Entwicklung & Technik · Python-Entwicklung

KI-Schulungen für Python-Entwickler:innen

Python ist die Sprache, in der viele Teams Web-Backends, Automatisierung, Datenpipelines und KI-Anwendungen gleichzeitig betreiben – entsprechend heterogen sind die Codebasen. KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern den Alltag hier besonders spürbar: Sie schreiben pytest-Suiten auf Basis vorhandener Fixtures, ergänzen Type Hints bis mypy sauber durchläuft, migrieren Legacy-Skripte auf moderne Packaging-Standards mit pyproject.toml und erklären fremde Django- oder FastAPI-Projekte in Minuten statt Tagen. Entscheidend ist, die Werkzeuge mit klarem Kontext zu führen: Projektkonventionen, Linter-Regeln von Ruff, Testbefehle und Architekturentscheidungen gehören in Anweisungsdateien und Prompts. Wer das beherrscht, delegiert Routinearbeit verlässlich und konzentriert sich auf Design, Review und fachliche Logik.

Für wen ist das Training?

  • Python-Backend-Entwickler:innen mit Django, Flask oder FastAPI
  • Automatisierungs- und Skripting-Spezialist:innen in IT und Fachbereichen
  • Data- und ML-Engineers, die produktiven Python-Code pflegen
  • Tech Leads, die Code-Qualität und Review-Prozesse verantworten
  • Entwickler:innen, die Legacy-Python-Code modernisieren

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Gewachsene Codebasen ohne Type Hints und mit lückenhafter Testabdeckung
  • Abhängigkeitschaos zwischen requirements.txt, Poetry, uv und virtuellen Umgebungen
  • Zeitaufwändige Reviews und uneinheitlicher Stil trotz Linter und Formatter
  • Einarbeitung in fremde Projekte mit implizitem Wissen und fehlender Dokumentation

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

pytest-Tests generieren

Der Assistent analysiert Funktionen und vorhandene Fixtures, schreibt parametrisierte pytest-Tests inklusive Edge Cases und Mocks für externe Dienste und führt sie iterativ aus, bis sie grün sind und die gewünschte Abdeckung erreichen.

Type Hints und mypy-Bereinigung

Untypisierter Code wird modulweise mit Type Hints, TypedDict und Protocols versehen. Der Agent startet mypy oder Pyright, interpretiert die Meldungen und behebt sie schrittweise, ohne das Laufzeitverhalten zu verändern.

Django-Migrationen und ORM-Refactoring

Modelländerungen werden samt Datenmigrationen geplant, makemigrations-Konflikte aufgelöst und N+1-Abfragen mit select_related oder prefetch_related optimiert. Die KI erklärt Risiken für bestehende Produktionsdaten vor dem Deployment. Auch Rückwärtsmigrationen werden mitgedacht.

FastAPI-Endpunkte mit Pydantic

Aus einer fachlichen Beschreibung oder einem OpenAPI-Entwurf entstehen Pydantic-Modelle, Router, Dependency Injection und Validierungslogik inklusive Fehlerbehandlung und passender Tests mit dem TestClient. Die Endpunkte folgen Ihren bestehenden Projektkonventionen.

Legacy-Skripte modernisieren

Alte Skripte werden in Pakete mit pyproject.toml überführt, globale Zustände entfernt, argparse- oder Click-CLIs ergänzt und Ruff-Regeln angewendet. Der Agent dokumentiert jede Änderung nachvollziehbar im Commit.

Codebasis verstehen und dokumentieren

Der Assistent erkundet ein unbekanntes Repository, erstellt Architekturübersichten, erklärt Datenflüsse zwischen Modulen und ergänzt fehlende Docstrings im Google- oder NumPy-Stil, sodass neue Teammitglieder schneller produktiv werden.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

CLI für Log-Analyse

Ein Typer-basiertes Kommandozeilentool, das Anwendungslogs einliest, Fehlermuster gruppiert und eine kompakte Zusammenfassung als Markdown oder JSON ausgibt – inklusive Tests und Packaging.

FastAPI-Microservice mit Datenbank

Ein kleiner REST-Service mit SQLAlchemy, Alembic-Migrationen, Pydantic-Validierung und Docker-Setup, der vollständig per KI-Agent geplant, implementiert und getestet wird. Ideal, um den kompletten Agenten-Workflow zu üben.

Dependency-Audit-Skript

Ein Skript, das alle Projektabhängigkeiten ausliest, veraltete oder verwundbare Pakete über öffentliche Advisory-Datenbanken prüft und einen priorisierten Update-Bericht erstellt. Der Bericht lässt sich in die CI-Pipeline einbinden.

Alle 12 Kurse für Python-Entwickler:innen

Vibe & Agentic Coding (12)

Datenschutz & Compliance

Klären Sie, welcher Quellcode an Cloud-Modelle übertragen werden darf, schließen Sie Secrets aus .env-Dateien konsequent aus und prüfen Sie generierten Code auf Lizenzübernahmen sowie neu eingeführte PyPI-Abhängigkeiten (Typosquatting, Supply-Chain-Risiken). Für Produkte mit digitalen Elementen gewinnen zudem die Pflichten des Cyber Resilience Act an Bedeutung.

Voraussetzungen

Solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit Git, virtuellen Umgebungen und mindestens einem Framework wie Django, Flask oder FastAPI.

Häufige Fragen

Funktioniert KI-gestütztes Coding auch in großen Django-Monolithen?

Ja, sofern der Agent den richtigen Kontext erhält. Im Kurs lernen Sie, Anweisungsdateien mit Architekturregeln, App-Struktur und Testbefehlen anzulegen und Aufgaben so zu schneiden, dass der Assistent gezielt einzelne Apps oder Module bearbeitet. So bleiben Änderungen überschaubar und reviewbar, auch wenn das Gesamtprojekt sehr umfangreich ist.

Ersetzt die KI meine Code-Reviews?

Nein. KI-Assistenten beschleunigen das Schreiben von Code und können Reviews vorbereiten, etwa durch Hinweise auf fehlende Tests oder riskante Stellen. Die fachliche und sicherheitsrelevante Verantwortung bleibt beim Team. Wir zeigen, wie Sie Review-Checklisten, statische Analyse und Tests kombinieren, damit generierter Code denselben Qualitätsmaßstäben genügt wie handgeschriebener.

Unverbindlich anfragen

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