Transcript: European XFEL - Röntgenlaser mit Python

Ja, hallo liebe Hörerinnen und Hörer, willkommen beim Paisen-Podcast.

Wisst ihr, welche Episode wir heute haben?

42, ist das nicht schön?

Tja.

Das hättet ihr wissen müssen, das ist ja die Antwort auf alles.

Bei uns ist natürlich wieder Jochen, hi Jochen.

Hallo Dominik.

Johannes ist wieder da, hi Johannes.

Hallo zusammen.

Ja, ich bin der Dominik.

Und wir haben den Martin heute zu Gast.

Jo.

Hallo.

Hallo Martin.

Hallo.

Schön, dass du auch dabei bist.

Was machen wir denn heute?

Die Folge heißt Laser des Todes.

Todeslaser?

Todeslaser mit Paisen.

Todesstrahlen?

Ja.

Ich weiß nicht.

Warum heißt das denn so, Martin?

Ja, ich wollte ein bisschen erzählen, wie wir, ich arbeite in Hamburg an dem Röntgenlaser XFEL

und wie wir das Ganze dort mit Python steuern und wie wir dort unsere Experimente machen.

Das klingt interessant.

Und ja, also wenn wir Python nicht hätten, wäre er tot, ist er Todeslaser?

Nein.

Ja, sehr gut.

Der tote Laser.

Genau.

Ja, das machen wir heute.

Wir reden ein bisschen darüber, was Martin da so in Hamburg mit dem Laser macht und was man noch so mit Python machen kann.

Und wir wollen euch ein bisschen darüber erzählen, was wir von euren Fragen halten.

Und was wir da am interessantesten fanden, war so, dass ihr fragtet, wie macht man das denn überhaupt, dass man sich auf dem Laufenden hält?

Da wollen wir einfach so ein bisschen drüber quatschen.

Ja, dann fangen wir doch mit den News an, oder?

Ja, alles klar. Was haben wir denn für News?

Johannes hatte irgendwas ganz Interessantes, habe ich gehört.

Nichts, was man öffentlich sagen kann.

Ach so.

Wir nehmen die Folge auch schon zum mehrfachsten Mal wieder auf.

Also eigentlich wollten wir euch ja auch mit Listen beglücken,

aber das werden wir dann mal anders machen.

Die laufen auch nicht weg.

Ihr hört vielleicht, Johannes hört sich heute besonders toll an.

Ja, ich habe sogar einen Lob vom Jochen erhalten.

Das ist höchst ungewöhnlich,

dass die Todqualität vom Jochen gelobt wird.

Ja, es ist erstaunlich.

Aber wenn man Geld ausgibt, kann man Probleme lösen.

Das ist sehr überraschend.

Ja, man kann auch Probleme lösen, wenn man kein Geld ausgibt,

aber manchmal braucht man dann länger und ist nerviger

und so. Ja,

über Sachen basteln und Audio-Hardware ist auch nicht

meine Expertise und so.

Es ist der Geldweg

immer eine Möglichkeit.

Also größte News für Hannes hat ein neues Mikrofon.

Haben wir noch was anderes?

Haben wir noch was anderes? Ja, wir haben zum Beispiel...

Jemand war auf der PyCon, habe ich gehört.

Ja, richtig. Ich dachte ja eigentlich, das hatte ich beim letzten Mal erzählt,

dass ich da gar nicht hinfahre. Schade, schade, weil

irgendwie alle Tickets schon weg und so. Und dann hat es sich

aber doch noch ergeben, dass sich irgendwie da

Tickets auftun und

dann konnte ich da doch noch hin, kurzfristig

und ich dachte auch, ich hätte keine Zeit, aber ich hatte dann doch Zeit.

Ja, und das war sehr nett.

Also war jetzt die erste, ich war

das letzte Mal auf der

PyCon 2019, also vor zweieinhalb Jahren

und ja, war sozusagen die erste

Konferenz dann wieder nach all der Zeit

und das war... Aber man konnte niemanden erkennen, weil die da

noch getarnt war. Ja, weil Maskenpflicht

und so

und ich hätte, genau, das hatte auch

jemand von euch schon irgendwie mal

erzählt, da hätte man sich ja auch das

das eigene Gesicht irgendwie aufs T-Shirt drucken können oder so.

Das wäre praktisch gewesen, dann hätte man Leute erkennen können.

Oder direkt auf die Maske.

Ja, oder auf die Maske, genau.

Bin ich nicht drauf gekommen, aber das wäre natürlich gut gewesen.

Die guten Ideen hatten wir immer erst hinterher.

Ja, auf jeden Fall genau.

Das mit den Masken war natürlich so ein bisschen,

das hat sich noch nicht so angefühlt wie immer, ehrlich gesagt.

Aber es war auf jeden Fall schon mal ein Schritt in die richtige Richtung.

Und ich war jetzt letztens auch auf der Beyond Teller-Rand.

Das ist so eine Web-Entwicklungskonferenz.

Mit ganz vielen Design-Troics.

Ganz viel Design und nicht nur Computer-Kram,

sondern halt auch Kunst und so.

Und so ein bisschen die hippe Szene, die sich

dafür hält.

Ja, die hippe Szene,

das könnte man sagen. Meine coolen

Freunde, die gehen dahin.

Du weißt, deswegen habe ich es nicht geschafft.

Ich war da nur einmal und dann war es mir zu cool.

Ja.

Aber ja genau, also

es ist deutlich,

also die ganze Atmosphäre da ist halt

schon so ein bisschen,

der Vibe ist einfach anders

und ist angenehmer, ehrlich gesagt.

Und da haben die Leute dann schon keine Masken mehr getragen,

was möglicherweise daran lag, dass die ganzen Regeln dann auch

irgendwann obsolet wurden.

Aber auch, dass die Räumlichkeiten einfach besser geeignet waren,

weil viel mehr Raum und so.

Aber es waren auch ein paar interessante Talks, habe ich gesehen.

Also sehr interessante Leute, auch international, die geflogen sind.

Ist eigentlich immer so.

Das ist auch komisch.

Das weiß keiner so.

Oder ich weiß nicht, ob die Leute das wissen,

aber das ist tatsächlich eine der besten Webkonferenzen so weltweit.

Und die findet einfach so in Düsseldorf statt,

in so einem alten Theater.

Oh, wie praktisch.

Ja, und da kommt immer so die...

Kann man die Videos inzwischen ansehen?

Ja, ja.

Weißt du, dass man die aus den Vorjahren immer sehen konnte?

Aber gibt es das inzwischen?

Doch, nicht mehr auf Vimeo,

weil Vimeo hat gepivotet und macht was anderes jetzt.

Aber die sind jetzt auf YouTube,

was natürlich nicht so richtig...

Aber das ist aber uncool.

YouTube ist ein bisschen uncool, hat nicht den richtigen Vibe.

Das stimmt schon, Vimeo war da besser.

Aber ja, die gibt es alle auf YouTube.

Ja, insofern kann man sich da einfach mal reingucken

und dann sieht man, was dabei ist.

Du wolltest noch irgendwas sagen, irgendeine Keynote von

Total Super, hast du gesagt? Und

du wolltest noch was erzählen zu den Talks,

die du auf der PyCon ziemlich cool fandest und von den

Trends erzählen. Und zum Beispiel gab es sowas

wie PyScript, habe ich gehört, wird gerade so ein bisschen

durch die... Ja, wobei das war jetzt

dann eher PyCon US, glaube ich, da war das

ein großes Thema, PyScript und so über

Pyodid, aber... PyCon US

fand mich übrigens auch. Ja, die

war auch, genau, da habe ich aber nicht so wahnsinnig

viel mitbekommen, außer irgendwie das, was man

halt über Twitter so mitbekommen.

Apropos Cons, die Django-Con

ist auch im Herbst und für die

Europython im Sommer in Dublin,

da gibt es noch Vouchers, wenn ihr bei uns in der Gruppe

seid. Ja, richtig, das stimmt.

Für die Django-Con

kann man noch ganz kurz

Vorträge einreichen. Also wer noch einen Vortrag bei der Django-Con

machen möchte, hat jetzt noch die Gelegenheit dazu.

Ja, ich glaube bis zum 31. Mai. Wir müssen uns ein bisschen

beeilen mit der Veröffentlichung, dass das noch vorher...

Aber ja, das geht.

Das zählt.

Europython-Voucher auch in Jochen, das finde ich ja cool.

Interessen wir uns denn da? Ja, eigentlich schon.

Ich habe es bloß bisher noch nicht geschafft, eine Unterkunft

zu finden. Also meines direkt in der Nähe von der

Brewdog Brewery. Ja, also

ich weiß, es gibt da tolle Unterkünfte und so, aber

entweder sind die halt unbezahlbar oder halt nicht

so richtig irgendwie für mehrere Leute geeignet

oder halt nicht verfügbar in dem Zeitraum und das ist

alles irgendwie ganz schrecklich. Ich habe so ein Hotel gefunden, das

relativ entspannt gerade aufgemacht

hat. Da gab es noch gar keine großen Reserven.

Hat erst letzte Woche eröffnet oder so. Oh,

da müssen wir, okay.

Ja, die Bewertung erstmal so, da fehlen noch

die Klobürsten, aber ich glaube, das bis Juli

haben das hinbekommen. Okay, das ist interessant.

Da muss ich mal gucken, ja.

Ja, also wenn sich dieses Problem lösen lässt,

dann werde ich da auch hinfahren, denke ich.

Ja, genau,

Konferenzen, achso, was wollte ich,

ich glaube, wir machen am besten noch mal

mit Christian, wollten wir

eigentlich noch eine Episode machen zu den ganzen

Talks im Einzelnen und sowas, so eine interessante

Sache. Zum Background, zum PyCon, genau.

Oder Background zum PyCon, aber also für mich

tatsächlich der beste oder interessanteste

Talk jetzt auf der PyCon.de

war halt der von Christian

Heim ist zum Thema

Python

nach WebAssembly kompilieren und dann halt

also Python 3.11 im Browser laufen lassen.

Vielleicht hören wir da auch noch mehr

davon. Ja, genau.

Und das war schon

beeindruckend, dass das geklappt hat

und ja, da ging es ein bisschen um

den Hintergrund, das war echt super. Ansonsten

ja, was

ich, den

einen Talk fand ich, den von Stefan Benel

zum Thema Zeiten,

hatten wir ja auch schon mal, das ist jetzt 20 Jahre geworden,

das Projekt, und den fand ich auch

super. Ich fand den

von meinen Ex-Kollegen

bei Billiger super dazu.

Wir machen mal Live-Programming,

ein ORM in Python.

Ich fand den

von Idealo, weil er sich halt mit dem

Thema, mit dem ich mich auch schon lange, oder lang,

früher in einer anderen Zeit,

wie lange man beschäftigt hat,

das war so richtig so

Blast-from-the-past-Vibes da,

und ja, die machten das

jetzt gerade, was wir da früher schon mal gemacht hatten

und machen das super und es war sehr interessant.

Und ja, das müsste alles

in die Schonungsstellen, dann kann man sich das alles nämlich mal anschauen,

wenn man möchte. Ja, ich glaube, bei dem Vortrag,

da sind die Slides leider nicht da und auch der ist

nicht per Video irgendwie verfügbar.

Insofern weiß ich nicht genau, warum, aber

ja, genau.

Da müsste man da eigentlich

nochmal eine kürzere Zusammenfassung zu machen, aber

vielleicht müssen wir irgendwann mal machen.

Vielleicht kriegen wir da auch nochmal die

irgendwie dazu, mit uns zusammen eine Sendung zu machen oder so.

Müssen wir mal schauen.

Ja, genau, ja, PyScript ist halt auch ein interessantes Thema, ist halt so ähnlich, aber PyScript ist halt ein bisschen anders insofern, als das über Pyudit funktioniert und das ist halt dann Python 3.10.

Und geht aber auch über WebAssembly rein in den Browser und der Browser lädt dann irgendwie Python-Pakete von, weiß nicht, 70 MB oder sowas und kann dann einen REPL aufmachen im Browser direkt.

Ja, das geht mit

Python 3.11

nach wie vor auch, aber

da geht halt tatsächlich sowas wie, man

macht halt ein Jupyter-Notebook

auf. Das ist halt komplett

also auch das Backend läuft dann halt im

Browser. Ja, das ist schon ganz nett.

Jupyter-Light nennt sich da, das ist ziemlich cool.

Da kann man auf jeden Fall gerade für diese ganzen Datenverarbeitungsgeschichten,

wenn man da ohne große Def-Environments

was bauen will, von irgendeinem Gerät

recht weit kommen.

Man hat halt erstmal diesen ganzen Packaging-Schmerz

nicht mehr so, man muss kein Python installieren, was ja

wenn einen dann jemand fragt, ja gut, dieses

Jupyter, voll cool, wie installiere ich denn jetzt Python

auf meinem Windows oder so?

Ja, es artet mal ein bisschen aus.

Ja,

das ist ein bisschen schwierig, genau.

Ja, insbesondere dann, wenn schon welche da sind und

dass dann irgendwelche Konflikte mit irgendwelchen Dingen, die sonst

so laufen sollen, ist das manchmal so ein bisschen

ein Schmerz. Aber damit haben wir jetzt

vielleicht weniger zu tun. Und PyScript ist so recht

einfach auch zu bedienen. Du kannst einfach sagen PyScript und dann schreibst

du Python rein in den Browser und dann...

Aber irgend so was gab es doch früher

auch schon mal. Es gab schon irgendwelche

solche Lösungen für Python im Browser.

Wo ist es denn, wenn dir das war?

Da hatten wir doch letztes Mal drüber gesprochen.

Wie ist das denn? Python-Skript? Ja, aber ich habe es natürlich nicht nachgeguckt.

Das wäre jetzt so einfach.

Ja, ich weiß es auch nicht mehr. Ich weiß nur auch,

ja, es gab sowas schon mal und das aus irgendwelchen Gründen

ist das wieder versandet oder so

oder war nicht so, aber ich weiß es auch

nicht genug darüber, um irgendwas dazu sagen zu können.

Ich habe nicht gesagt, warum ich angefangen zu reden. Das war doof.

Ja, ich weiß, dass es mal

so eine Lösung gab für, also

irgendeine Universität hat man das gemacht,

um Leuten Python beizubringen.

Dass man halt irgendwie so einen kleinen

Python-Interpreter im Browser hatte,

aber das war halt kein vollständiger, das war kein...

Ja, so eine Art Micro-Python irgendwie mit einem

verringerten... So eine Art, ja.

...Bildins und nicht so viel Batterien dabei.

Und der war halt roh in JavaScript

programmiert, was dann auch zu vielen schönen Dingen

geführt hat, aber

zum Ausprobieren ist das natürlich eine schöne Sache

gewesen. Oh, damit kennst du dich ja auch jetzt besonders gut aus,

Johannes, also zumindest mit dem Script-Type von...

Mit JavaScript nicht. TypeScript machst du

Darf ich jetzt ein bisschen

damit arbeiten. Es ist gar nicht so schlimm, wie man

sich das vorstellt. Ja, wir wollten über Typen, wollten wir auch

nochmal sprechen. Jetzt haben wir schon wieder alles verraten, was

demnächst kommt und Postgres kommt.

Vielleicht dazu, was machen

wir denn so demnächst? Aber was ist denn noch in den

News drin? Haben wir noch was vergessen? Da war nämlich gar nicht so

viel Großes diesmal. Ne, diesmal war irgendwie

ansonsten nicht so, also doch was noch,

das gibt es jetzt im Sommer, das kann man schon mal ankündigen.

Wagtail Release

3.0. Das wird sicher noch

interessant, da machen wir bestimmt noch was zu.

Funktioniert es denn auch endlich jetzt mit Django 4?

Ja, ist schon lange, ist schon lange.

Ja, gut auch.

Ja, doch.

Ich weiß noch nicht.

Auf Python 3.11 gibt es ja inzwischen Betas, genau.

Und die Performance-Vergleiche sehen sehr gut aus.

Wie viel schneller ist das?

20 Prozent habe ich gehört, stimmt das?

Ja, so wie von 3.9 auf 3.10 einfach nochmal zu viel schneller geworden.

Schön.

Sehr gut, sehr gut.

Das ist schon nicht schlecht.

Es gibt auch jetzt auch Diskussionen darüber,

ob man den Gil jetzt nicht einfach mal abschafft

oder so eine Alternativ-Version, oder?

Ja, da gibt es, also da hat einer bei Facebook, ich habe den Namen vergessen, der hat da irgendwie anderthalb Jahre.

Immer und lange Diskussionen darüber.

Also es gibt diese alten, dieses alte Projekt von, wie heißt der, Hastings, ich weiß nicht, diese Glectomy-Geschichte.

Unladen Swallow.

Ja, ist das das gleiche? Ich weiß gar nicht.

Ich weiß nicht, aber auf jeden Fall gibt es das auch.

Ja, aber der Ansatz jetzt, also wie heißt der, Sam, ich habe den Namen vergessen.

Stackless Python gibt es auch schon seit Ewigkeiten,

was auch niemand benutzt.

Oh, das weiß ich nicht.

Soweit ich weiß, dieses, wie heißt das?

EVE Online oder so benutzt Stackless.

Ah, echt?

Ja, dann schon.

Guck mal, Johannes.

Aber die sind noch auf Python 2.

Jochen hat gerade was von einem Computerspiel erzählt,

wo er die Technologie kennt und das war gegen dich.

Aha.

Mal, wenn es nämlich Johannes, der sich mit den Spielen auskennt.

Ja, ich kenne mich mit den Spielen aus,

nicht mit der Technik dahinter.

Die ist mir egal.

Na gut.

Muss nur gut aussehen.

Ähm, nee, aber der jetzige Ansatz ist auch so, dass da viele Leute gesagt haben, die drauf geguckt haben, oh, der sieht so aus, als ob das wirklich funktionieren könnte. Insofern, ja, könnte sein, dass es, also bis es soweit ist, wird es natürlich noch eine ganze Zeit lang dauern. Aber, ähm, ja, allein, dass da jemand so viel Arbeit reingesteckt hat, das ist auch schon lange nicht mehr passiert.

Auf der anderen Seite, ehrlich gesagt, also meine Position dazu ist ja so, ja, so wahnsinnig wichtig ist das jetzt halt nicht, weil ich meine, das wäre ja auch nochmal eine interessante Frage, ich weiß nicht, ob euch irgendwie eine Situation, oder ich habe da Schwierigkeiten, ich weiß nicht, dass man tatsächlich irgendwie I.O. multiplexen will und gleichzeitig ganz viel CPU braucht, weil dafür, dann wäre es gut, Gil irgendwie loszuwerden, aber ich habe die Situation nicht so oft.

Also das Projekt heißt übrigens NoGill und da gab es einen Blogartikel zu bei der PSF-Blog.

Ah, okay. Kann sein.

NoGill. NoGill.

Man darf auch nicht vergessen, dass ganz viele andere Sprachen, die so interpretiert sind, auch einen Gill haben, der aber längst nicht so viel diskutiert wird.

Längst nicht so viel irgendwie im Weg steht.

JavaScript hat es auch.

Aber es soll tatsächlich einen Compiler-Flag geben in Python 3.12, wo man den Gill mit abstellen kann.

Du kannst auch selber

den freigeben, ja, das kannst du

auch machen, wenn du halt, gut, du musst

dann halt, ja, du musst dann schon

auch eine C-Extension schreiben, aber geht

schon. Und wenn du sowas

benutzt wie NumPy oder so, dann

machen das natürlich alle. Also da wird

sowieso auch immer alle Prozessoren benutzt und so.

Also hier steht, dass das das einzige Feature wäre, was wirklich

Concurrency between Threads

verhindern würde.

Das verstehe ich nicht sofort.

Ja, also Concurrency, also das ist halt

die Frage, also ich glaube, ich verstehe, was das meint,

aber das bedeutet halt, also was

momentan nicht geht, ist, dass du

sozusagen mit

mehreren Threads

mehr als eine CPU benutzt gleichzeitig.

Das geht nicht.

Also eine Thread pro CPU?

Nee. Alle Threads eine CPU.

Aha. Genau.

Das ist halt das, was der Gil macht.

Jeder Python-Interpreter kann nur eine CPU haben.

Ja. Oder? Okay, also muss ich

mehrere, ja, muss ich den Interpreter multiplexen.

Du musst den Multiprocessing machen. Genau.

dann auch wieder Mist. Ja, oder du kannst halt,

wenn du halt unten drunter sitzt, wenn du sowas

wie in einem Pipe bist oder so und da sagt dir,

hat dir gerade jemand gesagt, multipliziere mal diese beiden Matrizen,

dann kannst du auch irgendwie sagen, okay, ich

weiß, was ich tue, GIL gebe ich

frei und dann. Und auch diese ganzen

Netzwerksachen, die geben den GIL üblicherweise

ja auch immer wieder frei. Also wenn du irgendwie viel

I.O. machst mit Select Calls oder sonst

irgendwelchen Sachen, hast du ja auch keinen GIL in deinem Zahn.

Also wartest du nicht immer auf

eine, sondern du wartest schon auf alle gleichzeitig.

Aber du kannst dann, wenn Pakete kommen, halt immer nur

eins bearbeiten. Ja.

Na gut, dann bin ich mal gespannt,

was es da in 3.11 und 3.12 und 3.13

und 3.14 und so weiter

geben wird.

Spannend.

Okay, dann sind wir mit den News durch.

Haben wir nicht geschafft, vielen Dank.

Du kommst jetzt zu unseren User-Fragen.

Ach, User-Fragen, genau, ja, richtig.

Wir haben auch eine längere Pause gemacht,

muss man sagen. Das könnte natürlich auch dazu

geführt haben, dass es mehr war als normalerweise.

Ja, und zwar, aber wir hatten auch mehrere Leute,

die quasi das gleiche Thema sozusagen ein bisschen angefragt haben.

Und zwar, das war, wie haltet ihr euch eigentlich so auf aktuellem Stand?

Wo kommt der an Neuigkeiten, Informationen ran?

Ja, das war die eine Frage.

Und die andere Frage, wo du sagtest, das ist fast dasselbe,

war, wie fange ich denn damit überhaupt an?

Ja.

Mit dem Quereinstieg.

Ich fand ja, das waren zwei unterschiedliche Dinge.

Ja, das sind unterschiedliche Fragen im Grunde.

Ja, aber ich würde die gerne auch beide beantworten.

Ja, dann beantworten wir.

Wie haltet ihr euch denn auf dem Laufenden?

Ich frage doch mal den Martin.

Ich? Also ich glaube

meistens dadurch, dass ich einfach Jochen anrufe,

aber ich glaube, diese Optionen haben jetzt

nicht so viele

der Zuhörer.

Schreibt uns immer eine E-Mail, wir machen einen neuen

News-Kanal auf.

Ja, aber ansonsten

naja, also

Bist du auf Twitter?

Ich bin tatsächlich, also sowas wie

Twitter mache ich tatsächlich gar nicht. Ich lese tatsächlich

sehr viel einfach Dokumentation

der Sachen, die ich neu verwende und

was denn immer Neues kommt,

dann wird immer... Das ist, glaube ich, ein ziemlich guter

Tipp, dass man tatsächlich weiß, welche Sachen man

verwenden möchte und dann davon die offizielle

Doku liest. So kommt man tatsächlich, das ist

eine Antwort auf die zweite Frage, glaube ich,

am schnellsten in die Themen rein.

Also es gibt da ja auch dann

immer typischerweise What's New

in den Dokumentationen und da steht

tatsächlich auch die wichtigen Sachen drin. Also daher

habe ich meine Insider-Infos.

Das finde ich tatsächlich gut, weil viele Leute, die anfangen, die

prügeln sich so ein bisschen mit irgendwelchen Tutorials

rum oder YouTube-Sachen oder so.

Und ich finde tatsächlich, dass genau das

in die Hand zu nehmen, was man braucht und dann die Doku lesen,

viel effektiver.

Ja, okay, aber um noch mal

auf das News-Thema zurückzugehen.

Jochen, wo kriegst du denn deine News?

Ja, ich tatsächlich heutzutage

meistens über Twitter. Ich habe früher

sehr viel RSS konsumiert und

davor Newsnet. Und heute

ist es hauptsächlich Twitter, wobei man

da ein bisschen aufpassen muss.

Wenn man auf Twitter irgendwie neu ist,

und nicht viele Leute abonniert hat,

dann kriegt man die ganze Zeit

irgendwie Nachrichten oder Tweets in die Timeline

gedrückt über Celebrities und Fußballer und

Fußballer-Frisuren und weiß ich nicht,

so Zeugs, wo man sich sagt, hä? Aber

wenn man das eine Weile benutzt hat

und dann so ein bisschen selber kuratiert hat, dann

ist es schon ziemlich gut. Also man muss es hart kuratieren

und dann kann man Sachen filtern, wie das der Johannes

auch gern macht. Ja, ich

finde auch, also Twitter ist eine

gute Quelle für Neuigkeiten, aber man muss da wirklich

ganz knallhart filtern. Ich habe

eine ganz lange Liste mit Wörtern, die mich nicht

interessieren.

Da sind Celebrity-Namen

drauf und Politiker-Namen drauf

und politische Institutionen

drauf und Themen, die mich einfach nicht

interessieren, die ich nicht

auf Twitter habe. Also man muss sich seine eigene Filterblase bauen

und quasi sich von der Welt so abschotten,

dass man nur die Dinge konsumiert,

die weitestmöglich brauchen sind.

Zumindest auf Twitter.

Die meisten Meinungen, die auf Twitter kommen,

sind ja erstmal unqualifiziert und deshalb

interessiert mich nicht. Also ich würde das auch Anfängern

tatsächlich nicht empfehlen wollen, weil das ist ganz schön

schwierig, rauszufinden, was einen dann überhaupt

interessiert oder was gute Qualität hat, wenn man noch

gar nicht weiß, was man sucht.

Wenn man

tatsächlich über technische

Themen auf Twitter reden möchte,

dann kann man ruhig alles, dann kann man

ruhig Democrats und Republicans

und Biden und die ganzen Namen,

die es da so gibt, einfach alle rausfiltern, weil

da hat man ja nichts davon.

Da muss man dann aber schon

eben, ja, also man kann jedem mal

eine Chance geben. Ein Follow

geben ist leicht, aber man muss dann auch

sich das durchaus wert sein und jemandem wieder

entfolgen. Und dann bildet

sich so nach einer Weile eine Sammlung

raus von Dingen, die man

lesen kann. Ich glaube, dass das vielleicht noch einer der Challenges

ist im Internet. Also ich habe da auch irgendwann

gesagt, man legt sich so seine Linklisten

an oder sowas und die zu pflegen

ist aufwendig und zwar auch die Infos,

die guten zu finden und die zu karatieren, ist

gar nicht so wenig Teil der eigentlichen

Arbeit dann auch. Also um da halt erstmal rauszufinden,

was sind denn die wichtigen Dinge und die dann zu teilen.

Ich habe auch so ein kleines Linklist, wo man

halt für Einchecker, glaube ich, so ganz gute Tipps findet,

wie man da die ersten Schritte gehen könnte.

Aber da hinzukommen, das dauert

halt einen Moment. Du musst die erstmal entdecken und auch dann filtern.

Wie viele Quellen gibt es denn? Die muss man alle angucken und dann

selber so ein Gespür dafür entwickeln,

was man denn gebrauchen kann, was einem

liegt und sowas, ja.

Ein guter Trick ist auch, das über

Personen zu machen. Also zum Beispiel, wenn man den

Jochen auf Twitter findet, dann

kann man ja gucken, wem der Jochen so folgt.

Oder man kann lesen, was der so den ganzen Tag

macht. Ja, aber ich mache da nicht viel.

Das hilft nicht. Aber tatsächlich, genau, wenn man

sich anguckt, wem ich folge, könnte man

wahrscheinlich eine ganze Menge relevanten Sachen finden,

das stimmt. Ja, oder halt

bei anderen Leuten in der Community sicher auch.

Und ich glaube auch

leider, das ist halt auch sowas, das ist mit der Zeit, glaube ich,

schwerer geworden, weil wenn ich, ich

gucke halt auch ab und zu so auf YouTube und so

und es gibt auch super Sachen auf YouTube, aber

wenn man... Auch da muss man

ganz arg ausfällen. Ganz arg ausfällen und

man muss halt sich durch viel Zeug durchgucken,

wo ich jetzt sagen würde so, aber das weiß man halt

nicht, wenn man anfängt. Ja, gerade die Buzz und Buzzwords,

man kann so sich versumpfen in irgendwelchen Dingen von Leuten,

die selber eigentlich gar keine Ahnung haben, beim Lernen dann

erstmal was aufnehmen, nach dem Motto, ich habe jetzt meinen YouTube-Kanal

gemacht. Ja, gar nicht so einfach, ja.

Das macht es halt schwer, ja.

Also insofern, was ich es auch nicht kann.

YouTube hat übrigens auch immer noch RSS-Feeds,

also da kann man auch die Kanäle alle mit

per RSS abrufen.

So mache ich das.

Ich will das nicht auf YouTube haben.

YouTube hat auch eine API, die man benutzen kann, die kann man sogar in Python benutzen.

Ja, das stimmt.

Aber das wollte ich vielleicht nochmal so als Tipp genau, meine

bevorzugte Art, YouTube-Content

zu konsumieren, ist übrigens

den ohne Bild

zu hören, weil ich nicht so viel Zeit

habe, irgendwie vor einem, also wenn ich

das höre, dann irgendwie gleichzeitig

auf den Bildschirm zu gucken, weil ich gleichzeitig irgendwie

spüle oder einkaufen gehe oder sowas meistens

und was ich mache

und das meinen Podcatcher

Podcast Player kann das, aber das können

bestimmt andere auch, da kann

man, der hat so ein, der macht

so ein Sideload

Action ins

Share Sheet bei

bei iOS und wenn man dann sagt, irgendwie man ist auf einem

YouTube-Video, es gibt ja auch ganz viele

Talks, also das, ach, das ist vielleicht auch ganz interessant, Konferenztalks

oder so, man guckt sich die Konferenzen an, guckt,

welche Themen sind da so interessant und wenn man auf einem Talk ist

auf YouTube und sagt, share. Auch da muss man ganz arg filtern.

Stimmt. Auch da muss man ganz arg filtern,

weil, also selbst auf den guten

Konferenzen, ja, ist die Hälfte der

Talks einfach Themen, die mich nicht

interessieren und dann, auch da muss man

einfach nicht die Sachen angucken, die man

mit allen Dingen, ne, wenn die ganzen Content kann man zu Liebzeiten

ja gar nicht konsumieren und da muss man vielleicht

ein bisschen sich einfach aus, und ich

Ich habe es früher immer so gemacht, ich habe erst mal so das

lästige weggerockt und dann versucht, dann zu den

guten Sachen zu kommen. Das ist eine ganz doofe Idee.

Man muss erst mal zu den guten Sachen anfangen, weil dann

fällt das lästige dann weg.

Es gibt auch einfach so viel

Content, dass man da nicht durchkommen kann.

Und dann, wenn irgendwas einem nicht gefällt, dann

muss man es einfach wegdrücken. Und das muss man aber auch

lernen. Ja, das ist nicht so einfach.

Also vor allem, was dann auch wichtiger ist, dass man halt aufhört,

dann auch irgendwann mit noch einem Talk und noch einem Talk und noch

eine Dokumentation, sondern auch mal ins Machen kommt.

Also halt tatsächlich an Projekten sitzt, die man

irgendwie versucht weiterzubringen, umzusetzen,

Dinge, die einen interessieren,

irgendwie, dass man da einsteigt.

Weil das ist das, was einen am weitesten und am schnellsten weiterbringt,

weil man am schnellsten auf die Probleme stößt,

die man auch lösen muss oder möchte.

Und da halt dann die relevanten Sachen sich rauszusuchen,

die einem da weiterhelfen, ist wahrscheinlich effektiver

als erstmal die Grundlagen dafür zu lesen.

Was nicht immer ist. Das ist schon nett, wenn man

bestimmte Sachen hat. Ja, aber das

klingt so ein bisschen vom Thema ab vielleicht.

Wobei es...

Wenn du YouTube-Videos anhörst,

warum dann nicht direkt Podcasts?

Ja, weil es da nur begrenzt viele gibt.

also ich meine, ich höre natürlich auch Podcasts, also da werden

vor allen Dingen, ja,

TalkPythonToMe,

PodcastInit sind vielleicht so die beiden größten.

Der deutsche Python-Podcast soll sehr gut sein.

Aber das ist ja so ein bisschen

irgendwie, das, ja,

das wissen dann die Leute, die wir uns hören.

Vielleicht.

Martin hatte gerade noch eine Idee.

Ja, was ich immer noch, was immer beim

Lernen für mich immer sehr wichtig war, ist

Code anderer Leute zu lesen.

Und also das macht man

natürlich idealerweise dadurch, dass man

andere Leute Code reviewed, das ist dann

immer das Ideal, dann kann man denen sogar

noch sagen,

blöde

Kommentare reinwirken, genau das,

also ich mache das glücklicherweise

beruflich und glücklicherweise habe ich sehr gute Kollegen,

die sehr gute Programmierer sind und dann

ich habe sehr viel einfach dadurch

gelernt, dass ich deren Code gelesen

und blöde Kommentare

darüber abgegeben habe.

Aber das ist ehrlich gesagt, das ist ja schon so ein bisschen

die steile Stelle

an der Lernkurve irgendwie, also beide Sachen

sowohl einfach so sich über, durch die Dokumentation

von Projekten lesen, wie auch

fremde Leute Code lesen. Ich erinnere mich da noch dran,

dass das halt, also klar, ich würde absolut

zustimmen, da kann man super viel lernen, aber es ist halt auch

echt anstrengend, also

vor allen Dingen, wenn das halt so Sachen sind, die man

gar nicht mehr, ja, da

aber ja, da kann man echt viel lernen, das ist

ja. Es gibt ein Buch

mit dem Titel Learning Python the Hard

Way. Ah, ja.

Das ist jetzt schon, habe ich auch mitgelernt.

Ja.

Finde ich gut.

Ja, aber das ist sehr witzig, weil einige Leute, die dann fremden Code lesen oder eigenen Code lesen, stolpern dann irgendwann darauf mal wieder. Ich habe das, glaube ich, schon mal erzählt, aber ich kenne die Geschichte, wie Jochen dann meinen Code reviewt und dann, ah, nee, oh Gott, oh Gott, oh Gott, schmeiß mal weg, mach mal neu. Ja, okay, neu gemacht, weg schon. Und dann wieder, ah, Gott, oh Gott, oh Gott, na, was ist das denn? Schmeiß mal weg, mach mal neu. Und dann so, ah, irgendwann ein bisschen später wieder so, oh, nee, Gott, oh Gott, was ist das denn? Jochen, das habe ich von dir kopiert.

Ja, wenn man seinen eigenen Code später

sieht, dann passiert einem das auch regelmäßig.

Einen eigenen Code ansehen.

Past Me war schon

ein ganz schlechter. Ja, ja, ein halbes Jahr später

so, oh Gott, oh Gott, oh Gott.

Was ist das denn? Kann das weg? Ja.

Ja, das Wichtigste ist weitermachen, glaube ich, und dass man

halt am Ball bleibt.

Das ist ein bisschen eine Frage, wie viel Zeit man investiert.

Ich habe noch zwei Sachen, die ich

als Quelle habe. Die eine ist

Hacker News. Das ist aber mehr so, was

halt so für den groben

Überblick möglich ist, ja, und auch da

muss man ganz arg filtern, ja, und vielleicht

am Tag einen oder zwei Links

rausholen und auf keinen Fall in die Diskussion

gucken, weil das ist ganz schrecklich.

Ja, ich würde auch nicht ablegen, alle die Links,

sondern ich würde, wenn ich was, mir Zeit nehme,

die dann direkt angucken.

Wenn es interessant ist, kann man

sich das ja ansehen und das

in diesen Stand rein synthetisieren

oder zumindest wissen, dass es etwas gibt.

Ja, aber sofort, direkt einmal drüber.

Das ist wirklich mehr so eine Discovery-Sache, ja, was gibt es denn?

Und da kommen auch immer wieder Python-Sachen durch, wo man sich dann die Dokumentation ansehen kann. Aber das ist wirklich so ein Low-Level. Aber was ich ganz viel mache, ist eben über RSS-Feeds von Personen das Blog lesen.

Also zum Beispiel Jochens Blog, ja, hier auf dem Dorf wird abends geläutet.

Das ist, ja, die etwas altmodische Push-Notification-Methode.

Jetzt ist Feierabend, hier ist jetzt Feierabend auf dem Dorf.

Das kann man auch nicht so gut wegdrücken, es gibt keinen Spam-Filter.

Nee, nee. Aber Jochens Blog zum Beispiel, ja, der Jochen veröffentlicht ja seine Weaknotes,

das heißt, dann weiß ich auf jeden Fall ungefähr, was der Jochen so gemacht hat.

Ich gucke mir von den Podcasts eigentlich gar nichts an

und von den Artikeln nur die Überschriften.

Aber es ist so ein, ja, am Puls der Zeit bleiben,

was man da halt hat.

Ja, also, genau.

Johannes macht ja auch Wignotes und die gucke ich mir auch immer an.

Ich finde das immer sehr interessant.

Ich finde da immer irgendwie Dinge, die ich nicht gesehen hatte,

die irgendwie bei mir nicht vorbeigekommen sind.

Ich dachte, ah, super, das ist ja total interessant.

Also das hilft auch auf jeden Fall.

Also ein paar Newsletter vielleicht auch, aber

da kann man auch, wenn einem was interessiert, dann direkt

lesen. Also ein paar bessere

sind vielleicht irgendwie Data Science Weekly oder

Python Weekly oder so.

Ja.

Genau, ich weiß nicht,

ich habe ein paar, ich habe Postgres Weekly

auch noch, der ist auch noch ganz gut.

Und es gab noch so einen anderen,

den ich gerade vergessen habe, den muss ich mir nicht schon

einfach reinschreiben, vielleicht finde ich den ja noch.

Ja, Newsletter.

Ja, aber ansonsten,

also eben mit Leuten reden, finde ich immer

so das Beste eigentlich.

Wie schon sagtest du immer, Jochen anrufen, fragen.

Ja, nein, aber

wirklich, also wenn man halt irgendwie auf die lokalen

Treffen geht, da trifft man andere Leute,

die sich vielleicht mit demselben Thema beschäftigen.

Ich glaube, das ist eine gute Idee, weil

die wissen meistens auch so ein bisschen was oder jeder

weiß so ein bisschen was mehr und dann hat man

das, irgendwer hat das mal Schwarmintelligenz genannt

oder so. Das finde ich gar nicht so schlecht.

Da kommt immer so ein bisschen was raus. Da kommt man immer

mehrere Schritte weiter, als wenn man da

alleine gegen die Wand läuft und da sich

dann abwälzt und dann drüber klettern will. Das ist

dauert immer ein bisschen länger und manchmal fällt man dann

in so Lücken rein, die niemand sehen wollte

oder die man selber gar nicht entdecken wollte

und verlierst so ein bisschen den Fokus und das ist vielleicht ganz

angenehm.

Ja, ansonsten glaube ich, dann

sind wir damit auch mehr

oder weniger, achso, Quereinstieg,

andere Frage, ne, das wäre vielleicht auch nochmal.

Ja, also die Frage ist,

was bedeutet Quereinstieg und wie viel Zeit investierst du,

ist halt auch da die Frage, wie viel Zeit kannst du denn aufwenden.

Wenn dich Python nur so nebenbei interessiert,

dann hast du vielleicht fünf Wochen

die Stunde Zeit.

Fünf Wochen die Stunde, fünf Stunden die Woche.

Das ist zwar schon ganz schön viel,

wenn man sich überlegt, dass man so fünf Stunden die Woche für so ein

Hobby erübrigt, aber wenn man das jetzt

mit jemandem vergleicht, also ich habe zum Beispiel die ersten zwei Jahre

70 Stunden die Woche ungefähr investiert

und dann braucht man halt für denselben Stoff

im gesetzten Fall, man ist das genau gleich

effektiv, 28

Jahre, wie für diese zwei Jahre, um

einfach denselbe Menge irgendwie aufzunehmen,

wenn man fünf Stunden die Woche macht, rein rechnerisch

und das ist halt einfach so die Frage, also wie viel Zeit

steckt man wirklich rein, um weiterzukommen und was will

man damit anfangen? Also wenn man jetzt

einen Top will, sollte man vielleicht

den harten Weg gehen, ja,

the hard way und sich wirklich die Sachen so ein bisschen auf den

Grund angucken, damit man

vielleicht irgendwo mitkommt, weil man möchte ja

vielleicht auch ein Level haben.

Ja, aber ich finde es schwierig, also ich meine, das sind

halt eben auch, im Rückblick

ist es halt so viel Zeit, die man investiert hat.

Wenn einem das jemand gesagt hätte, wie viel Arbeit

das ist, dann hätte man damit gar nicht angefangen.

Ich hätte mir gedacht, nee, dann gehe ich lieber

mit Holz, genau.

Irgendwie gehe ich spazieren

und gucke mir irgendwie die Bäume an und die Blüten

und denke mir, ach ja.

Aber der Grund, warum das dann passiert ist, ist ja eigentlich,

dass das halt einfach Spaß gemacht hat.

Und dann merkt man das nicht so.

Dann denkt man sich, hupsala, schon wieder ein Tag vorbei.

Ja, genau, aber das ist dann eher in der Nacht.

Es muss halt gut sein.

Das muss halt einem Spaß machen und irgendwie liegen, ne?

Ja.

Also wenn euch das wirklich so...

Man darf ja auch nicht so viel Stress machen.

Ja, genau.

Der Dominik stresst uns ja jetzt,

dass man hier so und so viele Stunden reintun muss.

Aber es geht ja auch, man kann es auch nebenher machen.

Man kann es auch zum Spaß machen.

Ja, man sollte es zum Spaß machen.

Ja, auf jeden Fall.

Ein Python ist sehr gut, um es zum Spaß zu machen.

Aber halt tatsächlich auch für einen Lebensunterhalt.

Also es geht eigentlich ganz gut.

Aber man muss halt dann bereit sein, auch was zu tun.

Ich wollte jetzt niemanden stressen,

aber es geht halt darum,

wenn du jetzt einen Queranschick wirklich finden willst

und sagst, du hast dich eben entschieden,

das ist jetzt dein Ding, dann mach's

ordentlich.

Würde ich jetzt behaupten.

So regionale Treffen sind da, glaube ich,

was supergut ist. Also ich bin, als ich

nach Düsseldorf gekommen bin, bin ich einfach in den

Python-Fu gegangen und jeden Donnerstag

da hingegangen.

Ich kenne das ja, im Chaosdorf

in Düsseldorf. Genau, im Computerclub in Düsseldorf.

Jeden Donnerstagabend

ist Python-Fu und da kommen einfach Leute,

die interessiert sind. Das hat auch gar kein Programm

und gar keine Agenda oder so, sondern

es ist einfach

Gleichgesinnte treffen und das

führt dann schon automatisch

dazu, dass man darüber spricht. Und dann kann man ja auch

gucken, ob man irgendwo was hat, was

man gerne machen möchte oder ob man irgendein Thema hat,

was einen interessiert. Und da findet sich dann immer jemand,

der irgendwas dazu sagen kann. Oder

auch jemand anders, der ein Thema hat,

wo man dann selbst was dazu sagen kann. Und dann

kommt man da so in den Austausch rein. Also das

ist auch eine ganz nützliche Sache.

Ja, kann ich mal bestätigen.

Ja, ja. Okay, gut.

dann würde ich sagen, haben wir uns mit diesem

Themenbereich auch beschäftigt.

Dann können wir ja ein neues Kapitel anfangen.

Um den Laser des Todes

geht es dann jetzt. Ja, genau.

Ja, da musst du jetzt, glaube ich,

erstmal ein bisschen ausholen, Martin. Was ist das denn?

Genau. Und was macht ihr da überhaupt?

Also, du musst doch nochmal von dem Institut

leichter zählen, Hintergrund und dann. Also, wir sind

der European XFEL. Das XFEL

steht für Röntgenfreie

Elektronenlaser.

Wir sind eine Großforschungseinrichtung in

Hamburg oder eher bei Hamburg.

Und, ja, wir haben dort einen der stärksten Röntgenquellen der Welt. Ja, ich glaube, wir sind aktuell sogar Nummer eins. Da ist immer so ein Wettlauf, wer da jetzt gerade den Arzt fahren hat.

Kleiner Understatement.

Ja, es gibt ja auch nicht so viele auf der Welt. Also so ein Röntgen und Laser zusammen, das ist tatsächlich gar nicht so einfach. Das kostet halt auch gleich mal anderthalb Milliarden Euro.

Warum macht man das zusammen?

Ja, also Röntgen ist halt ganz praktisch.

Also es geht effektiv, ein großer Witz daran ist,

dass man effektiv ein sehr, sehr gutes Mikroskop hat.

Man kann deutlich kleinere Sachen sehen,

als man mit einem normalen Lichtmikroskop sehen kann,

weil die Wellenlänge von Röntgenlicht tausendmal kürzer ist,

als die von Sichtbewerbem Licht und dann sogar mehr als tausendmal.

Und dann kann man halt tausendmal kleinere Sachen sehen

Und dadurch kann man dann zum Beispiel sich das Spike-Protein von Corona angucken. Das war bei uns natürlich gerade das Thema schlechthin. Naja, also das ist auch alles sehr interessant, aber bis die wissenschaftlichen Ergebnisse dann tatsächlich in der Praxis ankommen, wird hoffentlich Corona vorbei sein.

Ist natürlich trotzdem interessant. Ja, und solche Sachen können wir uns dann halt angucken, wobei wir auch viele andere Sachen machen. Also zum Beispiel, also meine Gruppe hat sich viel um Magnetismus gekümmert. Da ging es um tatsächlich solche banalen Sachen wie, wie schnell kann man eigentlich grundsätzlich, also prinzipiell auf eine Festplatte schreiben.

Ja, die Forschung, also tatsächlich war es so, dass man lange Zeit Angst hatte, man könnte gar nicht so, also man käme da an eine Grenze, dass man also prinzipiell physikalisch nicht schneller eine Festplatte schreiben kann, als halt, ich weiß nicht, was damals vorgeschlagen wurde.

Und dann haben wir das mal, also nicht wir, also die Physik hat das nachgemessen und festgestellt, nee, diese Grenze gibt es gar nicht, die man sich da gedacht hat. Das geht sogar tausendmal schneller, als man sich das gedacht hatte. Und ja, dann wollte man halt eigentlich wissen, ja, was passiert denn da? Also offensichtlich hatte man das Problem nicht verstanden.

Und wir haben uns dann tatsächlich mit einem solchen Randgläser, stellen wir uns die Frage, wie schnell geht das eigentlich? Und richtig, also die eine Sache ist, dass man sehr kleinere Sachen sich angucken kann und das andere ist, dass man sich sehr, sehr schnelle Prozesse angucken kann, weil wir sehr kurze Pulse machen können. Also wir kommen unter eine Femtosekunde drunter, wem das was sagt, also 0,1501 Sekunden.

Das ist sehr langsam. Also schnell.

Ja, genau. Und das ist der andere Grund, warum man das macht.

Und dann auch noch im Röntgenbereich, es hat halt dann auch noch die gleichen Vorteile, die man normalerweise beim Röntgen hat, dass man halt durch Sachen so gewissermaßen halb durchgucken kann und dann so in Sachen reingucken kann.

Das ist natürlich dann auch noch ein schöner Nebeneffekt.

Und dann, das Ding läuft dann permanent und macht ihr irgendwelche Experimente und die wertet ihr dann irgendwie aus mit Bildern, die auf Platten gespeichert werden, die ihr dann?

Ja, also wir haben da uns so, also da gibt es halt diesen Laser, der ist halt dreieinhalb Kilometer lang und am Ende kriegen wir dann immer wochenweise, verwenden wir den dann, da gibt es dann irgendwelche Benutzer, nennen wir die, die dann uns Ideen geben, was man denn da messen könnte und die kommen dann bei uns vorbei.

Also heutzutage kommt es nicht mehr bei uns vorbei wegen Corona, aber jetzt müssen wir es alle mal selber machen, sehr anstrengend, aber normalerweise kommen die dann bei uns vorbei und machen dann mit dem Röntgenlaser Experimente und genau da kommt dann halt die Flexibilität tatsächlich von Python ins Spiel, dass wir ja im Prinzip, also wir haben da immer mehrere Teams und wir wechseln uns typischerweise ab, also eine Woche kriegt das eine Team auf den Röntgenlaser,

Laser verwenden, dann nächste Woche in den anderen.

Insgesamt, es sind immer drei Teams parallel,

insgesamt sind wir sechs Teams, also

immer drei, erst die einen drei, dann die

anderen drei, wieder die einen drei, die anderen drei.

Und ja, dann kommen unsere Benutzer

halt vorbei und die haben dann die verrücktesten Ideen, was sie

da mit dem machen wollen.

Und dann stehen sie dann vor uns und sagen, ja, da macht

mal. Und

häufig muss man dann halt

Sachen, also

wir haben dann noch das

Bonusproblem, dass es halt ein Röntgenlaser

ist und bei

da sollte man halt nicht unbedingt daneben

stehen. Also wirklich gefährlich ist das eigentlich auch

nicht. Also gerüchtete Weise,

wenn man da in

anderen Weltregionen ist,

dann ist denen das auch egal. Da stellen sie

einfach direkt daneben. Aber bei uns ist das, in Deutschland

ist das nicht erlaubt. Und das heißt,

es muss alles ferngesteuert werden und alles automatisiert

werden. Und

alles ferngesteuert, okay, das machen das alles Computer.

Um mal so eine Größenordnung zu

geben, also anstatt, dass ich mich

dorthin stelle und was rumschraube, muss dann halt

ein Motor das tun. Wir haben dort weit

über 1000 Motoren, die dort gesteuert werden

und das

machen wir tatsächlich alles mit Python

und zwar vorwiegend deshalb, weil

wenn dann so ein Benutzer vor uns steht

und dann sagt, ja

wir haben

hier die Probe und der Röntgenlaser

ist leider viel zu stark, wir müssen den jetzt

die Probe jetzt immer hin und her bewegen, damit

wir nicht immer denselben Punkt treffen,

sondern damit er halt nicht kaputt geht, dann

muss ich mich halt hinsetzen

und das dann programmieren, dass dann die

Probe halt

geschickt so hin und her wackelt, dass sie

dabei nicht kaputt geht,

dass wir sie mit einem Laser beschießen.

Und dann hat der dann verschiedene Achsen in den Motoren, die

ihr irgendwie kennt und dann könnt ihr mit tausend Motoren

viele Dimensionen, die da irgendwie

möglich sind, tun. Ja, richtig.

Und wir

brauchen wirklich die Flexibilität, dass wir

dann, also wir haben wirklich

für eine Woche schreiben wir dann tatsächlich

ja, so

viel Code ist das ja praktischerweise in Python

jetzt auch nicht, aber es macht es halt möglich.

Und dass man halt da live dann programmiert und live dann Dinge ändert. Also uns passierte dann regelmäßig, dass wir festgestellt haben, oh, das ist alles nicht stabil genug, wir schießen die ganze Zeit daneben und können das aber messen, wie viel wir daneben schießen.

Und dann muss halt ein kleines Python-Programm geschrieben werden, womit wir dann immer messen, wie weit schießen wir denn daneben und fahren dann die ganze Zeit den Laser wieder dahin, dass wir halt nicht mehr daneben schießen.

Also ein kleines bisschen IoT in groß?

Ja, also dazu muss man sagen,

für echtes IoT sind wir noch nicht mal sonderlich groß.

Also so eine Automobilfabrik ist da,

ach so, IoT, nein, also ja.

Also es gibt da deutlich größere Einrichtungen,

die ähnliche Sachen machen.

Automobilfabriken zum Beispiel,

die haben da auch tausende von Motoren.

Aber die werden typischerweise jahrelang vorbereitet

und laufen dann jahrelang durch.

So ein bisschen so, als würde einer in der Autofabrik

sagen, und morgen machen wir jetzt nicht mehr hier den Golf

12, sondern wir machen jetzt

einen Clown-Car und

fahr doch mal bitte irgendwie

die Motoren so, dass das dann

passiert. Ja, aber hopp, hopp. Genau.

Und so läuft das bei uns tatsächlich die ganze Zeit

und das macht es halt deshalb

Python.

Und ja,

die andere Sache ist, dass wir

natürlich dann immer sehr viele Sachen dann parallel

machen müssen, dass halt

dann die Motoren häufig dann

irgendwie parallel fahren müssen, dass man da

den Laser

anschaltet, Motoren hin und her fährt und der

ausschaltet. Habt ihr denn Joystick

für oder sowas?

Ja, der Punkt ist das ja, dass das ja automatisch

gehen soll. Deshalb kein Joystick.

Aber wenn ihr jetzt eingreifen müsst oder so?

Ja, nee,

das geht tatsächlich, also das ist glücklicherweise

selten genug, dass wir dann wirklich so mit

Maus und Klick auf Buttons dann das

machen. Das ist

ja, wobei

da dann natürlich

Da kann man, also gerade wenn man so flexibel ist, kann man dann halt auch sehr schöne, flexible Sachen machen, dass wir dann, also viel schöner als ein Joystick ist, dass wir das hinbekommen haben, dass man, ja, wir machen einfach ein Foto der Probe, bevor wir sie in den Laser reinschießen und dann können wir einfach auf das Foto draufklicken und dann schießt der Laser dahin.

Das sind jetzt alle Spielereien, die lassen sich mit so kleinen Skripten schnell mal zusammenschreiben und das ist halt der große Vorteil, dass wir halt nicht, wie das bei einer Automobilfabrik wäre oder auch tatsächlich auch in der Forschung in anderen Bereichen ist, dass man halt lange vorher einen Antrag schreiben muss und dann gibt es dort eine Softwareabteilung, die dann da irgendwelche Entwicklungen für einen macht.

das wäre für uns einfach nicht flexibel genug.

Wir müssen wirklich

sofort eingreifen können

und das können wir auch.

Aber dann kommt wieder die ganze Sache

mit dem, dass wir die ganze Zeit Sachen parallel machen müssen

und ja,

da kommt dann halt wieder der vorhin erwähnte

Gil ins Spiel,

dass wir halt eben tatsächlich

kein Multithreading machen,

weil Multithreading

ist ja der Horror

und dann tatsächlich alles

mit Asimgai auch machen.

Das ist ja das, was normalerweise immer die ganzen Leute im Web ganz viel machen.

Wir machen jetzt kein Web, aber tatsächlich ist es so,

dass Async.io sich auch für Steuerung von Sachen super eignet.

Das heißt, wenn man fünf Motoren gleichzeitig bewegen will

und dann warten muss, bis die alle angekommen sind,

das lässt sich super in so einer Async.io-Umgebung schreiben.

Das heißt, ihr kommt mit Batteries included quasi zurecht?

Ja, also ja, wir führen so ein bisschen Katalog darüber, welche Pakete wir so verwenden. Ich glaube, inzwischen sind wir so bei 30 Paketen, die wir da noch mit reinmachen.

Also natürlich insbesondere ganz wichtig sind so was wie NumPy und SciPy. Also daher kommt das ursprünglich eigentlich, dass die Datenauswertung in der Physik schon länger mit NumPy und SciPy gemacht wird. Das ist da schon sehr beliebt, schon recht lange.

Und dass man dann halt das gewissermaßen umgekehrt den Weg gegangen ist, dass wir geguckt haben, also als wir uns entscheiden mussten, wie machen wir denn unsere Experimente Steuerung, da haben wir uns gedacht, okay, die Datenauswertung läuft schon unter Python, lass uns das doch uns einfach noch ein Niveau vorher auch schon machen und machen dann auch schon die Steuerung des Experimentes in Python.

Und das hat natürlich auch dann den Vorteil, dass man das dann die Übergabe der Daten, also wenn wir dann unsere Kameras steuern, da muss man dann natürlich dann halt gewissermaßen den Auslöser der Kamera, das ist ein Kontrollproblem und das Auslesen der Daten ist dann fast schon ein Big-Data-Problem. Und wenn man das mit demselben machen kann, dann ist das natürlich super.

Und so, um mal Größenordnung zu geben, unsere Hauptkamera, die wir da verwenden, ist halt eine 2 Megapixel Kamera, die mit 5000 Bildern pro Sekunde aufnimmt.

Da kommen ein bisschen Daten zusammen?

Ja, da kommen ein bisschen Daten zusammen.

Ich muss gerade überlegen, wie viel sind das?

Ja, mal gucken. Also 2 Megapixel mal 2 Byte macht 4 Megabyte mal 5000, 20 Gigabyte pro Sekunde.

Kleiner Datendurchsatz.

Ja, da muss man, also, habt ihr so viel Platz bei euch?

Läuft das dann die ganze Woche quasi so durch oder nur zu bestimmten, oder wie viel Zeit pro Woche, wenn ihr messt, fallen denn dann tatsächlich Daten an?

Tatsächlich ist es so, dass ein großer Teil einer solchen Woche erstmal in Einrichtung und Charakterisierung besteht. Also wenn wir weniger als einen Tag brauchen, dann machen wir richtig gut. Aber die restlichen, also ein Tag der Woche ist eh immer Maschinentag, da wird repariert, gewartet und was weiß ich was gemacht. Einen Tag lang brauchen wir sicherlich auch noch zum Einrichten.

Wir haben noch fünf Tage übrig.

Und in den fünf Tagen,

ja, da können wir auch schon mal

dann wirklich, also

ja, ich würde

sagen, 15, 20 Stunden können wir dann tatsächlich

auch schon messen. Und ja, das sind Datenmengen,

die dann da durchfließen.

Und wobei

da dann das große Problem natürlich auch wieder ist,

dass wir nach Möglichkeit, dass

alles dann wieder ausgewertet werden muss.

Also

eines der großen Vorteile unseres

Ein Terabyte pro Minute

habe ich gerade ausgerichtet.

Ja, um solche

Größenordnungen geht es.

Glücklicherweise bin ich nicht

für das Datenmanagement zuständig.

Das sind eine Million Terabyte in euren 15 Stunden.

Tausend Terabyte.

Das kann nicht sein.

Tausend Terabyte.

1.080 Terabyte.

Ja, das ist, wir haben da,

also Petabyte ist bei uns

Jede Woche.

Das ist nichts, also jetzt

Besonderes, also

unsere Daten, also die

Leute, die bei uns, ich bin glücklicherweise nicht

dafür zuständig, die Daten zu

speichern und zu halten,

aber

die, die das sind, haben damit tatsächlich,

also, ja, das tut

tatsächlich weh.

Und, ja gut, man versucht natürlich

dann immer, die Daten irgendwie einzudampfen, dass man

halt versucht,

doch nur die Daten zu speichern, wo

wirklich was Relevantes drauf ist.

Also von den

5.000 Bildern pro Sekunde.

Naja,

also

nicht auf allen Ecken

des Bildes sind immer interessante

Daten drauf. Vielleicht läuft dann irgendwie eine Reaktion,

die mal zwei Sekunden dauert oder nur eine zehntel Sekunde

mal flackert oder sowas und die muss man vielleicht haben.

Ja, also je nachdem.

Also was

viel gemacht wird, ist, wenn wir da

solche Proteine in den Strahl schießen,

dass man dann, ja,

also. Jetzt hast du wieder was gesagt,

Was macht ihr? Ihr stießt Proteine in den Strahl.

Genau, also zum Beispiel dieses berühmte Spike-Protein von Corona.

Also das Problem ist, wenn man mit einem Röntgenlaser da drauf schießt, dann ist das Protein kaputt.

Das bricht durch.

Das explodiert.

Das explodiert.

Ja, also das ist die Magie, dass wir so schnell sind, dass wir gewissermaßen ein Foto schießen.

Ihr habt irgendeine Trägersubstanzflüssigkeit,

in der schirmt das rum und das ist auf so einem Glas drauf

und das schießt dann der Laser rein, oder?

Nee, das wird tatsächlich ...

Ja, das ist in einer gelösten typischerweise in einer Lösung

und das wird dann in gewissermaßen ein feiner Strahl,

sozusagen wie ein Finkelstrahl,

der dann mit dem Laser beschossen wird.

Und da das sofort kaputt geht,

muss das die ganze Zeit nachgefüttert werden.

Deshalb wird das mit Hochdruck als ein sehr dünner Strahl durch ...

Da kommen die ganze Zeit Proteine, fließen da so durch.

Genau.

Das heißt, irgendwer pinkelt Proteine dann über diesen ...

Und da kommt der Laser, der ballert dann dazwischen.

Genau.

Und immer, wenn was passiert, wird fotografiert, 5000 Mal pro Sekunde.

Genau, also immer dann, wenn der Laser schießt.

Der Laser schießt bis zu 5000 Mal pro Sekunde.

Je nachdem, was man genau macht, kann das auch mal mehr oder weniger sein.

Und der ist dreieinhalb Kilometer lang.

Das heißt, es gibt so eine Riesenröhre irgendwo da und da schießt er durch.

Richtig, das ist eine Tunnelröhre,

die ist mit einer Tunnelbohrmaschine gebohrt worden,

die dann von,

also wir sind, das fängt

in Hamburg an und ist tatsächlich so lang,

dass wir dann, dass das Experiment selbst

dann nicht mehr in Hamburg stattfindet, weil

zu weit weg. Genau, dann sind wir

in Schleswig-Holstein.

Wie lange braucht der Strahl?

Ja, Lichtgeschwindigkeit, ne?

Ja, das ist wahrscheinlich ein Augenblick.

Ja, so Mikrosekunden, ja.

Aber ihr könnt es schneller wahrnehmen.

Ich habe gesagt, Phantosekunden könnt ihr auch.

Ja, das hat ja nichts miteinander zu tun. Tatsächlich ist es so, dass in unserer Tunnelröhre mehrere von diesen Röntgenblitzen hintereinander sich auf unsere Probe zubewegen, sogar ganz viele.

Tatsächlich kommt das, ist es nicht so, dass da 5000 so irgendwie so gleichmäßig über eine Sekunde kommen, sondern die kommen immer in Trains, nennen wir das, von 500 auf einmal an und das dann zehnmal die Sekunde und die 500, die kommen halt sehr schnell hintereinander an und dann kommt eine Pause und dann kommen die nächsten 500.

Und dabei kann man dann tatsächlich sehen, wie dann durch diesen Strahl, der muss ja dann auch relativ schnell mit Druck dadurch die ganzen Proteine zerstäuben oder explodieren.

Die bleiben in dem Wasserstrahl einfach gelöst und jetzt ist es natürlich so, dass, das ist mehr oder weniger Zufall, ob man jetzt mit dem Röntgenlaser tatsächlich eins dieser Proteine trifft oder nicht.

Und wenn man eins trifft, dann hat man halt ein Signal und wenn man gerade keins trifft, dann hat man kein Signal.

Und idealerweise schmeißt man dann natürlich die Bilder, wo kein Signal ist, einfach weg. Wobei ich jetzt ganz ehrlich gesagt nicht in der Gruppe bin, die dafür das Wegschmeißen zuständig ist. Wie gut die da jetzt schon sind, weiß ich tatsächlich nicht.

Muss man auch erst mal rausfinden, oder, dass da ein Signal ist.

Ja, das ist eine Riesenmagie, die da passiert.

Und ja, wie gesagt, ich bin nicht in der Gruppe, die das macht.

Aber man kann so wirklich Molekülstrukturen tatsächlich sehen.

Also so, wie man sich das aus dem Chemieunterricht früher vorstellt.

Man sieht die, nein.

Also man sieht halt ein Streumuster dieses Moleküls.

Nun ja, also da sind dann so auf der Kamera so ein paar Punkte drauf und dann macht man damit ganz, ganz, ganz viel Rechenleistung, muss das Ganze zurückgerechnet werden.

Und da sind dann, also Clusterweise sind dann die Rechner, die dann, also gewissermaßen ist es so, dass das Molekül befindet sich halt in einer zufälligen Orientierung und deshalb muss man auch ganz oft drauf schießen, weil man es dann gewissermaßen einmal aus allen Richtungen betrachtet.

Man sieht aber gewissermaßen nur den Schatten des Moleküls, ja gewissermaßen, also am Ende sind das immer nur ein paar Punkte auf dem Detektor und aus denen muss man das sich dann wieder mit unglaublich viel Rechenaufwand zurückrechnen.

Dafür gibt es dann aber auch wieder ganze Arbeitsgruppen, also ganze Institute, die sich nur mit dieser Rückberechnung beschäftigen.

Weil man nur diese einzelnen partiellen Bilder aus verschiedenen Blinkwinkeln hat und die man dann quasi zu einem ganzen…

Genau. Und daraus kann man dann tatsächlich am Ende das ganze Molekül wieder rekonstruieren und weiß dann…

Kann man das irgendwie kalibrieren, dass man hinterher weiß, ob man das Richtige zurückgerechnet hat, dass man etwas nimmt, wo man die Struktur kennt?

Natürlich haben wir angefangen mit Molekülen, die wir schon kennen.

Und Mathematik lügt auch nicht.

Ja, oder es ist einfach schon mit anderen Methoden gemessen worden

und dann weiß man, was da geht.

Wobei ich mich persönlich weniger mit Molekülen beschäftige

als halt mit Magneten.

Und die haben das große Problem,

dass datentechnisch das sogar eher anstrengender ist,

weil wenn man da so einen Magneten reinhält,

den muss man nicht reinschießen, sondern der bleibt da einfach stehen.

Und das heißt, da ist dann auf jedem Bild was drauf.

Das sorgt dafür, dass wir dann noch viel mehr Daten haben.

Dafür ist das dann mit dem Rückrechnen nicht so schwer,

weil es da meistens um deutlich einfacher ist.

Denkst du, wenn du da mal Gedehnen reinhältst,

gibt es eine gewisse Abweichung dann immer in eine Ecke, oder?

Ja, also was man halt macht,

also mit Röntgenstrahlen kann man halt sehen,

ob der Magnet magnetisch ist, gerade.

Also eine Festplatte speichert man ja dadurch,

dass man auf einer klassischen Festplatte,

also keine Solid State, sondern auf einer klassischen,

dass man dort eine magnetische Schicht hat

und dann den Magneten entweder so rum oder so rum dreht.

Und was wir dann machen, ist,

dass wir schießen mit einem handelsüblichen Laser,

ja, also auch mit einem Hochintensitätslaser da drauf,

dann wird das heiß und dadurch wird der Magnet demagnetisiert.

Und danach schießt man einmal mit dem XL drauf

und guckt, ob er noch magnetisch ist.

Und dann kann man die Zeit zwischen den beiden ändern

und gucken dann, wie lange es denn dauert,

so einen Magneten zu demagnetisieren.

Und das ist dann halt die kürzeste Zeit,

mit der man grundsätzlich Daten auf einer Festplatte schreiben könnte.

Die Zeiten, die glücklicherweise so schnell sind,

das weiß man inzwischen, dass das für einen Computer

tatsächlich dann am Ende egal ist.

Es geht also tatsächlich nur noch darum,

das tatsächlich prinzipiell zu verstehen,

was da eigentlich passiert und nicht mehr

auszuschließen,

dass man da in irgendein physikalisches

Limit läuft mit einer Technologie, wo man jetzt

irgendwie wahnsinnig viel investiert.

Das ist eine Magnetechnologie, mit der man mit Laser

die Platten beschießt, um die

Sachen zu speichern?

Also

das Problem ist, dass das Einzige, was so schnell ist,

sind Laser. Und deshalb müssen

wir Laser nehmen. Also wie

eine Technologie dazu aussehen würde,

die Frage, braucht man da...

Aber das hört sich an, als wäre es deutlich schneller als SSD.

Ja, genau.

Also, wie gesagt, das ist

viel, viel schneller als alles.

Also, das Schalten eines solchen Magneten

geht prinzipiell

viel, viel schneller, als das jemals ein Computer

dort schreiben können.

Und weshalb wir da keine, es gibt

von der Geschwindigkeit, es gibt

keine theoretische Grenze. Keine physikalische Grenze,

die da irgendwie... Also, es gibt eine, aber die ist so

weit von gut und böse,

dass wir diese 100 Jahre nicht mehr erreichen werden.

Genau, vor allen Dingen nicht bis

SSDs übernehmen.

Das ist aber

nicht das Problem, oder?

Warum Festplatten langsam sind.

Das Problem ist, dass die richtige Stelle nicht da ist.

Ja, genau.

Dieses Problem, wie gesagt,

ist keins mehr. Das ist damals,

das ist ja auch schon wieder 30 Jahre her,

dass damals die meinten, in das

physikalische Limit zu laufen.

Das ist eine schöne Vorstellung.

Ja.

Vor 30 Jahren

hat man gedacht, jetzt können

Computer gar nicht mehr schneller werden. Das ist

jetzt leider vorbei.

Genau. Aber es hat sich dann leider doch

raus, zum Glück doch rausgestellt.

Ja.

Ich fand das aber ganz interessant. Ich glaube,

das interessiert vielleicht noch andere Menschen.

Wie funktioniert denn das jetzt überhaupt,

so ein Magnetspeicherband?

Wenn du sagst, da muss man Magneten

drehen, dann speichert man

irgendwas? Ja, also effektiv,

also so eine Magnetplatte,

wie sie in Festplatten

vor der Zeit von S&M genau

verbaut waren, es ist ja einfach

nur eine magnetische

Struktur, also

irgendein

Stoff, der grundsätzlich magnetisch ist und oben drüber

und den kann man halt

also

da kann man sich so winzige, kleine

Magnetchen

vorstellen, aus denen das draufsteht,

aus denen das besteht, aus denen

es natürlich ganz, ganz, ganz viele gibt,

nämlich für jedes Bits, das gespeichert werden soll,

eins und

ja, dadurch, dass man dann mit einem

Wenn eine Magnetspule drüber fährt, dreht man das entweder so,

dass der Nordpol nach oben steht oder der Südpol nach oben steht.

Und so speichert man Daten auf einer Magnetfestplatte?

So speichert man Daten auf einer Magnetfestplatte.

Und danach dann, und umgekehrt wird das ausgelesen,

dadurch, dass man dann halt misst,

ob denn jetzt gerade der Nordpol oder der Südpol oben ist.

Und genau, und wir wollten, also es gibt halt Grenzen,

wie schnell man das schreiben kann.

Aber wie gesagt, es gibt sie effektiv nicht,

Also es ging halt die Frage tatsächlich, wie weit kann ich denn so einen Magneten den Nordpol zum Südpol rumdrehen?

Also grundsätzlich, wie lange dauert das eigentlich, dass sich dieser Magnet dreht?

Dreht sich da wirklich was oder wird das umgepolt?

Ja gut, das kann man, das ist eine Definitionsfrage.

Was heißt denn dann Umpol?

Ja gut, es geht da immer um die Spins der Elektronen.

Also Elektronen haben gewissermaßen ein Oben- und ein Unten.

Und in Magneten ist es so, das ist, was ein Magnet ist. Ein Magnet ist so, dass die Spins, also dass die Elektronen, benachbarte Elektronen aneinander gekoppelt sind dahingehend, dass die, wenn das eine Elektronen nach oben zeigt, zeigt das andere gerne auch nach oben.

Und dann bilden die halt so eine Gang sozusagen und gruppenmäßig zeigen sich alle in eine Richtung. Und der Witz an einem Magneten ist, dass dann benachbarte Elektronen aneinander gekoppelt sind. Also alle Elektronen haben einen oben und einen unten, aber normalerweise sind sie nicht aneinander gekoppelt, das heißt in einem Stück Holz passiert da nicht viel.

Also kann man mit einem Magneten die Spins rumdrehen, das kann man machen, das bringt aber nicht viel.

Während man mit einem Magneten die Elektronen umdreht und danach das Magnetfeld wieder ausschaltet, dann bleiben die Elektronen halt in derselben Richtung stehen, wie sie vorher waren.

Das wäre auch gar nicht klar gewesen. Das bedeutet, dass es überhaupt Magnete gibt aus Metall. Das ist der gleiche Effekt, wie etwas darin zu speichern. Im Grunde ist das das, was man darin gespeichert hat.

sozusagen die Art,

ja, also, ja.

Ja. Ja.

Cool. Also, einem normalen

Magneten ist das, die

Information halt ein Bit.

Ja.

Ja.

Bei einer Festplatte sind halt dann ganz, ganz, ganz viele

nebeneinander und man muss dann aufpassen, dass die sich

nicht beeinflussen und so. Genau.

Sie sollen, das ist immer das Problem, die Elektronen

sollen sich ein bisschen gegenseitig beeinflussen, weil sie

ansonsten ihre Position nicht halten,

aber denen ist es aber auch nicht zu viel,

Aber das ist dann wieder sehr viel Wissenschaft.

Die Dichte, wie die ineinander hängen und so weiter.

Genau, da kann man unglaublich viel mit rumspielen.

Eine schöne Sache an der ganzen Geschichte ist übrigens,

dass das Material, was man da lange Zeit verwendet hat,

das war Eisenoxid, also Rost.

Eine Scheibe voll Rost und daraus bauten sich so viele Magneten,

dass man seine Sachen drauf speichern kann.

Finde ich sehr schön.

Heute nicht mehr, heute benutzt man Kobalt

und irgendwelche komplizierten Sachen,

aber für die meiste Zeit war es einfach Eisenoxid.

Ich kenne halt den, ja,

so diese Kose-Name für Festplatten

dieser älteren Bauart.

Ist ja auch, Leute nennen das rotierenden Rost.

Also das ist halt, ja.

Und es stimmt.

Trifft es, glaube ich, ganz gut.

Und Kassetten und so weiter

und Magnetbänder funktionieren ganz ähnlich,

nur halt nicht digital,

sondern mit einer analogen Magnetisierung.

Wer das noch kennt von früher,

oh, jetzt habe ich mich geoutet.

Jetzt wisst ihr alle, dass ich alt bin.

Kassetten, was könnte das sein?

Vor- und Zurückspulen, Durchreißen, Aneinanderkleben.

Genau.

Ja, sehr schick.

In einem Land vor unserer Zeit.

Habt ihr denn da schon immer Python verwendet?

Oder seit wann verwendet ihr Python?

Oder überall?

Oder gibt es auch noch andere Technologien,

die verwendet werden?

Ja, also es gibt auch immer noch

eine gewisse

ja, Menschen, die sich nicht davon

abbringen lassen, weiterhin C++

zu programmieren.

Sie sind nicht tot zu

kriegen. Nein, also tot wollen wir sie

auch gar nicht haben, aber

überzeugt

haben wir es auch noch nicht geschafft.

Ich habe es noch nicht geschafft, sich vor den Laser zu stoßen.

Genau, und

ja,

tatsächlich ist es so, dass in der Physik

jahrzehntelang war

C++ tatsächlich einfach die Sprache schlechthin.

Es wurde einfach alles in C++ geschrieben.

Stimmt gar nicht, außer das, was in Fortran geschrieben wurde.

Das ist dann halt wieder eine Generation weiter vorher.

Und ja, es gibt sie auch noch, die Fortran-Leute.

Die sind glücklicherweise inzwischen sehr wenige geworden.

Aber es gibt sie immer noch.

Aber ja, inzwischen ist das so.

Ja, C++ ist jetzt halt doch nicht mehr die modernste Sprache.

Und jetzt die neue Welle, da ist Python einfach ...

Gibt es auch Rust?

Aber er hat auch noch

Vortragsbauteile. Genau, natürlich, ja.

Ja, selbstverständlich, also das ist

ja klar, das ist...

Gar nicht so weit von uns entfernt.

Ich erinnere mich nur gerade an

ein Zitat, ich weiß gar nicht, wer das

ursprünglich gesagt hat, aber ein sehr wissenschaftlicher Fortschritt ist

immer so, one funeral at a time.

So irgendwie.

Ja.

Ja, natürlich.

Also das ist tatsächlich,

also in der Welt der Physik war,

nicht nur da, in vielen anderen Bereichen auch,

War der Witz an Python eigentlich, dass man damit halt unglaublich viele verschiedene Bibliotheken, auch aus Steinzeit, aus Vortrag und Steinzeit oder was weiß ich wo, zusammenkleben kann.

Und dass das am Ende irgendwie trotzdem alles dann zusammenläuft.

Und das ist zum größten Teil das, was, also das war halt das Killer-Feature, dass man die ganzen alten Vortrag-Bibliotheken tatsächlich bis heute weiterverwenden kann.

Python als Glue.

Absolut.

Ja, und ich glaube auch, ich weiß gar nicht, wie

einer der großen Vorteile

bei Fortran ist halt, dass man, also weshalb

das glaube ich jedenfalls, was ich weiß, für

numerische Geschichten oft verwendet wird, ist, dass halt

da die Sprache so ist, dass die Compiler

automatisch vektorisieren können, was ja bei C und

C++ eigentlich nicht geht. Also geht auch, aber

man muss dann halt selber quasi

sagen, was er tun soll.

Ja, beziehungsweise du kannst so

Datentypen definieren, die Vektoren

sind. Und diese ganzen Operationen gehen dann

automatisch. Und wenn du eben einen 16-breiten

Vektor hast, dann

hat der Compiler genügend

Informationen, um da schlaue Sachen

draus zu machen. Gerade jetzt

heutzutage, wo es ja Prozessoren

gibt, die ganz viele Operationen auf 8 oder

auf 16 Sachen gleichzeitig machen können

und das kriegst du dann halt einfach so umsonst,

weil du dein Programm so geschrieben hast, dass

du immer direkt 16 Sachen gleichzeitig

machst und dann kompilierst

es und es wird dann halt automatisch schneller

und das ist schon verlockend,

das kann ich schon verstehen.

Da ist

eine schöne Abstraktionsebene

gefunden, glaube ich,

dass man eben nicht wie bei C++

oder bei C jeden Maschinenbefehl

selber schreiben muss und gleichzeitig hast du

trotzdem noch

genügend tiefe

Abstraktionen,

um

schnelle

Programme schreiben zu können.

Das eigentliche Problem an Fortran ist,

glaube ich, eher, dass einfach die Sprache

schon alt ist und dass die ganzen

Diese Sachen, die man heute als Komfort für sich so kennt und auch nicht vermissen möchte, die gibt es da halt einfach nicht mehr.

Ja, so Altphilologen in der Computersprache, selten, dass Leute so ein Interesse daran haben, ein forensisches, erstmal die alten Sprachen nochmal alle nachzulernen, statt was Neues, Modernes anzufangen.

Das macht man da eher nicht. Wobei, also den Markt gibt es ja durchaus noch und auch wieder.

Kobol-Entwickler.

Ich weiß von einigen Firmen, die wieder Kobol-Programmierer ausbilden, weil sie es halt noch brauchen.

Und genauso gibt es wissenschaftliche Einrichtungen, die Fortrat-Programmierer ausbilden, weil sie es halt noch benutzen, weil sie es noch brauchen.

Möchte man das denn entwickeln?

Ja genau, ich dachte mir gerade, dass Leute da ausbilden wollen, verstehe ich.

Dass Leute sich da ausbilden lassen, das ist schwerer zu verstehen für mich.

Ja gut, das ist ja auch eine ökonomische Abwägung.

Naja gut, aber die ist auch nicht gerade.

Vortragsvorlesungen in der Universität

gehört. Das war schon

interessant auch. Einfach auch mal aus

historischer Sicht. Man kann ja auch

durchaus viel davon lernen. Nur

jeden Tag machen möchte ich es nicht.

Man muss auch dazu eindeutig sagen, dass

tatsächlich das eigentliche Rechnen in Python

wegen des Gil

funktioniert halt nicht.

Wenn es wirklich darum geht, möglichst viele

Multiplikationen und Additionen auf dem

Prozessor zu jagen, da braucht man mit

Python gar nicht anzufangen.

Sondern da muss man dann wirklich halt über NumPy zum Beispiel dann, das kann das dann ja.

Und da kommt dann auch wieder, gut okay, da kommt dann auch, tatsächlich ist da nicht so viel Fortran drunter, wie man sich das denkt, weil gerade die großen alten Fortran-Bibliotheken tatsächlich mehrfach nachimplementiert wurden.

Also es gibt da ja die großen, also die wichtigste sind immer noch die BLAS, die Basic Linear Algebra Subroutines, die halt sowas wie Matrix-Multiplikationen enthalten, die halt von den Prozessorenherstellern oder sehr enthusiastischen Hobbyisten handoptimiert wurden, teilweise bis in die Assembler-Ebene runter, um möglichst schnell auf einem Prozessor sowas wie Matrix-Multiplikationen machen zu können.

Und das ist tatsächlich, also das ist noch eine Fortran-API, aber unten drunter ist tatsächlich irgendwas Handoptimiertes, weshalb das eigentlich mehr so Schein als Sein ist, dass das noch Fortran sei.

Aber das ist halt so eine bewährte API und so eine bewährte API, die wirft man auch nicht weg, vor allem, weil die API ist ja auch nicht das, was weh tut.

Und das Programmieren, das tut natürlich dann erst recht weh, weil wenn man dann tatsächlich auf Assembler runtergeht und das machen die, dann das tut natürlich weh. Oder natürlich heutzutage auch auf Grafikkarten ist das ja auch dann sehr beliebt und das ist dann halt sehr schön, dass es dann halt so standardisierte Bibliotheks-APs gibt, bei denen es dann eigentlich völlig egal ist, auf was das dann am Ende läuft.

Ja, das war interessant, weil man denkt halt manchmal, dann peisen wir langsam, aber wenn man dann sowas wie NumPy benutzt, hat man ja quasi die Python-API, die man dann ansprechen kann, in der man entwickelt und da unten drunter sind dann ja viel mehr...

Genau, und das ist halt wieder die Sache mit dem Python als Glue.

Wobei ich sagen muss, dass was jetzt tatsächlich ein eher größeres Problem bei uns ist, da zerbrechen sich auch gerade viel schlaue Leute die Köpfe drüber, das ist nämlich zuverlässige Datenauswertung.

Das Problem ist das, was ich erzählt habe, von wie wir unsere Experimentsteuerung machen, dass man da schnell mal was runterhackt, das ist ja ganz schön.

für sowas. Aber das Problem ist, am Ende wollen die Daten

ja auch ausgewertet werden. Und tatsächlich,

also was wir sehr viel mit Jupyter Notebooks

machen,

die haben aber immer das

Problem, dass man sich fünf Minuten, nachdem man die

Aussetzung gemacht hat, nicht mehr daran erinnern kann,

was man eigentlich gemacht hat. Und

welches denn der Jupyter Notebook-Zellen man

denn jetzt nur ausgeführt hat und welche nicht. Und an welche

man schnell noch einen Parameter gedreht hat und welche nicht.

Wer länger mit Jupyter Notebooks

gearbeitet hat, kennt das wahrscheinlich sehr gut.

Hin und her. Ja, und was

natürlich der Reproduzierbarkeit, also

reproduzierbar sind unsere Daten in dem Sinne ja

sowieso nicht, weil wir sind der einzige Röntgenlaser,

der diese Intensitäten

schafft. Das heißt, wir

können die nur bei uns reproduzieren, aber

wenn man wenigstens mal die Auswertung der

tatsächlich vorhandenen Daten reproduzierbar

machen könnte, wäre das ja schon mal schön.

Ja, weil sonst muss man auch erstmal wieder warten, bis man so einen

Slot gebucht hat, wo dann das Dreierteam dann reingeht und mit der

ganzen Preparation das nochmal macht. Genau, ja,

aber gut, aber dann auch

die Auswertung, also es wäre zum Beispiel

auch mal eine gute Idee, dass man, wenn man zum Beispiel

die zwei verschiedene vergleichbare Materialien sich anguckt,

dass man mal vergleicht, wie ich das eine auswerte

und was ich das andere auswerte.

Und wenn man dann zwischendurch das typische Notebook

wieder mal vergessen hat, was man da eigentlich gemacht hat,

dann ist das sehr unpraktisch.

Und das ist tatsächlich bei uns aktuell,

also was heißt aktuell, das ist schon seit Längerem ein Problem,

wie man das in Hand habt,

dass man da reproduzierbar Daten auswertet.

Tatsächlich ist es sogar so, dass schon das Problem,

dass wir, naja, also wir werten da Daten aus

und nach einem halben Jahr kommt einer an

und hat nochmal eine Idee,

wie man da vielleicht nochmal

mit einem anderen Blickwinkel drauf guckt.

Und dann sollte es einem besser nicht passieren,

dass man versehentlich NumPy upgedatet hat

und plötzlich funktionieren die Skripte nicht mehr.

Oder kommen zu einem anderen Ergebnis.

Das ist dann tatsächlich ein Problem,

weshalb wir tatsächlich angefangen haben,

einfach komplette Virtual-Envs nehmen wir jetzt gerade noch.

Wir haben darüber nachgedacht,

jetzt ein Conda zu nehmen

und dann die kompletten Virtual-Envs mit den Daten zusammenzuspeichern.

So ein Virtual-Env ist dann verglichen mit den Daten einfach winzig,

damit man, wenn man ein Jahr später nochmal versucht,

die gleiche Auswertung zu machen,

dann tatsächlich zum gleichen Ergebnis kommt.

Ja, aber das stelle ich mir auch,

weil die ganzen Betriebssystem-Bibliotheken

hat man im Virtual-Env ja nicht drin,

also LibC oder auch diverse andere Geschichten.

Das heißt, wenn die sich geupdatet haben, dann kann...

Das ist richtig.

Das heißt, dann müsste man dann konsequenterweise

weiter zu Docker-Containern gehen oder ähnlichen Technologien.

Ja, wenn Ansible irgendwas bauen.

Ja, Ansible hilft ja nicht,

weil Ansible würde dann ja dasselbe Problem haben

mit den Systembibliotheken,

dass man das, Ansible installiert ja auch typischerweise

nur auf ein existierendes System drauf.

Ja, aber du kannst ja sagen,

was du da jetzt extern installieren sollst.

Und wenn du das Betriebssystem selber auswählen kannst,

dann kannst du wahrscheinlich auch die Pakete pinnen.

Ja, das ist richtig, ja.

Und genau, aber ich muss ganz ehrlich gestanden sagen,

daran arbeiten wir noch. Also bisher

sind wir ganz stolz darauf. Da sind wir, glaube ich,

schon fast Vorreiter.

Nein, wahrscheinlich nicht. Aber dass wir

wenigstens unsere Daten mit den Virtual Env's

speichern, dass wir wenigstens

da eine verlässliche Datenauswertung haben,

dass wir, also in der Physik war es

bisher doch recht häufig

üblich, dass man

die Daten auswertet und

dann, wenn man eine Publikation macht,

die Auswertung auf eine CD

brennt und dann mit ins

Archiv gibt.

Ich weiß nicht, wie oft jemand tatsächlich so eine CD wieder rausgeholt hat.

Und wenn, ob die dann noch funktioniert, ist auch sehr unklar.

Das war dann doch eine eher symbolische Aktion.

Und das bei den Physikern.

Ja, also da.

Ja gut, das ist ja noch vergleichsweise fortgeschritten.

In der Medizin wirst du halt die Auswertung gemacht und dann sind die Daten fertig.

Oder du drückst sie aus.

Ja, wobei ich glaube, dass die Medizin da sogar im Gegenteil mit solchen Sachen sogar weiter ist.

Weil sie, weil, ja, also gerade wenn in irgendwelche Zulassungsverfahren gehen, da gucken die Leute tatsächlich drauf.

Ja, Zulassungsverfahren, klar.

Aber Forschungspapers normalerweise, also wenn du eine Appendix hast, kannst du, wie der Dominik sagt, kannst du ja abtippen, wenn du die Rohdaten überhaupt kriegst.

Ja, also bei uns ist die Rohdaten zu kriegen illusorisch, weil sie sind einfach zu groß.

Wie lange speichert ihr denn eure Daten?

Wie lange könnte man denn zu euch kommen und sagen,

hier, ich habe mir jetzt noch was eingefallen?

Das ist eine Frage, die ich dir tatsächlich noch nicht beantworten kann,

weil noch sind die Platten nicht voll.

Ah, okay.

Irgendwann ist das Ziel erreicht.

Der Serverraum steht gar nicht bei uns,

sondern irgendwo in Hamburg ist da so ein Serverraum.

Den habe ich noch nie gesehen.

Weiß ich nicht, wie groß der ist.

Ich weiß nicht, wie viel Platz da ist, wie viel Platz wir grundsätzlich noch finanzieren können. Also bisher mussten wir noch, das muss man sagen, es gibt so Wochen, wo wir so viele Daten produzieren. Wenn wir mit unserem Hauptdetektor arbeiten, dann ist das so, dann kommt da so viel Daten raus.

Wenn wir nicht mit unserem Hauptdetektor arbeiten, es gibt auch völlig andere Experimente, wo man alle zehn Sekunden ein Bild schießt von zwei Megapixel und dann, ja.

Das ist ja fast redundant dann im Vergleich.

Genau, das ist dann, wenn du plötzlich beginnst, dass tatsächlich dann Virtual Env das Größte auf der Platte ist. Aber das ist dann auch egal, weil im Vergleich, also dann hat man halt …