Wenn du mit Python anfängst, stellst du dir wahrscheinlich eine einfache Frage: Welche App benutzt du dafür? Es gibt keine einzige richtige Antwort - aber es gibt einige, die Millionen von Entwicklern täglich nutzen. Die Wahl hängt davon ab, ob du auf dem Handy lernst, auf dem Laptop codest oder sogar unterwegs schnell einen kleinen Script schreiben willst.
Python auf dem Smartphone: Lernen unterwegs
Viele Anfänger denken, Programmieren braucht einen großen Bildschirm und eine Tastatur. Das stimmt nicht immer. Apps wie Pydroid 3 für Android oder Pythonista für iOS erlauben dir, Python direkt auf deinem Handy zu schreiben und auszuführen. Kein Computer nötig. Du kannst Variablen definieren, Listen bearbeiten, einfache Funktionen testen - alles im Browser oder in einer eingebauten Python-Umgebung.
Pydroid 3 kommt mit pip vorinstalliert, also kannst du Bibliotheken wie NumPy oder Matplotlib direkt installieren. Das ist besonders nützlich, wenn du Mathe oder Datenanalyse lernst. Pythonista ist etwas teurer, aber bietet eine viel schönere Oberfläche und integrierte Tools für Grafiken und GUIs. Beide Apps funktionieren offline - perfekt für Zugfahrten oder Flüge.
Ein Nachteil? Komplexe Projekte mit mehreren Dateien oder großen Frameworks wie Django laufen hier nicht stabil. Aber für Übungen, kleine Algorithmen oder das Verständnis von Syntax? Perfekt.
Die Klassiker: Desktop-Editoren für echte Arbeit
Wenn du ernsthaft Python programmieren willst - sei es für Webentwicklung, Automatisierung oder KI - brauchst du etwas Stärkeres. Hier kommen die drei meistgenutzten Editoren ins Spiel: Visual Studio Code, PyCharm und Sublime Text.
Visual Studio Code ist kostenlos, läuft auf Windows, Mac und Linux, und wird von fast jeder großen Firma verwendet. Mit der Python-Erweiterung von Microsoft bekommst du Syntax-Highlighting, IntelliSense (also automatische Vervollständigung), Debugging und sogar die Integration von Jupyter Notebooks. Viele Profis nutzen es, weil es schnell ist, leicht zu konfigurieren und mit Git, Docker und anderen Tools gut zusammenarbeitet.
PyCharm von JetBrains ist der echte Profi-Editor. Es gibt eine kostenlose Community-Version und eine teurere Professional-Version mit Datenbank- und Web-Framework-Unterstützung. PyCharm erkennt automatisch, ob du ein Django-Projekt öffnest, und stellt dir die richtigen Tools bereit. Es war früher der Standard für Unternehmen - und ist es noch, besonders wenn du mit Teams arbeitest. Der Nachteil: Es frisst RAM. Auf alten Laptops kann es langsam werden.
Sublime Text ist der Leichtgewichtler. Es startet in Sekundenbruchteilen, ist extrem schnell und sieht elegant aus. Mit der richtigen Konfiguration (Python-Plugin, Linter, Build-System) wird es zu einer starken Alternative. Es ist nicht so „intelligent“ wie PyCharm, aber für Einzelpersonen, die wenig Ablenkung wollen, oft die beste Wahl.
Jupyter Notebooks: Für Daten, Experimente und Lernen
Wenn du mit Daten arbeitest - sei es Statistik, Maschinelles Lernen oder Bildverarbeitung - dann wirst du schnell auf Jupyter Notebook stoßen. Es ist keine App im klassischen Sinn, sondern ein Web-basiertes Tool, das du lokal auf deinem Rechner startest (meist über Anaconda oder pip install jupyter).
Was macht es so besonders? Du schreibst Code in Zellen - und kannst jede Zelle einzeln ausführen. Danach siehst du sofort das Ergebnis: eine Grafik, eine Tabelle, eine Ausgabe. Das ist ideal, um Hypothesen zu testen, Ergebnisse zu dokumentieren oder Kurse zu machen. Fast alle Online-Kurse zu Python und Data Science nutzen Jupyter. Es ist nicht für große Anwendungen gedacht, aber für das Verstehen von Zusammenhängen unschlagbar.
Die meisten Leute nutzen Jupyter über Anaconda, eine Sammlung von Python-Paketen und Tools, die alles vorinstalliert bringt. Du musst nichts manuell einrichten - einfach installieren, starten und loslegen.
Online-Editoren: Keine Installation, sofort los
Manchmal willst du einfach nur schnell etwas testen - ohne Software zu installieren. Dann helfen Online-Editoren wie Replit, Google Colab oder PythonAnywhere.
Google Colab ist kostenlos und läuft direkt im Browser. Es ist eine Version von Jupyter Notebook, die von Google gehostet wird. Du bekommst sogar kostenlosen Zugang zu GPUs - ideal, wenn du KI-Modelle trainieren willst. Du musst dich nur mit deinem Google-Konto anmelden. Perfekt für Studenten oder Hobby-Entwickler, die noch keinen eigenen Rechner haben.
Replit ist ähnlich, aber viel einfacher zu bedienen. Du kannst in Sekunden ein neues Python-Projekt starten, mit Freunden zusammenarbeiten und es direkt teilen. Es ist nicht so leistungsstark wie Colab, aber super für schnelle Prototypen oder Schulprojekte.
Was ist mit Terminal und Texteditoren wie Nano?
Ja, du kannst Python auch mit dem einfachen Terminal und einem Texteditor wie Nano oder Vim schreiben. Du speicherst eine Datei als mein_script.py und führst sie mit python3 mein_script.py aus. Viele erfahrene Entwickler tun das - besonders auf Servern oder in Containern.
Aber für Anfänger? Nicht empfehlenswert. Du bekommst keine Fehlermarkierungen, keine Vervollständigung, keine Hilfestellung. Es ist wie Fahrrad fahren ohne Lenker. Du kannst es, aber es ist unnötig schwer.
Welche App solltest du wählen?
Hier ist eine einfache Entscheidungshilfe:
- Anfänger, der auf dem Handy lernt: Pydroid 3 (Android) oder Pythonista (iOS)
- Student oder Hobbyist mit Laptop: Visual Studio Code
- Wer mit Daten oder KI arbeitet: Google Colab oder Jupyter Notebook
- Professioneller Entwickler mit Team: PyCharm Professional
- Wer schnell etwas testen will: Replit
Die meisten Leute beginnen mit VS Code oder Jupyter. Beide sind kostenlos, gut dokumentiert und haben riesige Community-Support-Netzwerke. Wenn du später merkst, dass du mehr brauchst - wechselst du einfach um.
Was du vermeiden solltest
Nicht alle Apps sind gleichwertig. Einige sind bloß Marketing. Zum Beispiel: Apps, die behaupten, „Python in 5 Tagen zu lernen“, aber dir nur vorgefertigte Buttons geben. Das ist wie Lernen, Auto zu fahren, indem du nur auf das Lenkrad drückst - du lernst nichts.
Vermeide auch Apps, die keine echte Python-Interpretation haben. Manche „Python-Apps“ sind nur Simulatoren, die keine Bibliotheken unterstützen oder nur vereinfachte Befehle erlauben. Das ist wie Lernen, mit einem Spielzeugauto zu fahren - es hilft dir nicht, wenn du auf der Autobahn fährst.
Wichtig: Python ist eine Sprache. Die App ist nur das Werkzeug. Was zählt, ist, dass du Code schreibst, Fehler behebst und lernst, wie Dinge funktionieren. Die beste App ist die, die dich dazu bringt, regelmäßig zu programmieren - nicht die mit den meisten Features.
Was kommt als Nächstes?
Sobald du eine App gewählt hast, gehe direkt zum nächsten Schritt: Installiere Python selbst auf deinem Rechner. Auch wenn du eine App verwendest, solltest du wissen, wie die echte Python-Umgebung funktioniert. Lade dir Python 3.12 von python.org herunter (nicht über den App Store!). Installiere es, öffne das Terminal und gib python --version ein. Wenn du „Python 3.12.x“ siehst, läuft alles.
Dann lerne, wie du Dateien speicherst, ausführst und mit Pip Pakete installierst. Das ist der echte Grundstein. Die App ist nur der Anfang. Der Rest kommt mit Übung.
Kann ich Python ohne Computer lernen?
Ja, mit Apps wie Pydroid 3 oder Pythonista auf dem Smartphone. Du kannst Syntax lernen, einfache Programme schreiben und Ergebnisse sehen. Aber für größere Projekte oder professionelle Arbeit brauchst du irgendwann einen Computer.
Ist PyCharm besser als VS Code?
PyCharm ist speziell für Python gemacht und bietet mehr integrierte Tools für große Projekte - besonders mit Frameworks wie Django oder Flask. VS Code ist flexibler, schneller und funktioniert mit vielen Sprachen. Für Anfänger ist VS Code oft die bessere Wahl, weil es kostenlos ist und leicht zu bedienen. Profis nutzen oft beide je nach Projekt.
Warum sollte ich Jupyter Notebook verwenden?
Jupyter ist ideal, wenn du Daten analysierst, Grafiken erstellst oder Schritt für Schritt experimentierst. Du siehst sofort, was dein Code tut - ideal für Lernen, Forschung oder Präsentationen. Für Web-Apps oder Software-Entwicklung ist es nicht geeignet.
Brauche ich Anaconda?
Nein, aber es erleichtert das Leben. Anaconda bringt Python, Jupyter, Pip und wichtige Bibliotheken wie NumPy und Pandas vorinstalliert mit. Wenn du mit Daten arbeitest, ist es die einfachste Methode. Für reine Webentwicklung oder Scripting reicht eine normale Python-Installation.
Was ist der Unterschied zwischen Python und einer Python-App?
Python ist die Programmiersprache selbst. Eine App ist nur ein Werkzeug, mit dem du Python ausführst. Einige Apps sind nur Simulatoren - sie führen keinen echten Python-Code aus. Achte darauf, dass die App echte Python-Interpretation unterstützt und pip installieren kann.
Wenn du heute anfängst, wähle eine App - und schreibe heute schon etwas. Ein Hallo-Welt-Programm. Eine Schleife. Eine Liste. Es braucht nicht perfekt zu sein. Hauptsache, du machst es. Die richtige App ist die, die du benutzt - nicht die, die andere empfehlen.
