Maschinelles Lernen mit Delphi und Python

Um die Möglichkeiten des Maschinellen Lernens in Delphi-Anwendungen zu nutzen, gibt es nunmehr eine noch verbesserte Zusammenarbeit der beiden Programmiersprachen Delphi und Python. Das Ziel besteht darin, leistungsfähige Python-Bibliotheken und Frameworks auch aus beliebigem Delphi-Quellcode heraus zu nutzen. Zum einem gibt es die Python4Delphi-Bibliotheken, welche einen bidirektionalen Zugriff zwischen den beiden Systemen vermitteln. Eine noch tiefere Integration erlauben die so genannten Lightweight-Python-Wrappers. Diese basieren wiederum auf Python4Delphi und ermöglichen einen Import von Python-Modulen in Delphi-Komponenten. Diese Wrappers sind die Grundlage, um Delphi-Applikationen mit der Power der Data Sciences Libraries aus Python auszurüsten. Ein bekanntes Framework aus dem Python-Universum ist PyTorch. Es handelt sich um ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen. Andere interessante Bibliotheken sind NLTK, TensorFlow und NumPy. Beide Seiten, d.h. sowohl Delphi- als auch Python Entwickler profitieren. Delphi-Entwickler können über den Wrapper die Funktionen der Data Sciences Libraries nutzen und das direkt im Pascal (Delphi)-Quellcode. Python-Entwickler profitieren von den Möglichkeiten der umfassenden Anwendungsentwicklung mit Delphi für alle relevanten Zielsysteme, d.h. Windows, macOS, Linux und Android.

Der Einstieg ist denkbar einfach. Delphi-Entwickler können die Python4Delphi-Bibliotheken direkt über den internen Paket-Manager der Entwicklungsumgebung von Delphi installieren. Die Lightweight-Python-Wrappers sind auf GitHub unter https://github.com/Embarcadero/Lightweight-Python-Wrappers verfügbar. Und Python-Entwickler starten am besten mit der kostenfreien Community-Edition von Delphi, welche man von https://www.embarcadero.com/de/products/delphi/starter herunterladen kann.