Wer mit Python coden will braucht eine gute Entwicklungsumgebung (IDE). Diese hilft, schneller zu coden, Fehler zu vermeiden und Überblick zu behalten. Wir zeigen einige hilfreiche Python-fähige IDEs, die besonders beim coden von KI- und LLM-Anwendungen gerne eingesetzt werden.
So hilft eine Entwicklungsumgebung beim Python-Coding
Eine Entwicklungsumgebung (IDE) erleichtert das Coden enorm. Die schlauen Umgebungen wie VS Code oder Google Colab helfen z.B. dabei…
Code besser zu verstehen (Dateiübersicht, Syntax Highlighting, zur Funktionsdefinition springen)
Code zu schreiben (Code Completion, Refactoring, AI-Unterstützung)
Code richtig zu formatieren (Formatting)
Code zu testen und debuggen
Versionsverwaltung wie git zu nutzen
Überblick über mehrere Dateien und Projekte zu behalten
Kein Wunder, dass man beim Coden von KI-Anwendungen auf diese Unterstützung zurückgreifen will, denn mit einer IDE kommt man deutlich schneller voran und kann sich voll auf die gewünschte Sprachmodell-Anwendung konzentrieren.
Lokale vs. cloud-basierte IDEs
Man unterscheidet bei den Entwicklungsumgebungen (IDEs) zwischen lokalen Entwicklungsumgebungen und cloud-basierten Entwicklungsumgebungen. Lokale IDEs werden auf dem eigenen Rechner installiert, cloudbasierte IDEs laufen online in der Cloud. Beide haben ihre Vor- und Nachteile. Darum sollte die IDE je nach Anwendungszweck ausgewählt werden.
Vergleich: Python-IDEs im Überblick
Diese IDEs und Umgebungen sind die meistgenutzten im Bereich der Python-Entwicklung.
Lokale Entwicklungsumgebungen – Schnell und flüssig coden
Der Vorteil von lokalen IDEs ist, dass man sehr schnell und flüssig damit arbeiten kann, da die Umgebung immer verfügbar ist, und nicht wie bei den Online-IDEs immer neu erzeugt werden müssen, was teilweise Minuten dauern kann. Einmal heruntergeladene Libraries bleiben lokal verfügbar. Man muss sich jedoch auch selbst um die Einrichtung kümmern, z.B. Umgebungsvariablen setzen und die Libraries aktuell halten und Library-Abhängigkeiten untereinander verwalten (Environments)
Wann sollte man eine lokale IDE nutzen?
Für fast alle Coding-Aufgaben und KI-Usecases ist der eigene Rechner ausreichend. Wer jedoch ein Sprachmodell selbst trainieren will oder ein größeres LLM mit vielen Milliarden Parametern selbst hosten will, braucht extrem schnelle GPU-Power und viel Speicher. In diesem Fall sollte man lieber auf eine skalierende Cloud-Lösung zurückgreifen.
Visual Studio Code
Die von Microsoft entwickelte, kostenlose Entwicklungsumgebung Visual Studio Code kann alles, was eine IDE haben muss. Projekte mit vielen Dateien verwalten, Syntax Highlighting, Code Completion und vor allem eine riesige Sammlung von Add-Ons zur Erweiterung der Funktionalität machen sie zum Quasi-Standard für viele Developer, gerade auch im LLM-Bereich. Mit den Extensions wie Devcontainers kann man z.B. die Unterstützung für Docker-Container einbinden, so dass man damit schnell ein beliebiges System inklusive Datenbank lauffähig hat. VS Code läuft überall, egal ob Windows, MacOS oder Linux.
Visual Studio Code ist eine der beliebtesten kostenlosen IDEs zur Python-Entwicklung
Vorteile:
Erweiterbarkeit: Eine große Auswahl an Erweiterungen ist verfügbar, um die Funktionalität nach Bedarf anzupassen.
Plattformunabhängig: Verfügbar für Windows, MacOS und Linux.
Viele Sprachen und Frameworks: Umfangreiche Unterstützung für verschiedene Sprachen und Frameworks durch die große Sammlung von Add-Ons.
Jupyter Notebooks nutzbar: Notebooks können via Extension ebenfalls direkt in VS Code genutzt werden, so dass man mit dieser IDE sowohl professionell coden als auch in Notebooks interaktiv explorieren kann.
Github Copilot nutzbar: Wer mit KI-Unterstützung coden will, kann das Plugin einfach VS Code integrieren (Anleitung)
Nachteile:
Speicherbedarf: Kann ressourcenintensiv sein, besonders mit vielen Plugins.
Initialaufwand: Benötigt möglicherweise eine gewisse Einrichtungszeit, um optimale Leistung und Personalisierung zu erzielen.
Komplexität: Die Vielzahl der verfügbaren Funktionen und Add-Ons kann für Einsteiger überwältigend sein.
Die praktische und extrem verbreitete Entwicklungsumgebung Jupyter Notebook macht das Python lernen sehr angenehm. Denn man kann hier Python-Codezeilen im Wechsel mit Überschriften und Dokumentationen mixen. Ergebnisse wie z.B. Datenvisualisierungen werden ebenfalls direkt angezeigt. Es gibt einfache IDE-Funktionalitäten wie z.B. Syntax Highlighting und Code Completion. So hat man quasi ein kompaktes Notizbuch und Dokumentation in einem Format. Wer einmal so gearbeitet hat, will oft nicht mehr mit normalen IDEs coden.
Kosten:
Kostenlos
Vorteile:
Interaktive Entwicklung: Ermöglicht die Mischung von Code, Text und Visualisierungen in einem Dokument.
Einfachheit: Ideal für Einsteiger und für Bildungszwecke aufgrund der Einfachheit und Direktheit.
Data Science Fokus: Besonders stark für Python- und Data-Science-Aufgaben und Visualisierungen.
Nachteile:
Nur eine Datei bearbeiten: Man sieht immer nur ein Notebook. So kann man nur an kleinen Projekten arbeiten.
Begrenzte IDE-Funktionen: Nicht so umfangreich wie traditionelle IDEs
Performance: Kann bei sehr datenintensiven Aufgaben an seine Grenzen stoßen.
Skalierbarkeit: Nicht ideal für die Entwicklung großer Softwareprojekte.
Wer die Vorteile von Jupyter Notebook braucht aber mehrere Dateien gleichzeitig bearbeiten will, kann das modernere Jupyter Lab nutzen. Dies ist nicht ganz so verbreitet und etwas komfortabler als ein einfaches Jupyter Notebook und macht das coden und Daten visualisieren schnell möglich.
Jupyterlab ist eine otimierte Version der beliebten Jupyter Notebooks und ermöglicht es, mehrere Dateien gleichzeitig zu bearbeiten.
Kosten:
kostenlos
Vorteile:
Erweiterte Funktionalität: Bietet mehr Funktionen im Vergleich zu Jupyter Notebook.
Multitasking: Ermöglicht die Arbeit mit mehreren Notebooks und Dokumenten gleichzeitig.
Anpassbarkeit: Ermöglicht die Anpassung der Arbeitsumgebung (z.B. Farbschema etc.) nach den individuellen Bedürfnissen.
AI-Integration Jupyternaut: Man kann sich bei Coden durch AI helfen lassen, indem man Jupyternaut installiert.
Nachteile:
Installation: Um Jupyter Lab zu installieren, braucht man etwas Python-Skills, denn dafür muss man es per pip oder conda runterladen und per Terminal starten. Das ist nicht für jeden Einsteiger einfach.
Ressourcenverbrauch: Kann bei intensiver Nutzung erhebliche Systemressourcen in Anspruch nehmen.
Eher simpel: Jupyter Lab ist eher ein besseres Jupyter Notebook als eine „vollausgereifte IDE“. Wer mehr vorhat wie z.B. in zahlreichen Dateien refactoren, braucht oft eine bessere Lösung.
Keine Projekte möglich: Wer zwischen mehreren Projekten mit vielen Dateien wechseln muss, sollte eine andere IDE wählen, denn Jupyterlab erlaubt nur, Dateien zu öffnen, keine Verzeichnisse
ab 20$/Monat (unbegrenzte KI-Aufrufe), kostenlose Demo verfügbar
Vorteile:
KI-Assistent im Fokus: Cursor setzt voll auf KI-Unterstützung beim Programmieren. Cursor basiert technisch auf dem beliebten VS Code, ist jedoch direkt mit mächtigen AI-Funktionen erweitert: Cursor kennt die eigene Codebase und kann den Code per Chat schreiben und anpassen.
Viele KI-Funktionen für schnelles Coden: Zahlreiche Shortcuts und KI-Features vereinfachen das Coden, z.b. Multiline-KI-Edits, automatisches Springen des Eingabe-Cursors zur richtigen Stelle und vieles mehr. Alle Cursor-Features
Viele unterstützte Sprachen: Cursor kann mit allen gängigen Sprachen umgehen, z.B. Python, Java, PHP, HTML, CSS, Javascript mit React, Angular, vue.js und viele mehr
Nachteile:
Datenschutz: Wer KI beim Coden vermeiden will oder wegen Datenschutz nicht anders kann, muss auf einen großen Teil der Cursor-Features verzichten, so dass sich andere Lösungen mehr lohnen
Google hat Ende 2025 seinen eigenen KI-First-Ansatz für Entwicklungsumgebungen veröffentlicht: Google Antigravity. Wie Cursor basiert die IDE auf einem VS Code-Fork – geht aber noch einen Schritt weiter. Statt einem einzelnen KI-Assistenten arbeiten mehrere Agenten parallel: einer plant die Architektur, einer schreibt den Code, einer testet direkt im Browser. Das Ergebnis ist weniger eine klassische IDE als ein echtes Agent Command Center.
Mit dem Update auf Antigravity 2.0 (Mai 2026) hat Google die Plattform auf vier Produkte aufgeteilt, die alle denselben Agent-Kern teilen:
AntiGravity IDE: Der VS Code-Fork mit Editor und Agent Manager – die klassische Einstiegsvariante
AntiGravity 2.0 Desktop: Eigenständige App ohne eingebauten Editor – reines Agent Command Center für die, die ihren Code lieber per Sprachbefehl delegieren
AntiGravity CLI: Go-basierter Terminal-Client, offizieller Nachfolger des Gemini CLI
AntiGravity SDK: Python-Bibliothek für eigene Agenten und Automatisierungen
Besonders stark: Du kannst verschiedenen Agenten innerhalb einer Mission unterschiedliche Modelle zuweisen – etwa Gemini 3.1 Pro fürs Reasoning, Claude Sonnet 4.6 für längere Code-Passagen. MCP-Support ist ebenfalls an Bord.
Kosten:
Kostenlos (alle Modelle verfügbar, Rate-Limits reset alle ~5 Stunden)
AI Pro: 20 $/Monat
AI Ultra: 249,99 $/Monat
Vorteile:
Multi-Agent-Architektur: Mehrere Agenten arbeiten parallel – ideal für komplexe Aufgaben wie gleichzeitiges Refactoring, Testing und Dokumentation
Eingebauter Chromium-Browser: Agenten können Web-Apps direkt testen und UI-Fehler selbst debuggen
Modellvielfalt: Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6 und GPT-OSS 120B
Transparenz durch Artifacts: Jede Agentenentscheidung wird dokumentiert – Task-Listen, Implementierungspläne, Screenshots
Kostenloser Einstieg: Alle Modelle kostenlos nutzbar, kein Kreditkartenzwang
MCP-Support: Direkte Anbindung an externe Tools per Model Context Protocol
Nachteile:
Rate-Limits frustrieren: Im Free-Tier stößt du bei intensivem Coden schnell ans Limit
Kein Enterprise-Compliance: Keine SOC-2-Zertifizierung, für sensible Daten noch nicht geeignet
Sandbox empfohlen: Agenten können aggressive Shell-Befehle ausführen
Noch Preview-Stadium: Einige Bugs, besonders unter Windows
Die kostenlose Umgebung Anaconda ist für Data-Scientists die erste Wahl. Anaconda selbst ist keine IDE sondern eine Sammlung an Tools und IDEs. Hier sind alle benötigten Tools wie z.B. Jupyter Notebook, Jupyter Lab, VS Code, die einfache IDE Spyder und der mächtige Paketmanager „Conda“ zum Verwalten von Environments und Libraries enthalten. Wer an einem Data Science Projekt arbeitet, findet hier zudem das geniale Tool Orange, mit dem sich per Click Data-Pipelines aller Algorithmen wie z.B. k-Means, SVMs, Lineare Regression und mehr visuell aufbauen lassen und so Daten interaktiv analysiert werden können.
Anaconda: All-in-One-Lösung für Python-Data-Scientists
Kosten:
Basis-Version: kostenlos
Vorteile:
All-in-One-Lösung: Beinhaltet viele nützliche Tools und Libraries für Data Scientists in einem Paket.
Umfassender Paketmanager: Bietet Conda für einfaches Verwalten von Paketen und Umgebungen.
Enthaltene IDEs: Spyder, Jupyter Notebook, JupyterLab, VS Code, PyCharm
Nachteile:
Größe: Die Installation nimmt viel Speicherplatz ein und kann einige Systemressourcen beanspruchen.
Komplexität: Für Anfänger oft überwältigend aufgrund der Vielzahl von enthaltenen Tools und Optionen.
Updates: Manchmal gibt es Verzögerungen bei der Verfügbarkeit der neuesten Versionen von Paketen.
Online-Entwicklungsumgebungen – Sofort coden ohne Installation
Cloudbasierte IDEs ersparen es dem Developer, sich um Umgebungen kümmern zu müssen wie z.B. durch Virtual Environments (venv). Oft basieren diese auf Jupyter Notebooks aber bringen zahlreiche Verbesserungen mit sich, z.B. per Klick neue Blöcke einfügen, Code-Beispiele einfügen und vieles mehr. Außerdem kann man einen Code blitzschnell mit Kollegen teilen.
Zudem bieten Online-IDEs die Möglichkeit, massive Computing-Ressourcen per Klick zu skalieren. So kann man ein LLM-Training auf einem Rechen-Cluster ausführen lassen. Das wäre beim lokalen coden mit viel Aufwand verbunden.
Google Colab
Google Colaboratory ist eine auf Jupyter Notebook basierende Online-Entwicklungsumgebung. Das kurz genannte „Colab“ hat sich als hervorragende Ressource für Data Scientists und Machine Learning Profis bewährt. Der unschlagbare Vorteil, kostenfreien Zugang zu GPU-Ressourcen zu haben, macht Colab zu einer attraktiven Option für einzelne Entwickler und kleine Teams, die Machine Learning nutzen wollen, ohne in teure Hardware investieren zu müssen. Die auf der Google-Cloud basierte Umgebung erspart Entwicklern lokale Installationen und Setups. Man kann Code leicht teilen und nahtlos mit Kollegen oder der Community zusammenarbeiten. Doch trotz seiner zahlreichen Vorteile kommen mit der Nutzung auch Nachteile, wie die Internetabhängigkeit, die Nutzungslimits der kostenlosen Ressourcen und mögliche Datenschutzbedenken („Datenkrake Google“), die immer berücksichtigt werden sollten.
Google Colab ist eine online-basierte mächtige Python-IDE mit leicht skalierbaren Computing-Ressourcen
Kosten:
Basis-Version: kostenlos
Paid Plan: 11 $ pro Monat (für mehr Rechenpower und Storage-Platz)
Vorteile:
Kostenlose GPU-Nutzung: Bietet kostenlosen Zugang zu GPU-Ressourcen für maschinelles Lernen.
Keine Installation erforderlich: Alle Arbeiten werden in der Cloud durchgeführt.
Einfache Teilen-Option: Ermöglicht einfaches Teilen und Zusammenarbeiten mit anderen.
Google Bard Integration: Google Bard ermöglicht es per Klick seinen per Bard generierten Code direkt nach Google Collab zu exportieren
Nachteile:
Limitierte Ressourcen: Die kostenlosen GPU-Ressourcen haben Nutzungslimits und können zeitlich beschränkt sein. Man muss seine Pakete dadurch jeden Tag erneut herunterladen, was bei vielen Paketen zu Wartezeiten führt.
Internetabhängigkeit: Ohne eine stabile Internetverbindung können keine Arbeiten durchgeführt werden.
Datenspeicherung: Nutzungsdaten werden in der Google Cloud gespeichert, was Datenschutzbedenken aufwerfen kann.
Noteable.io bietet eine webbasierte Plattform für Entwickler und Data Scientists, welche durch ihre Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität besticht. Als eine weitere Online-Plattform, die auf Jupyter Notebook basiert, bringt sie die beliebten Funktionalitäten dieses Tools in den Browser und ermöglicht es Teams, auf einer gemeinsamen Plattform effektiv zusammenzuarbeiten. Dabei hebt sie sich durch ihre reibungslose Integration von Jupyter Notebook und die Fähigkeit, problemlos mit anderen Teammitgliedern an Projekten zu arbeiten, hervor. Aber wie bei jeder Online-Plattform, ist auch hier eine durchgängige Internetverbindung unabdingbar und es könnten potentielle Nachteile oder Limitierungen in Bezug auf die Performance und mögliche Anpassungen vorhanden sein, die in einem vollwertigen lokal installierten Jupyter Notebook möglich wären.
Replit ist eine Online-IDE, die sich durch ihre unmittelbare und einfache Handhabung auszeichnet. Sie bietet Entwicklern die Möglichkeit, in einer Vielzahl von Sprachen direkt im Webbrowser zu programmieren, ohne sich um die lokale Einrichtung einer Entwicklungsumgebung kümmern zu müssen. Mit Replit wird der Prozess des Codeschreibens und der Softwareentwicklung erheblich vereinfacht, insbesondere für Anfänger oder diejenigen, die schnell Prototypen entwickeln möchten. Durch die Online-Natur des Tools kann der erstellte Code unkompliziert geteilt und mit anderen zusammengearbeitet werden, was Replit zu einer exzellenten Wahl für gemeinschaftliche Projekte und Bildungszwecke macht.
Keine Lust, selber alles durchzutesten? Unser Tipp: Starte einfach mit Visual Studio Code!
Durch die gigantische Verbreitung der angesagten IDE gibt es viele Tipps, Hilfen und Lernvideos kostenlos im Netz zu finden. Zudem kannst du mit der kostenlosen IDE auf deinem Macbook oder Windows-Rechner jederzeit flüssig und schnell Code erstellen, ohne dass dich Netzwerkstörungen ausbremsen. Hier haben wir euch das offizielle Starter-Video zu Visual Studio Code verlinkt.
Learn Visual Studio Code in 7min (Official Beginner Tutorial)
Ralf Schukay ist Co-Gründe von ai-rockstars und spezialisiert auf AI Engineering und Data Analytics. Er arbeitet als Teamlead Analytics & Conversion mit einem fitten und netten Team in der Berliner Digitalagentur >MAI mediaworx< und füllt seine Freizeit mit Familienaktivitäten rund um Berlin, CrossFit, Gravel Bike und Synthesizern.
Wir verwenden Technologien wie Cookies, um Geräteinformationen zu speichern und/oder darauf zuzugreifen. Wir tun dies, um das Surferlebnis zu verbessern und um personalisierte Werbung anzuzeigen. Wenn Sie diesen Technologien zustimmen, können wir Daten wie das Surfverhalten oder eindeutige IDs auf dieser Website verarbeiten. Wenn Sie Ihre Zustimmung nicht erteilen oder zurückziehen, können bestimmte Funktionen beeinträchtigt werden.
Funktional
Immer aktiv
Die technische Speicherung oder der Zugang ist unbedingt erforderlich für den rechtmäßigen Zweck, die Nutzung eines bestimmten Dienstes zu ermöglichen, der vom Teilnehmer oder Nutzer ausdrücklich gewünscht wird, oder für den alleinigen Zweck, die Übertragung einer Nachricht über ein elektronisches Kommunikationsnetz durchzuführen.
Vorlieben
Die technische Speicherung oder der Zugriff ist für den rechtmäßigen Zweck der Speicherung von Präferenzen erforderlich, die nicht vom Abonnenten oder Benutzer angefordert wurden.
Statistiken
Die technische Speicherung oder der Zugriff, der ausschließlich zu statistischen Zwecken erfolgt.Die technische Speicherung oder der Zugriff, der ausschließlich zu anonymen statistischen Zwecken verwendet wird. Ohne eine Vorladung, die freiwillige Zustimmung deines Internetdienstanbieters oder zusätzliche Aufzeichnungen von Dritten können die zu diesem Zweck gespeicherten oder abgerufenen Informationen allein in der Regel nicht dazu verwendet werden, dich zu identifizieren.
Marketing
Die technische Speicherung oder der Zugriff ist erforderlich, um Nutzerprofile zu erstellen, um Werbung zu versenden oder um den Nutzer auf einer Website oder über mehrere Websites hinweg zu ähnlichen Marketingzwecken zu verfolgen.
