by passing --break-system-packages.
hint: See PEP 668 for the detailed specification.

Es gibt zwei Auswege:

• Einer besteht darin, das entsprechende Paket aus dem Raspberry Pi OS Repository zu installieren. Für das obige Beispiel würde das richtige Kommande sudo apt install python3-matplotlib lauten.

• Der andere Lösungsweg setzt voraus, dass Sie für ihr Python-Projekt eine virtuelle Umgebung verwenden (siehe auch https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/os.html#python-on-raspberry-pi).

Der geänderte Umgang mit Python-Modulen hat übrigens nichts mit Raspberry Pi OS zu tun, sondern ist eine von der Python-Entwicklergemeinde vorgegebene Änderung, die alle modernen Linux-Distributionen betrifft.

32 oder 64-Bit?

Auf https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems sowie im Programm Raspberry Pi Imager wird nach wie vor die 32-Bit-Version von Raspberry Pi OS empfohlen. Die 64-Bit-Version ist dort nur die zweite Option.

Ich habe meine Tests dagegen mit der 64-Bit-Version durchgeführt, die für Pi-Modelle mit mehr als 2 GByte zweckmäßiger ist, einzelnen Prozessen mehr RAM zuordnen kann und etwas mehr Geschwindigkeit verspricht.

Interessanterweise kommt je nach Raspberry-Pi-Modell eine unterschiedliche Pagesize zum Einsatz: 16 kByte auf dem Raspberry Pi 5 aber wie bisher 4 kByte auf dem Raspberry Pi 400.

pi5$ getconf PAGESIZE
16384

pi400$ getconf PAGESIZE
4096

Die 16-kByte-Pagesize ist übrigens zu manchen Programmen inkompatibel. Unter anderem kann deswegen Geekbench 6.2 nicht in der 64-Bit-Version von Raspberry Pi OS ausgeführt werden.

Lüftersteuerung

Der Raspberry Pi 5 enthält eine Buchse zum Anschluss eines CPU-Lüfters. Raspberry Pi OS kümmert sich darum, den Lüfter nur nach Bedarf einzuschalten, und auch dann dynamisch (also nur in der erforderlichen Drehzahl). Im Leerlaufbetrieb bleibt der Raspberry Pi 5 lautlos.

Upgrade

Ein Upgrade eines bereits installierten Raspberry Pi OS »Bullseye« auf Version »Bookworm« ist theoretisch durch eine Veränderung der Paketquellen möglich (siehe z.B. hier im Raspberry-Pi-Forum). Diese Vorgehensweise wird aber explizit nicht unterstützt und führt nach meinen eigenen Erfahrungen oft zu massiven Problemen. Wenn Sie die aktuelle Version von Raspberry Pi OS nutzen möchten, müssen Sie also eine SD-Karte neu damit einrichten. Das hat natürlich den Nachteil, dass Sie alle Konfigurationsarbeiten wiederholen und ggfs. Ihre eigenen Projekte bzw. Ihren Code manuell übertragen und womöglich auch adaptieren müssen.

Quellen/Links

• https://www.raspberrypi.com/news/bookworm-the-new-version-of-raspberry-pi-os
• https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems
• https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/os.html
• https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/os.html#python-on-raspberry-pi
• https://www.phoronix.com/news/Raspberry-Pi-OS-Bookworm
• https://kofler.info/remote-desktop-und-raspberry-pi-os-bookworm/

Mit Python 3.12.0 ist eine neue Hauptversion der Programmiersprache erschienen, die neue Funktionen und Optimierungen mitbringt.

Zu den Updates zählt ein flexibleres F-String-Parsing. Man habe Beschränkungen in der Syntax aufgehoben und erlaube nun etwa, dass Ausdruckskomponenten innerhalb von F-Strings nun jeder gültige Python-Ausdruck sein können. Das schließe Strings ein, die das gleiche Anführungszeichen verwenden wie der enthaltende F-String, mehrzeilige Ausdrücke, Kommentare, Backslashes und Unicode-Escape-Sequenzen.

Weitere Neuerungen sind eine Debugging-API. Das API decke eine breite Palette von Ereignissen ab, darunter Aufrufe, Rückgaben, Zeilen, Ausnahmen und Sprünge. Das API biete Unterstützung für Debugger und Coverage-Tools, die nahezu keinen Overhead verursachen, heißt es in der Ankündigung, die alle Neuerungen und Änderungen enthält.

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Zwei kostenlose Onlinekurse sind im September auf der Lernplattform openHPI des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) im Angebot. Der erste vermittelt ab 6. September spielerisch Grundkenntnisse in der Programmiersprache Python. Der zweite frischt ab 13. September vor einer möglichen Aufnahme eines Informatikstudiums im Wintersemester die notwendigen Mathematik-Kenntnisse auf.

Beim vierwöchigen Onlinekurs “Programmieren lernen mit Python”,  führen drei Studentinnen und ein wissenschaftlicher Mitarbeiter in die mit Abstand beliebteste Programmiersprache der Welt ein, berichtet das HPI.

Im dreiwöchigen Online-Vorkurs “Mathematik – Grundlagen für das Informatikstudium” hilft HPI-Wissenschaftler Dr. Timo Kötzing Oberstufen-Schülerinnen und Schülern, in so genannten MINT-Fächern benötigte mathematische Grundlagen wie Differential- und Integralrechnung, Rechnen mit Unbekannten sowie Logarithmen und Exponentiationen aufzufrischen.

Anmeldungen sind möglich unter https://open.hpi.de/courses/pythonjunior2023 (ab Klasse 7) und https://open.hpi.de/courses/mathe2023 (ab Klasse 12).

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Die schlanken Distributionen 4MLinux und TheSSS liegen in neuen stabilen Versionen vor. Erstmals an Bord von 4MLinux sind SoundFonts für die Audio-Anwendung FluidSynth sowie der Rastergrafikeditor mtPaint.

In den Repositories warten zudem die proprietären Browser Google Chrome, Microsoft Edge und Opera als sogenannte Extensions auf ihre Installation. Ebenfalls hinzu holen lassen sich verschiedene Java-basierte Spiele, wie etwa Flappy Bird. Der Medien-Player XMMS spielt neben AVC/HEVC-Videos auch zahlreiche ältere Dateiformate aus den 1980er- und 1990er-Jahren ab, die unter anderem auf dem Commodore Amiga oder Atari ST gängig waren.

Viele mitgelieferte Softwarepakete liegen in neuen Versionen bei. Bei der Büroarbeit hilft in 4MLinux 43.0 jetzt LibreOffice 7.5.5, ins Internet gehen Firefox 115.0.2 und Chrome 115.0.5790.110. Ebenfalls an Bord ist Thunderbird 115.0.1. Windows-Programme zündet Wine 8.12. Als Skriptsprachen stehen Perl 5.36.0, Python 3.11.3 und Ruby 3.1.4 zur Verfügung.

Wer einen Server betreibt, erhält Apache 2.4.57 und MariaDB 10.6.14. PHP steht in den Versionen 5.6.40, 7.4.33 und 8.1.19 zur Wahl. Diese Softwarepakete bilden zudem die Grundlage der Mini-Server-Distribution TheSSS. Bei ihr handelt es sich um eine maßgeschneiderte Variante von 4MLinux für den Server-Betrieb. Beide Distributionen verwenden den Linux-Kernel 6.1.33.

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Cython ist eine Programmiersprache, die das Schreiben von C-Erweiterungen für die Sprache Python so einfach macht wie Python selbst, schreiben die Entwickler. Mit Version 3.0 .0 kommt Unterstützung für Python bis 3.11 erste Unterstützung für die CPython-API und bessere Ausnahmebehandlung.

Seit Beginn der Entwicklung von Cython 3.0.0 sei CPython 3.8-3.11 veröffentlicht worden berichten die Entwickler. Und alle diese Versionen werden in Cython unterstützt, einschließlich der experimentellen Unterstützung für das in der Entwicklung befindliche CPython 3.12. Mit dieser Unterstützung entfalle aber der Support für Python 2.6, heißt es in der Ankündigung.

Die Entwickler haben zudem eine  Reihe von Python Enhancement Proposals (PEPs) implementiert. Dazu zählt etwa eine einfachere Anpassung der Klassenerstellung und Unterstützung von Nicht-ASCII-Identifiers.

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Der textbasierte Online-Code-Editor wurde schon vor einigen Monaten angekündigt und jeder durfte testen. Das Programm wurde entwickelt, um jungen Menschen ab 7 Jahren zu helfen, Code zu schreiben. Ab sofort ist der Code für den Editor als Open Source veröffentlicht. Du kannst ihn also weiterverwenden oder auch dazu beitragen. Du und andere können den Online-Code-Editor etwa mit dem Kurs Intro to Python testen. Es gibt auch ein Feedback-Formular, solltest Du Verbesserungen haben oder Deine Meinung mitteilen wollen. Was kann der […]

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Das Freelancer-Portal Workgenius hat den Fachkräftemangel in Deutschland analysiert und nach Städten und Programmiersprachen aufgeschlüsselt. Ein Resultat: Java-Programmierer sind am häufigsten gesucht.

Für die Studie zum Arbeitsmarkt für das Jahr 2023 hat Workgenius nach eigenen Angaben mehr als 120.000 Stellenausschreibungen für IT-Jobs in Deutschland analysiert. Und auch ermittelt welche Programmiersprachen am gefragtesten in Deutschlands Großstädten sind.

Im Ranking bezogen auf die Freien Stellen bezogen auf 100.000 Einwohner liegt Frankfurt auf Rang 1 mit 1582 Stellen je 100.000 Einwohnern. Insgesamt seien 12.089 IT-Stellen ausgeschrieben, heißt es in der Studie von Workgenius. Bei den Programmiersprachen ist Java mit 1397 Ausschreibungen in Frankfurt die gefragteste Programmiersprache. In absoluten Werten bei den Stellenausschreibungen landet Frankfurt hinter Berlin (19.914 Stellen), München (16.605) und Hamburg (13.058) auf Platz vier.

Auf Platz zwei folgt, wie schon im Vorjahr, Stuttgart. Die insgesamt gezählten 9009 Stellen (2022: 5.325) Stellen verteilt auf die knapp 630.000 Einwohner bedeuten 1430 Stellen je 100.000 Einwohner.  Auch in Stuttgart ist der Java-Bedarf mit 1207 Ausschreibungen am größten, teilt Workgenius mit.

Platz drei geht nach Düsseldorf. Die 6989 Stellenausschreibungen entsprechen einer Quote von rund 1125 pro 100.000 Einwohner. In Düsseldorf werden derzeit SQL-Experten mit 706 Ausschreibungen am häufigsten gesucht.

Was die häufig gesuchten Programmiersprachen betrifft, wird Java in insgesamt 24.901 Ausschreibungen gesucht, was den ersten Platz des Rankings bedeutet. Auf Platz zwei folgt SQL. Zwar gilt die Structured Query Language nicht als vollwertige Programmiersprache, allerdings lässt sie sich mit anderen Programmiersprachen kombinieren, heißt es in der Analyse. SQL werde bei 21.813 Stellenausschreibungen vorausgesetzt. Auf dem dritten Platz landet Python mit insgesamt 20.023 Stellenausschreibungen. Die drei Plätze sind damit gleich belegt wie in der Analyse des Vorjahres.

Die kompletten Ergebnisse sind online abrufbar.

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Eine native Kompilierung von Python soll eine Programmgeschwindigkeit wie bei C und C++ ermöglichen.

Die Programmiersprache Python gilt zwar als vergleichsweise einfach zu erlernen und wird auch deshalb viel verwendet, die Nutzung des Interpreters in der Standardimplementierung hat aber Nachteile bei der Geschwindigkeit. Mit dem Codon-Projekt versucht ein Team des MIT (Massachusetts Institute of Technology) einen nativen Compiler für Python zu erstellen, um die Sprache deutlich zu beschleunigen.

In der Ankündigung des MIT sagt der Hauptautor von Codon zu der Umsetzung: “Der Benutzer schreibt einfach Python, so wie er es gewohnt ist, ohne sich um Datentypen oder Leistung kümmern zu müssen, was wir automatisch erledigen – und das Ergebnis ist, dass sein Code 10 bis 100 Mal schneller läuft als normales Python. Codon wird bereits kommerziell in Bereichen wie quantitative Finanzen, Bioinformatik und Deep Learning eingesetzt.”

Der neue Python-Compiler Codon basiere auf der LLVM-Compiler-Infrastruktur, biete natives Multithreading und die Geschwindigkeit damit erzeugter Programme reiche gar an C oder C++ heran, schreiben die Beteiligten auf Github. Das Multithreading und die Nebenläufigkeit werden in der Standardimplementierung von Python derzeit effektiv vom sogenannten Global Interpreter Lock (GIL) verhindert, der aber entfernt werden soll.

In einem Vortrag beschreibt das Team Codon als “einen domänenerweiterbaren Compiler und DSL-Framework (Domain Specific Language) für leistungsstarke DSLs mit der Syntax und Semantik von Python.” Neu sei dabei vor allem eine Intermediate Representation die Optimierungen und Analysen erleichtere.

Zwar unterstützte Codon fast die gesamte Python-Syntax, ein kompletter Ersatz für die Standardimplementierung sei das Projekt aber nicht, heißt es. So werden einige Python-Module noch nicht unterstützt und die Nutzung einiger dynamischer Funktionen von Python ist schlicht nicht erlaubt, so dass bestehende Programme teils zur Nutzung mit Codon angepasst werden müssen.

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Das Team hinter PyTorch hat am 15. März 2023 Version 2.0 des Machine-Learning-Frameworks veröffentlicht. PyTorch 2.0 bringt zahlreiche Verbesserungen und Neuerungen mit sich. Zu den Highlights zählen die Beta-Version der torch.compile()-API und die verbesserte Integration von torch.nn.functional.

Neben der bewährten Entwicklung über den „eager mode“ gibt es nun die Möglichkeit, Modelle über den Befehl torch.compile zu kompilieren. Diese Änderung ermöglicht Leistungssteigerungen und ist vollständig abwärtskompatibel zur vorherigen Version. Der Versionssprung auf 2.x dient eher symbolischer Natur – ansonsten würde es eher einer Version 1.14 entsprechen.

Die Integration ist einfach und erfordert lediglich die Installation einer Nightly-Version und die Optimierung des Modells mit einer einzigen Codezeile:

model = torch.compile(model)

Version 2.0 bietet Leistungssteigerungen sowohl beim Training als auch bei der Inferenz und ist insbesondere für neuere GPU-Generationen optimiert. Neben der Hauptversion werden auch Beta-Updates für PyTorch-Domain-Bibliotheken wie TorchAudio, TorchVision und TorchText veröffentlicht. Weitere Informationen zu den Änderungen bei den Domain-Bibliotheken sind in einer gesonderten Pressemitteilung verfügbar. Für PyTorch 2.0 selber ist eine eigene Get-Started-Seite bereitgestellt worden.

PyTorch ist ein Machine-Learning-Framework unter der BSD-3-Lizenz, welches ursprünglich von Facebook AI (heute: Meta AI) 2016 veröffentlicht wurde und nun unter der Schirmherrschaft der Linux Foundation steht. Es baut auf das zwischenzeitlich eingestellte Torch auf, welches 2002 am EPFL in Lausanne in der Schweiz entstand. Heute steht PyTorch in Konkurrenz zu TensorFlow von Google und wird von verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Hugging Face Transformers, OpenAI Whisper oder der Tesla Autopilot.

ChatGPT ist in aller Munde. Es formuliert in flüssigem Deutsch oder Englisch Hausaufgaben, löst Philosophie-Wiederholungsfragen und fügt bei Bedarf frei erfundene Quellen hinzu, damit der Text seriöser/wissenschaftlicher wirkt. Wenn man das Programm hinweist, dass 2+3 keineswegs 5 ist, entschuldigt es sich höflich für seinen Fehler. Kurzum, Bananen-Software, reift beim Anwender? Ich bin nicht dieser Meinung.

Trotz aller Unzulänglichkeiten schätze ich das Programm mittlerweile so sehr, dass ich bereit wäre, für seine Anwendung zu zahlen. Bisher war das nicht notwendig. Mit ein paar Versuchen ist mir der Login noch jedes Mal gelungen, auch bei angeblich unerwartet hoher Auslastung.

Nun zähle ich nicht zu den Twitter- oder YouTube-Enthusiasten, die Ihnen versprechen, mit ChatGPT 10 x produktiver zu arbeiten oder 10.000 EUR pro Monat extra zu verdienen. Blödsinn! Aber ich bin mittlerweile überzeugt, dass mir ChatGPT mehr Zeit erspart, als ich brauche, um die ca. 23 EUR zu verdienen, die ChatGPT Plus aktuell pro Monat kostet. Und ich bin schon sehr gespannt, welche KI-Tools als Nächstes kommen!

ChatGPT unterstützt mich beim Programmieren

Berufsbedingt wechsle ich zwischen rund einem Dutzend Sprachen hin und her. Manche Sprachen brauche ich beinahe täglich oder zumindest wöchentlich, bei anderen vergehen schon mal etliche Monate von der einen Anwendung zu nächsten. Das bringt es mit sich, dass ich mir einfach nicht auswendig merken kann, wie ich die letzten drei Zeichen einer Zeichenkette in einem SQL-Statement, in der PowerShell oder in Java extrahiere. Wie ich einen regulären Ausdruck in PHP anwende, und welche Funktionen dagegen in Python verwendet werden.

Solange ich nicht in meinen eigenen Büchern nachschauen kann (deren Aufbau kenne ich so gut, dass die Suchzeit gegen Null geht), habe ich mir derartige Fragen bisher meist von Google beantworten lassen. Google führt dann in die Dokumentation der jeweiligen Sprache oder (bevorzugt) auf einen Beitrag von StackOverflow. Und natürlich weiß ich, welche Seiten am ehesten zum Ziel führen. Dessen ungeachtet dauert es üblicherweise ein paar Minuten, um das im Internet präsentierte Wissen auf die eigene Fragestellung anzuwenden, die Streu eines langatmigen Blog-Beitrags vom Weizen zu trennen. (Mit Videos habe ich mich dagegen nie recht anfreunden können. Es dauert einfach viel zu lange, um an die Stelle zu kommen, wo es interessant wird.)

In den letzten zwei Monaten ist die Anzahl meiner Google-Programmier-Suchen stark gesunken. ChatGPT kann auch programmieren! Warum soll ich umständlich nach Details suchen, wenn ChatGPT innerhalb von Sekunden Code liefert, der nicht nur für die ganz spezifische Fragestellung funktioniert, sondern den die KI auch noch erläutert?

Beispiele

Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte? Nun denn:

ChatGPT versus Copilot

Aus Sicht von Entwicklern ist der GitHub Copilot ein kostenpflichtiges Konkurrenzprodukt zu ChatGPT. Der Copilot soll die Code-Erstellung in Editoren wie VSCode beschleunigen. Im Prinzip geben Sie einen möglichst aussagekräftigen Funktions- oder Methodennamen an, und der Copilot schlägt dafür fertigen Code vor. Die Code-Schnipsel kommen aus dem riesigen Angebot öffentlicher Git-Repositories.

Auch der Copilot nutzt KI-Technik bei der Auswahl und Adaptierung von Code-Schnipsel. Copyright-technisch ist das bedenklicher als die Vorgehensweise von ChatGPT, die in der Regel Code wirklich neu generiert. Natürlich kann es passieren, dass der Copilot Code vorschlägt, der bekannte Fehler oder gar Sicherheitslücken enthält. Das sind aber Probleme, die auch bei ChatGPT auftreten können. Letztlich bleibt es die Verantwortung des Entwicklers / der Entwicklerin, den Code zu verstehen und zu entscheiden, ob er für das Problem taugt oder nicht.

Für mich liegt der wesentliche Unterschied zwischen ChatGPT und dem Copilot weniger im produzierten Code als in der Bedienung: Mit ChatGPT kann ich gewissermaßen sprechen, ich kann mein ganz spezifisches Problem in Deutsch oder (besser!) in Englisch beschreiben und erhalte eine Antwort, die exakt auf die Aufgabenstellung eingeht. Bei Bedarf kann ich sogar um eine Nachbesserung im einen oder anderen Punkt bitten. Die Arbeitsweise ist für mich ungleich intuitiver, angenehmer und »menschlicher« als der Ansatz des Copiloten, einfach nur Code zu einer Funktionsdeklaration zu liefern.

Mich hat der Copilot schon in der Beta-Phase nicht so recht begeistert, und mit ChatGPT sieht das Angebot — nur wenige Monate nach der Markteinführung — schon ziemlich alt aus.

Letzte Anmerkungen

• Ich habe aktuell keine Angst, dass mich ChatGPT oder eine ähnliche Technik als Programmierer, Admin, Vortragender oder Autor ablöst. Für mich ist ChatGPT einfach ein neues Hilfsmittel bei meiner Arbeit.
• Insofern halte ich es auch für verrückt, den Einsatz in Schulen, Unis etc. zu verbieten. Das Ziel muss es vielmehr sein, KI-Tools produktiv (und durchaus verantwortungsvoll) anwenden zu lernen. Dieser Grundsatz gilt ja auch für andere Werkzeuge, die wir heute als selbstverständlich einsetzen, von der Rechtschreibkorrektur bis zur Nutzung der Wikipedia.
• Ich bin mir ziemlich sicher, dass der Nutzen von KI-Tools umso höher ist, je größer das eigene Wissen ist. Insofern ersetzen diese Tools weder qualifizierte Mitarbeiter noch deren Ausbildung.
• Vielleicht bin ich altmodisch, aber ich pflege einen höflichen Umgangston mit ChatGPT und vergleichbaren Werkzeugen.
• Zu guter Letzt habe ich das Gefühl (das ich aber nicht objektiv belegen kann), dass die Kommunikation in englischer Sprache zu besseren Ergebnissen führt als Anfragen in Deutsch. Grundsätzlich ist es verblüffend, dass ChatGPT nahezu jeder Sprache mächtig ist. Aber die IT-Welt ist englisch. StackOverflow ist englisch. Die Originaldokumentation nahezu jedes IT-Tools ist englisch. Selbst Entwickler, die eine andere Muttersprache haben, verwenden in der Regel englischsprachige Variablen-, Klassen- und Methodennamen, kommentieren ihren Code idealerweise in Englisch. Insofern erscheint es mir nahe liegend, Code-Fragen in Englisch zu formulieren, was sich auch in den meisten Screenshots dieses Texts widerspiegelt.

Links

• https://chat.openai.com
• https://github.com/features/copilot

Eine andere Meinung, etwas skeptischer, aber auch mit wesentlich spezielleren Fragen:

• https://pi3g.com/2023/03/11/practical-coding-questions-answered-by-gpt3-is-it-ready-for-the-prime-time/

Um sein MacBook für die Entwicklung oder die Administration zu nutzen sind die MacPorts unverzichtbar. MacPorts ist eine Paketverwaltung, welche es ermöglicht grafische und kommandozeilenorientierte Programme unter macOS via Script zu installieren. Ich benötige die MacPorts, da macOS nicht nativ … Weiterlesen →

Der Beitrag macOS Catalina Installation MacPorts und ansible erschien zuerst auf Got tty.