Wie lange dauert es, Python zu lernen? Die meisten Leute hören das und denken: Python ist doch einfach, das schaff ich in einem Wochenende. Stimmt nicht. Es ist nicht schwer - aber es ist auch nicht schnell. Wenn du wirklich etwas damit anfangen willst, brauchst du Zeit, Übung und ein paar klare Ziele. Kein Wunder, dass viele nach drei Tagen aufgeben. Sie erwarten, dass sie nach einer Online-Kursreihe schon Apps bauen können. Stattdessen stecken sie fest bei print("Hallo Welt") und fühlen sich wie ein Versager. Dabei ist das völlig normal.
Was bedeutet eigentlich "Python lernen"?
Bevor du eine Zeitspanne nennst, musst du klären: Was willst du mit Python machen? Das bestimmt, wie lange du brauchst. Einige Leute wollen nur Daten aus Excel-Tabellen sortieren. Andere bauen Webseiten, automatisieren Arbeitsabläufe oder lernen Machine Learning. Jedes Ziel hat eine andere Lernkurve.Wenn du nur ein paar Skripte schreiben willst, um deine täglichen Aufgaben zu vereinfachen - zum Beispiel Dateien umbenennen oder E-Mails versenden - dann reichen 20 bis 30 Stunden. Das ist nicht viel. Du lernst Variablen, Schleifen, Bedingungen und wie man Dateien öffnet. Danach kannst du schon Dinge tun, die früher eine Stunde gedauert haben, jetzt aber in fünf Minuten erledigt sind.
Wenn du aber eine ganze Webseite mit Python bauen willst - etwa mit Django oder Flask - dann wird’s komplexer. Du musst dich mit HTTP, Datenbanken, Templates und Sicherheit beschäftigen. Das dauert mindestens 150 bis 200 Stunden. Und das ist erst der Anfang. Die meisten, die das Ziel haben, als Webentwickler zu arbeiten, brauchen sechs bis zwölf Monate, um wirklich sicher zu sein.
Die Realität: 3 Phasen des Lernens
Es gibt drei klare Phasen, die jeder durchläuft, der Python ernst nimmt. Die meisten geben in Phase 2 auf - und das ist der Grund, warum so viele sagen: "Ich hab’s versucht, aber es war zu schwer."- Phase 1: Die Oberfläche (1-4 Wochen) - Hier lernst du die Grundlagen: Variablen, Listen, Schleifen, Funktionen. Du folgst Tutorials, kopierst Code, und es fühlt sich an, als würdest du etwas lernen. Du kannst schon einfache Programme schreiben. Aber du verstehst noch nicht, warum etwas funktioniert. Das ist wie Autofahren lernen - du kannst lenken, bremsen, beschleunigen, aber du weißt nicht, wie der Motor funktioniert.
- Phase 2: Der Sumpf (2-6 Monate) - Jetzt stößt du auf Fehlermeldungen, die du nicht verstehst. Du versuchst, eine API zu nutzen, aber bekommst einen 404-Fehler. Du willst Daten aus einer Datenbank laden, aber dein Code wirft eine
KeyError. Du fragst dich: "Warum funktioniert das bei anderen, aber nicht bei mir?" Das ist normal. In dieser Phase lernst du, wie man Fehler liest, wie man Google nutzt, wie man Stack Overflow durchforstet. Viele hören jetzt auf. Wer durchhält, lernt, wie man strukturiert denkt. Das ist der entscheidende Sprung. - Phase 3: Selbstständig (6-12 Monate) - Du baust jetzt Dinge, die du dir ausgedacht hast. Du schreibst Code, der nicht aus einem Tutorial kommt. Du findest Lösungen, bevor du nachhilfst. Du kennst die wichtigsten Bibliotheken wie requests, pandas, numpy und weißt, wann du welche nimmst. Du kannst ein Projekt von Null bis fertig bauen - und es funktioniert. Das ist, wann du wirklich lernst.
Wie viel Zeit brauchst du pro Woche?
Es ist nicht die Gesamtzeit, die zählt - es ist die Konsistenz. Wer 5 Stunden pro Woche macht, kommt schneller voran als jemand, der einmal im Monat 20 Stunden investiert. Der Grund: Dein Gehirn braucht Wiederholung, um Dinge zu verankern.Wenn du 5 Stunden pro Woche investierst, bist du nach 3 Monaten bei 60 Stunden. Das reicht, um einfache Automatisierungen zu schreiben. Nach 6 Monaten (120 Stunden) kannst du Daten analysieren. Nach einem Jahr (250 Stunden) bist du in der Lage, ein kleines Webprojekt zu starten - etwa einen Blog mit Flask oder einen Daten-Reporter mit pandas.
Wenn du 10 Stunden pro Woche machst, halbierst du diese Zeiten. Nach 3 Monaten hast du 120 Stunden - das ist der Punkt, an dem viele anfangen, Aufträge anzunehmen. Viele Freelancer in Österreich, die Python für kleine Unternehmen nutzen, haben genau diesen Stand erreicht: 10 Stunden pro Woche über 6 Monate. Kein Studium. Kein Bootcamp. Nur konsequentes Üben.
Was du wirklich brauchst - und was nicht
Du brauchst keine teuren Kurse. Du brauchst keine Zertifikate. Du brauchst keine 200 Stunden YouTube-Videos.Du brauchst:
- Einen klaren ersten Projekt-Idee - zum Beispiel: "Ich will meine Ausgaben aus meiner Excel-Tabelle automatisch in eine Übersicht bringen."
- Eine einfache Umgebung - Python 3.12 mit VS Code und der Python-Erweiterung. Mehr brauchst du nicht.
- Einen Ort, wo du Fragen stellen kannst - etwa Stack Overflow oder lokale Python-Gruppen in Wien. Die Community ist sehr hilfsbereit.
- Die Bereitschaft, Fehler zu machen - und sie zu analysieren. Ein Fehler ist kein Misserfolg. Er ist ein Hinweis darauf, was du noch nicht verstehst.
Was du nicht brauchst:
- Ein Buch mit 800 Seiten. Du liest es nicht. Du lernst durch Tun.
- Ein Bootcamp mit 12 Stunden pro Tag. Du wirst überfordert, und dann gibst du auf.
- Python 2.7. Das ist tot. Nutze nur Python 3.12 oder neuer.
- Die Idee, dass du alles auf einmal lernen musst. Du lernst Schritt für Schritt - und das reicht.
Was du nach 3 Monaten kannst
Nach 3 Monaten mit 5-7 Stunden pro Woche kannst du:- Textdateien lesen und schreiben
- Daten aus CSV oder Excel laden und filtern
- Automatisch E-Mails versenden
- Webseiten abfragen und Daten holen (mit requests)
- Einfache Grafiken erstellen (mit matplotlib)
- Deinen eigenen kleinen Skript schreiben, der dir Arbeit abnimmt
Das klingt vielleicht nicht nach "Programmierer", aber das ist genau das, was viele Unternehmen brauchen. Ein Mitarbeiter, der Routineaufgaben automatisiert, spart Stunden pro Woche - und das ist wertvoller als ein perfekter Code, den niemand versteht.
Was du nach 12 Monaten kannst
Nach einem Jahr mit regelmäßiger Übung kannst du:- Eine einfache Webanwendung mit Flask oder Django bauen
- Daten aus einer Datenbank wie PostgreSQL abfragen und anzeigen
- Machine Learning-Modelle trainieren (mit scikit-learn), um Vorhersagen zu treffen
- APIs nutzen und selbst welche erstellen
- Code so schreiben, dass andere ihn verstehen - mit klaren Funktionen, Kommentaren und Struktur
Du bist dann nicht mehr ein Anfänger. Du bist jemand, der Probleme lösen kann - mit Code. Und das ist der Unterschied.
Warum viele scheitern - und wie du es vermeidest
Der häufigste Fehler: Du lernst, ohne zu tun. Du schaust Videos, liest Artikel, machst Übungen - aber du baust nie etwas Eigenes. Das ist wie Fahrradfahren lernen, indem du nur YouTube-Videos anschaust. Du wirst nie lernen, wie man balanciert.Die Lösung: Starte mit einem Projekt, das dir wirklich etwas bringt. Nicht "eine To-Do-App", sondern "meine Monatsausgaben automatisch analysieren". Nicht "ein Chatbot", sondern "einen Bot, der mir die Wetter-App jeden Morgen per E-Mail schickt".
Wenn dein Projekt dir etwas bringt - dann hältst du durch. Wenn es nur ein Übungsbeispiel ist - dann gibst du auf.
Ein weiterer Fehler: Du vergleichst dich mit anderen. Du siehst jemanden, der nach 3 Monaten ein KI-Modell gebaut hat - und fühlst dich schlecht. Aber du weißt nicht, was er vorher schon konnte. Vielleicht hat er schon Java oder C++ gelernt. Vielleicht hat er Mathematik studiert. Du bist nicht hinterher - du bist auf deinem eigenen Weg.
Was kommt danach?
Wenn du Python beherrschst, öffnen sich Türen - aber nicht alle gleichzeitig. Du kannst dich weiter spezialisieren:- Datenanalyse mit pandas und Tableau
- Webentwicklung mit Django und PostgreSQL
- Automatisierung für Büroarbeiten - besonders beliebt in Behörden und kleinen Unternehmen
- Machine Learning mit scikit-learn und TensorFlow
Die meisten, die Python lernen, bleiben bei Automatisierung. Es ist der schnellste Weg, echten Wert zu schaffen - und der, der am wenigsten Stress macht.
Kann man Python in 2 Wochen lernen?
Du kannst die Grundlagen in zwei Wochen lernen - Variablen, Schleifen, Funktionen. Aber du kannst damit nicht arbeiten, keine Projekte bauen und keine Probleme lösen. Das ist wie sagen: "Ich hab Deutsch in zwei Wochen gelernt, jetzt kann ich einen Roman schreiben." Es funktioniert nicht so. Lernen bedeutet Übung, nicht nur Wissen sammeln.
Ist Python schwerer als JavaScript?
Nein, Python ist einfacher für Anfänger. Die Syntax ist klarer, die Fehlermeldungen verständlicher. JavaScript hat mehr Fallstricke - zum Beispiel bei Scope, Asynchronität und Typen. Wenn du zum ersten Mal programmierst, ist Python die bessere Wahl. Wenn du Webseiten bauen willst, brauchst du später trotzdem JavaScript. Aber das ist ein anderes Thema.
Brauche ich Mathe, um Python zu lernen?
Für die Grundlagen: nein. Du brauchst keine Formeln, keine Statistik. Du brauchst nur logisches Denken. Wenn du später Daten analysieren oder Machine Learning nutzen willst, dann brauchst du ein bisschen Mathematik - aber auch da reichen einfache Konzepte. Die meisten Python-Bibliotheken machen die komplizierten Teile für dich.
Wie viel kostet es, Python zu lernen?
Gar nichts. Python ist kostenlos. Die Tools wie VS Code, Jupyter Notebook, und alle Bibliotheken sind kostenlos. Die meisten guten Lernressourcen - wie das offizielle Tutorial, Real Python oder YouTube-Kanäle wie Corey Schafer - sind ebenfalls kostenlos. Du musst nur deine Zeit investieren.
Soll ich ein Bootcamp machen?
Nur, wenn du eine Struktur brauchst und du bereit bist, 20-30 Stunden pro Woche zu investieren. Die meisten Bootcamps verkaufen dir die Illusion, dass du in 3 Monaten Job-fähig wirst. Das stimmt selten. Die meisten Teilnehmer brauchen danach noch 6-12 Monate, um wirklich selbstständig zu arbeiten. Ein Bootcamp kann helfen - aber es ersetzt nicht deine eigene Übung.
Was du jetzt tun kannst
Starte heute. Nicht morgen. Nicht nächste Woche. Heute.- Gehe zu python.org und lade Python 3.12 herunter.
- Installiere VS Code - es ist kostenlos.
- Öffne eine neue Datei, speichere sie als
mein_erstes_skript.py. - Schreibe:
print("Ich fange heute an, Python zu lernen.") - Drücke Ausführen.
Du hast gerade dein erstes Python-Skript ausgeführt. Das war’s. Kein Kurs. Kein Buch. Kein Geld. Nur ein Schritt. Und das ist der Anfang.
