Wenn du als Data Scientist auf Python setzt, fragst du dich vielleicht, welche Vorteile eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) wie PyCharm bietet. Dank der Lesbarkeit und Einfachheit von Python kannst du deinen Code problemlos in einem einfachen Texteditor ändern und ihn dann vom Python-Interpreter ausführen lassen. Warum also eine umfangreiche, komplexe IDE nutzen, um dasselbe Ziel zu erreichen?
In den folgenden Abschnitten gehen wir dieser Frage nach: Welche konkreten Probleme löst PyCharm für dich, und wie profitierst du davon im Alltag?
Warum brauchst du PyCharm?
Ein gutes Entwicklungsumfeld ist entscheidend, um deine Produktivität zu steigern. Zu Python gehört weit mehr als nur Code zu schreiben: Testing, Debugging, das Verwalten von Umgebungen und Paketen, Versionskontrolle und viele weitere, oft wenig sichtbare Routineaufgaben. Eine Python-IDE wie PyCharm nimmt dir vieles davon ab und lässt dich dich auf die Entwicklung konzentrieren — mit Features wie Syntax-Highlighting, automatischen Einrückungen, Debugging-Tools und mehr.
PyCharm installieren und einrichten
Bevor du PyCharm installierst, solltest du prüfen, ob deine Hardware die technischen Anforderungen erfüllt. Die vollständige Liste findest du auf der Website von JetBrains. Unter anderem sollte dein Rechner:
- Mindestens 4 GB RAM haben (8 GB empfohlen)
- Mindestens 2,5 GB Festplattenspeicher plus 1 GB für Caches bereitstellen
- Python 2.7 oder Python 3.6 (oder neuer) installiert haben. Die Installation von PyCharm funktioniert ähnlich wie bei anderer Software und läuft wie folgt:
- Rufe zuerst die JetBrains-Website auf, um die IDE herunterzuladen. Die Ansicht sieht so aus:
- Je nach Betriebssystem gibt es verschiedene Optionen. Standardmäßig wird dein OS erkannt und vorausgewählt (bei Windows-Rechnern also Windows).
- Klicke auf den Download-Button für dein Betriebssystem. Der Download kann einen Moment dauern.
Wenn du die Professional Edition herunterlädst, kannst du die exklusiven Funktionen während der 30-tägigen Testphase nutzen. Danach brauchst du eine Lizenz, um sie weiterzuverwenden. Die Community Edition kannst du direkt nach der Installation dauerhaft kostenlos nutzen.
Nach dem Download öffne den Dateiexplorer im Ordner, in den die Datei geladen wurde. Jetzt kannst du die Installation starten:
- Führe die Datei pycharm-2021.3.exe aus und folge dem Assistenten. Dein Bildschirm sieht ungefähr so aus:
Klicke auf Next und folge den Schritten des Installationsassistenten:
- Behalte während der Installation folgende Optionen im Blick:
- 64-bit launcher: Erstellt eine Startverknüpfung auf deinem Desktop.
- Open Folder as Project: Fügt dem Kontextmenü von Ordnern die Option hinzu, das Verzeichnis als PyCharm-Projekt zu öffnen.
- .py: Verknüpft Python-Dateien mit PyCharm.
- Add launchers dir to the PATH: Ermöglicht das Starten dieser PyCharm-Installation über die Konsole, ohne den Pfad anzugeben.
Zum Starten der frisch installierten IDE findest du sie im Windows-Startmenü oder über die Desktop-Verknüpfung.
Überblick über die Benutzeroberfläche
Wenn du die IDE startest, sollte deine Ansicht in etwa so aussehen:
Deine PyCharm-IDE kann je nach Plugins, Edition und Einstellungen vom Screenshot abweichen. Die wichtigsten Bereiche:
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Editor Hier liest, schreibst und erkundest du deinen Code.
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Aktionshinweise und -liste Die Icons am linken Rand helfen dir mit Quick-Fixes und weiteren Aktionen.
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Navigationsleiste Erleichtert das Navigieren in der Projektstruktur und das Öffnen von Dateien.
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Statusleiste Zeigt aktuelle Ereignisse sowie Beschreibungen von Aktionen, wenn du mit der Maus darüberfährst.
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Hauptfenster Beinhaltet alle Informationen zu einem einzelnen Projekt.
Deine Shortcuts anpassen
PyCharm lässt sich schnell an deine Vorlieben anpassen. Du kannst bestehende Tastenkürzel suchen, ändern und eigene definieren — so arbeitest du schneller und erreichst Funktionen direkter.
Öffne die Einstellungen/Preferences mit Ctrl+Alt+S, gehe zu Keymap und sieh dir die Tastenbelegungen an.
Die Liste enthält verfügbare Aktionen und Aufgaben, für die du Shortcuts hinzufügen oder anpassen kannst — übersichtlich geordnet, damit du schnell findest, was du brauchst.
Ein Beispiel: Die Aktion Join Lines ist unter Windows mit dem Shortcut (Control + Shift + J) belegt. Einige Aktionen in der Liste haben noch keinen Shortcut (etwa Move Caret Backward a Paragraph). Per Rechtsklick kannst du dafür Tastatur- oder Maus-Shortcuts festlegen.
Editor-Theme individuell gestalten
Je häufiger du mit IDEs arbeitest, desto sinnvoller ist es, das Editor-Theme unabhängig vom globalen Thema anzupassen. Viele Entwickler personalisieren etwa die Schrift. Im folgenden Beispiel ist das Schema (Editor-Theme) Darcula (bei vielen Editoren als Dark Theme bekannt).
Außerdem kannst du das Zeilenumbruch-Verhalten konfigurieren, also wie lang eine Codezeile sein darf. Laut dem Python-Styleguide PEP 8 sollte eine Zeile maximal 79 Zeichen haben. Es empfiehlt sich daher, hier 79 zu setzen. PyCharm zeigt dann eine vertikale Linie in Spalte 79, an der du deinen Code sinnvoll umbrechen kannst.
Zentrale Editor-Funktionen entdecken
Laut JetBrains basiert PyCharm auf zwei Leitprinzipien:
- Produktivität steigern: PyCharm nimmt Data Scientists repetitive, un kreative Aufgaben der Python-Programmierung ab, damit sie sich auf das Erstellen ihrer Modelle konzentrieren können.
- Echtzeit-Unterstützung: PyCharm überprüft Logikfehler, PEP‑8‑Stil und mehr in Echtzeit und schlägt schnelle Korrekturen vor. Darüber hinaus gibt es zahlreiche erweiterte Funktionen:
- Support für Scientific Computing: PyCharm vereinfacht wissenschaftliches Arbeiten mit IPython-Notebook- und interaktiven Konsolen-Features.
- Intelligente Code-Unterstützung: Code-Vervollständigung, Syntax- und Fehleranalyse sowie automatisches Refactoring.
- Effiziente Entwicklertools: Komfortables Debugging, Testing und Code-Verwaltung.
- Webentwicklung: Unterstützung für Python-Webframeworks sowie wichtige Komponenten wie JavaScript.
Ein neues Projekt erstellen
Nachdem wir gesehen haben, wie PyCharm deinen Entwicklungsprozess schlanker macht, wird es Zeit für dein erstes Projekt.
- Wenn die Installation erfolgreich war, kannst du die IDE ohne Fehler starten. Dein Willkommensbildschirm sollte ungefähr so aussehen:
- Klicke auf New Project, um fortzufahren. PyCharm öffnet ein Fenster, in dem du die Projektdetails eingibst. Standardmäßig werden folgende Parameter vorgeschlagen:
Pass die Projekteinstellungen nach Bedarf an und klicke auf Create.
Wenn du dem Projekt eine neue Datei hinzufügen willst, klicke im linken Panel mit der rechten Maustaste auf das Projekt und wähle New | Python File. Es stehen verschiedene Dateitypen zur Auswahl — für jetzt nehmen wir Python.
Ein Fenster erscheint, in dem du den Dateinamen und den gewünschten Typ festlegst:
Du kannst jeden beliebigen Namen verwenden. Die Endung ".py" musst du nicht angeben, da du bereits Python File gewählt hast. Klicke auf OK, um fortzufahren.
Die Datei wurde erstellt und standardmäßig geöffnet. Schreiben wir etwas Code und führen ihn aus — klassisch: "Hello, World!" ausgeben:
Zum Ausführen kannst du den Tab Run öffnen und Run wählen:
Danach erscheint ein Fenster; wähle first_file (oder den von dir vergebenen Namen), um den Code zu starten. Anschließend öffnet sich das Run-Panel mit Infos wie Speicherort, Status und Ausgabe des gerade ausgeführten Python-Programms. Es gibt weitere Wege, das Programm zu starten: Über den grünen Button links im Run-Panel kannst du die Datei erneut ausführen. Standard-Shortcuts dafür sind Ctrl + Shift + R auf macOS und Ctrl + Shift + F10 auf Windows. Eigene Shortcuts kannst du wie zuvor beschrieben in der Keymap festlegen. Diese Option startet die zuletzt ausgeführte Datei erneut und eignet sich, um dieselbe Datei mehrfach nacheinander laufen zu lassen — bei mehreren Dateien greift sie jedoch nicht. Was wir hier gesehen haben, ist nur ein kleiner Einblick in das, was diese mächtige IDE für dich als Data Scientist oder Python-Entwickler leisten kann. Im nächsten Abschnitt schauen wir uns an, wie du damit noch produktiver wirst.
Produktiv coden
Zur Softwareentwicklung oder zu Data-Science-Projekten gehört weit mehr als Code: Testing, Debugging, Profiling und vieles mehr. Weil diese Themen komplex sind, schrecken viele Entwickelnde davor zurück und lassen sie in Projekten oft aus.
Genau hier unterstützt dich PyCharm: Du folgst Best Practices in Echtzeit, während du baust. Und auch die lästige Verwaltung von Paketen, Interpretern und virtuellen Umgebungen wird deutlich vereinfacht. Neben intuitiven, grafischen Workflows bekommst du intelligente Code-Unterstützung, Syntax-Highlighting und hilfreiche Hinweise.
Debugging
Beim Debuggen geht es darum, die Ursachen von Bugs zu finden, die in Tests auffallen, und den Code so anzupassen, dass er die gewünschten, korrekten Ergebnisse liefert.
Data Scientists oder Python-Entwickler beobachten dabei, wie sich Variablenwerte im Programm verändern und interagieren. So lässt sich nachvollziehen, wie Funktionen, Methoden oder einzelne Zeilen die Werte und das Verhalten beeinflussen — und wo Fehler entstehen.
Gängige Debugging-Ansätze in Python:
- Print-Debugging: Du fügst print-Anweisungen ein, um Werte von verdächtigen Variablen auszugeben. Über die Veränderungen im Zeitverlauf siehst du, was jede Zeile bewirkt.
- Logging: Du protokollierst Ereignisse während der Programmausführung. Häufig genutzt von Admins, die mit Serverabstürzen und Site-Reliability-Themen umgehen.
- Tracing: Du verfolgst Details auf niedriger Ebene zur Ausführung deines Programms. Hilfreich, um tief sitzende Ursachen bestimmter Bugs oder Sprachdetails zu verstehen.
- Debugger verwenden: Seltener genutzt, aber am leistungsfähigsten. Ein separater Debugger bietet verschiedene Möglichkeiten, Veränderungen im Programm zu überwachen.
Print-Debugging reicht für kleine bis mittlere Programme oft aus. In größeren Projekten spart ein Debugger jedoch viel Zeit und erhöht die Produktivität.
Schauen wir uns ein Beispiel in PyCharm an. Hier haben wir eine Python-Datei mit folgendem Code erstellt:
In dieser Datei gibt es eine Funktion assignFirstElement(), die zwei Parameter entgegennimmt: eine Liste und eine Zahl. Diese Zahl wird dem ersten Element der Eingabeliste zugewiesen.
Im Programm initialisieren wir eine Liste mit drei Zahlen (0, 1 und 2) und weisen sie der Variablen list zu. Danach wird list der Variablen new_list zugewiesen, sodass beide denselben Wert haben. Anschließend fordern wir Eingabe über die Konsole an und rufen assignFirstElement() auf list auf, um das erste Element zu ändern. Zum Schluss geben wir list und new_list aus.
Wenn du andere Sprachen wie C kennst, erwartest du nach dem Aufruf von assignFirstElement() auf list ein Ergebnis wie [x,1,2], während new_list [0,1,2] bleibt. Führst du das Programm jedoch aus, erhältst du Folgendes:
Beide, list und new_list, wurden gleichermaßen verändert — entgegen unserer ursprünglichen Annahme. Um das zu verstehen, erleichtert dir PyCharm den Debugging-Prozess: Setze einfach Breakpoints an relevanten Stellen:
Starte dann im Debug-Modus, um die Ausführung Schritt für Schritt gemäß deinen Breakpoints zu verfolgen.
Nach dem Start im Debug-Modus öffnet sich die Debug-Konsole und sieht in etwa so aus:
Die Konsole macht es leicht, Fehlerursachen zu untersuchen und die Werte deiner Variablen sowie die Ausgabe jeder Codezeile nachzuvollziehen.
Testing
Tests sind ein zentraler Bestandteil jedes Entwicklungsprozesses. Gut getesteter Code erleichtert den Weg zu produktionsreifer Qualität. Testing ist nicht nur für Softwareentwickler relevant — auch für Data Scientists ist es entscheidend, robuste, performante und präzise Modelle zu entwickeln.
Es gibt viele Testarten, beginnend mit Unit-Tests. Du hast sicher schon davon gehört oder sie genutzt. In Python unterstützt das Modul unittest diese Tests ähnlich wie gängige Frameworks in anderen Sprachen.
Ein kurzes Beispiel, um das Prinzip zu zeigen:
Erstelle zunächst eine Unit-Test-Datei. Rechtsklick auf dein Projekt und wähle New Python File.
Es erscheint ein Dialog wie dieser:
Gib den Dateinamen ein und wähle Python Unit Test.
Kopiere anschließend den folgenden Code in deine neue Datei:
from unittest import TestCase
class simpleOperationsTest(TestCase):
def test_div(self):
self.assertEqual(4 / 2, 2)
def test_sub(self):
self.assertEqual(7 - 3, 4)
class StringTest(TestCase):
def test_case(self):
self.assertTrue('Data'.isupper())
self.assertFalse('CAMP'.isupper())
Die Klassen simpleOperationsTest und StringTest, in denen unsere Unit-Tests liegen, erben beide von TestCase aus dem Modul unittest. Wir implementieren verschiedene Tests, indem wir entsprechende Methoden in diesen Klassen definieren.
Am häufigsten führst du Python-Unit-Tests über die Kommandozeile aus. Das Modul lässt sich in einem Python-Befehl nutzen, um Tests aus Dateien, Klassen oder einzelnen Methoden zu starten.
Nutze entweder das Terminal-Panel in PyCharm oder die Systemkonsole und navigiere in deinen Projektordner.
Zum Ausführen unserer Tests verwende den folgenden Befehl:
Python -m unittest TestFile
Oder du nutzt die Run-Pfeile in PyCharm:
PyCharm und Versionskontrolle
Um Versionskontrolle in PyCharm zu aktivieren, klicke auf VCS und dann auf Enable Version Control. Es erscheint ein Fenster wie dieses:
PyCharm integriert viele Versionskontrollsysteme. Wir wählen jetzt Git aus der Dropdown-Liste und klicken auf OK. Damit ist VCS für dein Projekt aktiviert.
Nach dem Erstellen des Git-Repositories erscheint das Version Control-Panel im Projektfenster:
Oben im Menü findest du nun verschiedene Git-Optionen: git add, git stash, git branch, git commit, git push und mehr.
Um eine Datei zu Git hinzuzufügen, gehe zu VCS | Git | Add in der Menüleiste oder nutze den passenden Shortcut.
Du kannst im Version Control-Panel auch mehrere Dateien markieren und gemeinsam hinzufügen. Um alle unversionierten Dateien hinzuzufügen, wähle den Bereich Unversioned Files und führe Add aus.
Das Committen funktioniert ähnlich: Um die in Grün markierten Dateien in der Default Changelist zu committen, klicke sie mit Rechts an und wähle Commit oder nutze den Shortcut.
Du kannst zudem eine Commit-Nachricht zum Zweck des Commits hinzufügen, die dann auf GitHub sichtbar ist.
Zum Schluss pushst du den Commit zu GitHub: Gehe zu VCS | Git | Push. Ein weiteres Fenster erscheint. Klicke auf Push, um den Vorgang abzuschließen.
Häufige Fragen
Ist PyCharm die beste IDE für Python?
PyCharm ist eine weit verbreitete IDE für Python. Laut JetBrains liegt der gemeinsame Anteil der Community- und Professional-Edition bei 33 % und entspricht damit dem Vorjahr. VS Code wächst weiter und legt um 5 % zu. Dagegen verlieren viele Texteditoren wie Vim oder Sublime Text an Nutzung. Unter Webentwicklern ist PyCharm fast doppelt so verbreitet wie unter Data-Profis — besonders ausgeprägt bei der Professional Edition.
Ist PyCharm kostenlos?
Wichtig ist, welche Edition du nutzt. Die Community Edition ist kostenlos und lizenzfrei. Die Professional Edition bietet eine 30-tägige Testphase, danach ist eine Lizenz erforderlich.
Unterstützt PyCharm Plugins?
PyCharm bietet eine große Auswahl an Plugins für verschiedenste Zwecke. Eines der bekanntesten ist das AWS Toolkit for PyCharm — ein Open-Source-Plugin, das Erstellen, Debuggen und Deployen von Python-Anwendungen auf Amazon Web Services vereinfacht.
Fazit
PyCharm gehört zu den leistungsfähigsten IDEs für Data Science. Es hilft dir, dich auf die wichtigen Aufgaben zu konzentrieren — Modelle bauen und optimieren — und vereinfacht gleichzeitig aufwendige Themen wie Testing, Debugging und Profiling. Dank zahlreicher Integrationen und Anpassungsmöglichkeiten erhältst du ein rundes Nutzererlebnis.