Fast drei Jahre nach der letzten Hauptversion steht jetzt Version 3.0 von pandas, der Bibliothek zur Datenanalyse mit Python, am Start. Zu den wichtigsten Änderungen gehören der dedizierte String-Data-Typ str, eine verbesserte Copy-on-Write-Methode sowie eine neue Standardauflösung für datums- und zeitähnliche Daten. Letztere verwendet standardmäßig Mikrosekunden statt Nanosekunden, um Grenzwertfehler für Datumsangaben mit einem Jahr vor 1678 oder nach 2262 zu vermeiden.

Effizientere Datenanalyse

Bei installierter PyArrow-Bibliothek interpretiert pandas 3.0 String-Spalten automatisch als Datentyp str statt als NumPy-object. Das soll für Leistungssteigerung und effizientere Zuweisung von Python-Objekten sorgen. Wie der neue Code aussehen kann, zeigt folgendes Beispiel:

# Old behavior (pandas < 3.0)
>>> ser = pd.Series(["a", "b"])
>>> ser
0 a
1 b
dtype: object # <-- numpy object dtype

# New behavior (pandas 3.0)
>>> ser = pd.Series(["a", "b"])
>>> ser.dtype
>>> ser
0 a
1 b
dtype: str # <-- new string dtype

Mit pandas 3.0 ist Copy-on-Write (CoW) nun die Standard-Speicherverwaltungstechnik. Damit verhält sich jedes Index-Ergebnis wie eine Kopie, sodass Änderungen am Ergebnis den ursprünglichen DataFrame nicht beeinflussen.

Da verkettete Zuweisungen nicht mehr funktionieren, entfällt SettingWithCopyWarning. Damit können die copy()-Aufrufe zum Unterdrücken dieser Warnung entfallen, was ebenfalls eine Verbesserung der Performance bedeutet.

# Old behavior (pandas < 3.0) - chained assignment
df["foo"][df["bar"] > 5] = # This might modify df (unpredictable)

# New behavior (pandas 3.0) - must do the modification in one step (e.g. with .loc)
df.loc[df["bar"] > 5, "foo"] = 100

Schrittweises Upgrade empfohlen

Mit dem neuen Release hat das Pandas-Team einige veraltete Funktionen entfernt. Deshalb empfiehlt es, zunächst ein Upgrade auf pandas 2.3 durchzuführen, um sicherzustellen, dass der Code ohne Fehlermeldungen läuft. Erst anschließend sollte man den Wechsel auf Version 3.0 angehen.

Installieren lässt sich pandas 3.0 über PyPI mit python -m pip install --upgrade pandas==3.0.* oder über conda-forge mit conda install -c conda-forge pandas=3.0.

In den Release Notes von pandas 3.0.0 lassen sich sämtliche Änderungen im Detail nachlesen. Weil sie ein Code-Update erforderlich machen können, stellen die Entwicklerinnen und Entwickler Migrationsanleitungen zur Verfügung, unter anderem für den neuen String-Data-Typ und die Copy-on-Write-Methode.

(who)

Immer mehr Produktmenschen bauen selbst Software, statt ausschließlich Konzepte, Anforderungen oder Prototypen zu liefern. Entscheidungen werden direkt im Code sichtbar, Feedbackschleifen verkürzen sich, die Entwicklung gewinnt deutlich an Geschwindigkeit.

Chancen, Risiken und verschwimmende Rollenbilder

In dieser Podcastfolge diskutieren Oliver Winter und Tim Klein, welche Chancen und Risiken diese Entwicklung für Product Owner, Developer und Produktteams mit sich bringt. Sie beleuchten, warum Vibe Coding schnelles Lernen ermöglicht, gleichzeitig aber die Gefahr besteht, dass Product Discovery, Nutzerfeedback und Validierung in den Hintergrund geraten.

Ein weiterer Fokus liegt auf der veränderten Verantwortung. Wenn Produktentscheidung und Umsetzung zusammenfallen, verschwimmen klassische Rollenbilder. Das kann effizient sein, erfordert jedoch bewusste Auseinandersetzung mit Qualität, Wartbarkeit und langfristigen Auswirkungen.

Die Folge ordnet Vibe Coding als Werkzeug ein, das die Zusammenarbeit stärken kann – vorausgesetzt, Produktdenken, Nutzerorientierung und wirtschaftliche Verantwortung bleiben zentrale Leitplanken.

Die aktuelle Ausgabe des Podcasts steht auch im Blog der Produktwerker bereit: „Lässt Vibe Coding Product-Owner- und Developer-Rollen verschmelzen?“.

(mai)

Bei Bedarf entscheiden zentrale Programmierer von Linux zukünftig bei einem „Konklave“, wer die Entwicklung des Kernels fortan leitet. Zu so einer Versammlung soll es allerdings nur kommen, falls designierte Nachfolger den Posten nicht übernehmen können oder wollen.

Dieser bislang ungeklärte Fall ist ab jetzt über einen Text in einer Datei namens „conclave“ geregelt, den Linus Torvalds Samstagnacht in die Dokumentation seines Linux genannten Kernels eingepflegt hat. Der Text betont, dass die Entwicklung zwar einerseits verteilt erfolgt, schlussendlich aber durch ein einzelnes Paar Hände geht. Das sind seit Anbeginn die von Linus Torvalds, wenn man von einer Schaffenspause bei Linux 4.19 absieht.

Schaffenspause zeigt Arbeitsfähigkeit

Diese hat auch gezeigt, dass andere Entwickler Zugriff auf den Hauptentwicklungszweig des Kernels haben und die Entwicklungsleitung im Fall der Fälle schnell übernehmen können. Sollten diese Personen das aber nicht können oder wollen, obliegt es fortan dem Organisator des letzten Kernel Maintainer Summit, ein Meeting einzuberufen, um über das weitere Vorgehen zu entscheiden. Dazu lädt er mindestens die Teilnehmer des letzten Summits und die Mitglieder des Technical Advisory Board (TAB) der Linux Foundation ein; alle von ihnen können aber weitere ins Boot holen.

Triebkraft hinter dem Text mit dem neuen Prozedere war Dan Williams, der seit Jahren zu den zentralen Linux-Entwicklern zählt und auch Mitglied des TAB ist. Er hatte die Nachfolgeregelung im Dezember beim letzten Maintainer Summit angesprochen und den Text zwischenzeitlich ausgearbeitet.

Den ratifizierte Torvalds keine 24 Stunden nach der Veröffentlichung, indem er ihn in die Quellen integrierte – womit er letztlich die sonst bei Kernel-Änderung übliche öffentliche Diskussionsphase nach kurzer Zeit abwürgte.

Abwarten

Letztlich bleibt aber ohnehin abzuwarten, ob oder wann dieses Prozedere je angewendet werden wird: Das Ganze greift schließlich nur, wenn keiner von denen mit den nötigen Zugriffsrechten den Job übernehmen kann oder will. Einer von ihnen ist Greg Kroah-Hartman, der Torvalds bei der Entwicklung von 4.19 vertreten hat. Er gilt gemeinhin auch als designierter Nachfolger, wie wir im Herbst bereits näher erläutert haben: Missing Link: Wie es bei Linux ohne Linus Torvalds weiterginge

(dmk)