Claude Code für Python in VS Code auf dem Mac verwenden

Sie haben Python in VS Code eingerichtet und können Code manuell schreiben. Jetzt möchten Sie, dass KI Ihnen hilft, Ihren Python-Code zu schreiben, zu verbessern und zu debuggen, während Sie sich auf die Analyse konzentrieren. Stellen Sie sich Claude Code als Programmierpartner vor, der in VS Code lebt – Sie beschreiben, was Sie möchten, und er schreibt oder verbessert den Code, während Sie im selben Fenster bleiben.

Wichtige Konzepte

Claude Code Extension - VS Code-Erweiterung, die den Claude KI-Assistenten direkt in Ihren Editor bringt, mit Inline-Code-Bearbeitungen
Chat-Panel - Seitenpanel in VS Code, in dem Sie mit Claude über Ihren Code kommunizieren
Inline-Bearbeitungen - Claudes vorgeschlagene Codeänderungen erscheinen direkt in Ihren Dateien mit Diffs, die Sie akzeptieren oder ablehnen können

Was Sie benötigen

Abgeschlossenes Tutorial Python in VS Code - Python sollte in VS Code funktionieren
Abgeschlossenes Tutorial Claude Code auf dem Mac installieren - Claude Code CLI sollte installiert sein
Claude Pro/Max-Abonnement oder Anthropic-API-Schlüssel
20-30 Minuten

Schritt 1: VS Code öffnen und Python-Projekt erstellen

Öffnen Sie Visual Studio Code
Klicken Sie in der Menüleiste auf Datei, dann auf Ordner öffnen
Navigieren Sie zu Ihrem Dokumente-Ordner
Klicken Sie unten im Dialog auf Neuer Ordner
Nennen Sie den Ordner claude_python_test
Klicken Sie auf Öffnen, um den neuen Ordner zu öffnen
Wenn Sie gefragt werden „Vertrauen Sie den Autoren?”, klicken Sie auf Ja, ich vertraue den Autoren

Schritt 2: Claude Code Extension installieren und anmelden

Klicken Sie auf das Extensions-Symbol in der linken Seitenleiste (Symbol mit vier Quadraten)
Geben Sie im Suchfeld Claude Code ein
Finden Sie Claude Code von Anthropic und klicken Sie auf Install
Nach der Installation erscheint ein Claude-Symbol (Funkeln) in der linken Seitenleiste
Klicken Sie auf das Claude-Symbol, um das Chat-Panel zu öffnen
Klicken Sie auf Sign in to Claude Code im Chat-Panel
Wählen Sie Ihre Authentifizierungsmethode:
- Claude Pro/Max-Benutzer: Klicken Sie auf Sign in with Claude.ai, autorisieren Sie im Browser und kopieren Sie den Code zurück nach VS Code
- API-Schlüssel-Benutzer: Klicken Sie auf Use API Key und fügen Sie Ihren Anthropic-API-Schlüssel ein
Für detaillierte Authentifizierungsschritte siehe die Anleitung Claude Code auf dem Mac installieren (Schritt 5)
Nach der Anmeldung sehen Sie „Ready to help” im Chat-Panel

Schritt 3: Erstes Python-Skript manuell erstellen

Klicken Sie in der Menüleiste auf Datei > Neue Datei
Klicken Sie auf Sprache auswählen und geben Sie Python ein, dann wählen Sie Python
Speichern Sie die Datei durch Klicken auf Datei > Speichern, nennen Sie sie iris_analysis.py
Geben Sie diesen Code ein:

from sklearn import datasets
import pandas as pd

# Load iris dataset
iris = datasets.load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_df['species'] = iris.target_names[iris.target]

# Display structure
print(iris_df.info())
print("\nSummary statistics:")
print(iris_df.describe())

Speichern Sie die Datei durch Klicken auf Datei > Speichern
Öffnen Sie das Python-Terminal: Klicken Sie in der Menüleiste auf Ansicht, dann auf Terminal
Führen Sie im Terminal aus: python iris_analysis.py
Sie sollten die Datensatzstruktur und zusammenfassende Statistiken im Terminal sehen

Schritt 4: Claude bitten, ein Streudiagramm hinzuzufügen

Klicken Sie auf das Claude-Symbol in der linken Seitenleiste, um das Chat-Panel zu öffnen
Geben Sie im Chat-Feld unten ein:

Füge Code zu iris_analysis.py hinzu, um ein Streudiagramm der Kelchblattlänge vs. Breite zu erstellen, nach Art eingefärbt. Verwende seaborn.

Drücken Sie Enter zum Senden
Claude liest Ihre Datei und schlägt Änderungen vor – Sie sehen ein Diff mit neuem Code zum Hinzufügen
Klicken Sie auf Accept, um die Änderungen zu übernehmen
Der seaborn/matplotlib-Code erscheint in Ihrer Datei
Wenn Sie die erforderlichen Pakete nicht haben, führen Sie im Terminal aus:
```
pip install seaborn matplotlib scikit-learn pandas
```

Schritt 5: Den aktualisierten Code ausführen

Führen Sie im Terminal aus: python iris_analysis.py
Ein Streudiagramm-Fenster erscheint
Sie sollten Punkte sehen, die nach Art gefärbt sind (setosa, versicolor, virginica)
Schließen Sie das Plot-Fenster, um fortzufahren

Schritt 6: Claude bitten, das Diagramm zu verfeinern

Geben Sie im Claude-Chat-Panel ein:

Entferne den Titel. Ändere den Markierungstyp nach Art. Ändere zum whitegrid-Stil.

Drücken Sie Enter
Claude zeigt die aktualisierten Codeänderungen
Klicken Sie auf Accept
Führen Sie den aktualisierten Code erneut aus: python iris_analysis.py im Terminal
Das Diagramm zeigt jetzt verschiedene Markierungsformen pro Art, keinen Titel und whitegrid-Stil
Schließen Sie das Plot-Fenster, um fortzufahren

Schritt 7: Claude um PCA-Analyse bitten

Geben Sie im Claude-Chat-Panel ein:

Füge Code hinzu, um eine PCA auf den numerischen Variablen durchzuführen und die Proben mit den ersten beiden Hauptkomponenten zu plotten.

Drücken Sie Enter
Claude fügt PCA-Code zu Ihrem Skript hinzu
Klicken Sie auf Accept
Führen Sie den Code aus: python iris_analysis.py im Terminal
Ein PCA-Plot erscheint, der Proben auf PC1 und PC2 projiziert zeigt, gefärbt nach Art
Schließen Sie das Plot-Fenster, wenn Sie fertig sind

Schritt 8: Claude um Überprüfung und Kommentare bitten

Geben Sie im Claude-Chat-Panel ein:

Überprüfe das gesamte Skript auf Korrektheit. Füge Kommentare hinzu, wenn nötig.

Drücken Sie Enter
Claude überprüft den Code und schlägt Kommentare vor, die jeden Abschnitt erklären
Klicken Sie auf Accept
Ihr Skript hat jetzt klare Kommentare, die das Laden der Daten, die Visualisierung und die PCA-Analyse erklären

Nächste Schritte

Bitten Sie Claude, ein Jupyter-Notebook zu erstellen: „Konvertiere dies in ein Jupyter-Notebook”
Verwenden Sie Claude, um Fehler zu debuggen: „Dieser Code gibt Fehler X, kannst du ihn beheben?”
Fordern Sie statistische Tests an: „Füge einen t-Test hinzu, der die Kelchblattlänge zwischen setosa und versicolor vergleicht”
Bitten Sie Claude, Code zu optimieren: „Mache diesen Code effizienter mit numpy-Vektorisierung”
Holen Sie Hilfe bei unbekannten Funktionen: „Erkläre, was pandas.groupby macht”

Fehlerbehebung

Claude-Erweiterung wird nicht angezeigt - Starten Sie VS Code nach der Installation neu. Klicken Sie auf Ansicht > Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie installiert ist.
„Cannot read Python file”-Fehler - Stellen Sie sicher, dass Sie die Datei mit der Erweiterung .py gespeichert haben. Claude benötigt gespeicherte Dateien, um sie zu lesen.
Authentifizierung fehlgeschlagen - Überprüfen Sie, ob Ihr Claude Pro/Max-Abonnement aktiv ist oder Ihr API-Schlüssel gültig ist. Siehe Claude Code auf dem Mac installieren für Fehlerbehebung bei der Authentifizierung.
Paket nicht gefunden-Fehler - Installieren Sie erforderliche Pakete im Terminal: pip install seaborn matplotlib scikit-learn pandas. Warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist, bevor Sie den Code ausführen.
Codeänderungen werden nicht übernommen - Stellen Sie sicher, dass Sie auf Accept beim Diff klicken. Wenn es nicht funktioniert, versuchen Sie, Claudes vorgeschlagenen Code manuell zu kopieren.
Plot wird nicht angezeigt - Stellen Sie sicher, dass Sie ein Display haben. Auf manchen Systemen müssen Sie möglicherweise plt.show() am Ende hinzufügen oder %matplotlib inline in Jupyter verwenden.

Workflow-Zusammenfassung

Claude Code Extension bietet einen KI-Assistenten direkt in VS Code mit Chat-Panel und Inline-Diffs
Iterative Verfeinerung - Beginnen Sie mit einfachem Code, bitten Sie Claude um Verbesserungen, testen Sie sofort, dann verfeinern Sie weiter
Kontextbewusstsein - Claude liest Ihre Python-Dateien und versteht Ihre Projektstruktur
Inline-Bearbeitung - Vorgeschlagene Änderungen erscheinen als Diffs in Ihren tatsächlichen Dateien, nicht als separate Chat-Antworten
Im Flow bleiben - Kein Wechseln zwischen Browser und Editor – alles passiert in VS Code

Erstellt von Steven Ge am 11. Dezember 2025.