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Python Tips to Make Your Code Shine! ✨

Sauberer Code ist unerlässlich, um Python-Anwendungen verwaltbar und skalierbar zu machen. Python legt Wert auf Lesbarkeit, daher ist die Entwicklung sauberen Codes äußerst wichtig. In diesem Beitrag stelle ich zehn Ideen vor, um saubereren Python-Code zu schreiben und gleichzeitig die Lesbarkeit, Effizienz und Wartbarkeit zu verbessern. Fangen wir an:

1. Verwenden Sie aussagekräftige Variablen- und Funktionsnamen

In Python sollten Variablennamen ihren Zweck widerspiegeln. Vermeiden Sie einstellige Variablen oder mehrdeutige Namen.

  • Schlechte Praxis:
x = 10
  • Gute Praxis:
item_count = 10

2. Halten Sie die Funktionen klein und fokussiert

Python bietet Flexibilität, es empfiehlt sich jedoch, Ihre Funktionen klein und fokussiert zu halten. Jede Funktion sollte eine Sache tun.

  • Schlechte Praxis:
def process_data():
    fetch_data()
    validate_data()
    save_data()
  • Gute Praxis:
def fetch_data():
    pass

def validate_data():
    pass

def save_data():
    pass

3. Verwenden Sie eine konsistente Formatierung

Einrückung ist in Python von entscheidender Bedeutung, da sie Codeblöcke definiert. Halten Sie sich an 4 Leerzeichen pro Einrückungsebene (PEP 8-Standard). Ein einheitlicher Stil macht Ihren Code leichter verständlich.

  • Schlechte Praxis:
if x:
    print("Hello")
else:
print("Goodbye")
  • Gute Praxis:
if x:
    print("Hello")
else:
    print("Goodbye")

4. Vermeiden Sie magische Zahlen

Vermeiden Sie die Verwendung willkürlicher Zahlen direkt im Code. Verwenden Sie stattdessen Konstanten mit beschreibenden Namen.

  • Schlechte Praxis:
area = 3.14 * radius * radius
  • Gute Praxis:
PI = 3.14
area = PI * radius * radius

5. Standardparameter verwenden

Python erlaubt Standardwerte für Funktionsparameter. Dies reduziert den Bedarf an Bedingungen und macht Ihre Funktionen prägnanter.

  • Schlechte Praxis:
def greet(name):
    if not name:
        name = 'Guest'
    print(f"Hello {name}")
  • Gute Praxis:
def greet(name="Guest"):
    print(f"Hello {name}")

6. Verschachtelte Schleifen und Bedingungen minimieren

Die Lesbarkeit von Python leidet unter zu viel Verschachtelung. Reduzieren Sie die Verschachtelung durch frühe Rückgaben oder durch die Aufteilung der Logik in kleinere Funktionen.

  • Schlechte Praxis:
if x:
    if y:
        if z:
            print("Condition met!")
  • Gute Praxis:
if not x or not y or not z:
    return
print("Condition met!")

7. Nutzen Sie die integrierten Funktionen von Python

Python bietet leistungsstarke integrierte Funktionen und Bibliotheken. Verwenden Sie für allgemeine Aufgaben diese integrierten Tools, anstatt Ihre Logik zu schreiben.

  • Schlechte Praxis:
x = 10
  • Gute Praxis:
item_count = 10

8. Vermeiden Sie globale Variablen

In Python können globale Variablen zu unerwartetem Verhalten führen und das Debuggen erschweren. Behalten Sie Variablen innerhalb von Funktionen oder verwenden Sie bei Bedarf Klassen.

  • Schlechte Praxis:
def process_data():
    fetch_data()
    validate_data()
    save_data()
  • Gute Praxis:
def fetch_data():
    pass

def validate_data():
    pass

def save_data():
    pass

9. Verwenden Sie Listenverständnisse

Listenverständnisse sind eine pythonische Methode zum Erstellen von Listen. Sie sind kompakt, leicht zu lesen und effizienter als die Verwendung von Schleifen.

  • Schlechte Praxis:
if x:
    print("Hello")
else:
print("Goodbye")
  • Gute Praxis:
if x:
    print("Hello")
else:
    print("Goodbye")

10. Schreiben Sie Kommentare und Dokumentzeichenfolgen

Python-Entwickler verlassen sich bei der Dokumentation auf Docstrings und Kommentare. Während der Code selbst selbsterklärend sein sollte, verwenden Sie Dokumentzeichenfolgen, um Funktionen und Klassen zu beschreiben, und fügen Sie Kommentare hinzu, wenn die Logik komplex ist.

  • Schlechte Praxis:
area = 3.14 * radius * radius
  • Gute Praxis:
PI = 3.14
area = PI * radius * radius

11. Behandeln Sie Ausnahmen ordnungsgemäß

Anstatt Ihr Programm abstürzen zu lassen, wenn etwas schief geht, behandeln Sie Ausnahmen ordnungsgemäß. Es verbessert die Stabilität Ihres Codes.

  • Schlechte Praxis:
def greet(name):
    if not name:
        name = 'Guest'
    print(f"Hello {name}")
  • Gute Praxis:
def greet(name="Guest"):
    print(f"Hello {name}")

12. Vermeiden Sie die unnötige Verwendung von args und *kwargs

Obwohl *args und **kwargs mächtig sind, sollten sie mit Bedacht eingesetzt werden. Ihre unnötige Verwendung kann Ihre Funktionsaufrufe verwirren.

  • Schlechte Praxis:
if x:
    if y:
        if z:
            print("Condition met!")
  • Gute Praxis:
if not x or not y or not z:
    return
print("Condition met!")

13. Verwenden Sie Typhinweise

Das Hinzufügen von Typhinweisen erleichtert das Verständnis des Codes und hilft Tools wie Linters und IDEs, eine bessere Unterstützung bereitzustellen.

  • Schlechte Praxis:
squared_numbers = []
for num in range(1, 6):
    squared_numbers.append(num ** 2)
  • Gute Praxis:
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(1, 6)]

14. Begrenzen Sie Nebenwirkungen in Funktionen

Nebeneffekte (z. B. das Ändern globaler Variablen oder des Zustands von Objekten) können das Verständnis des Codes erschweren. Versuchen Sie, sie zu minimieren und die Funktionen nach Möglichkeit rein zu halten.

  • Schlechte Praxis:
counter = 0
def increment():
    global counter
    counter += 1
  • Gute Praxis:
class Counter:
    def __init__(self):
        self.counter = 0

    def increment(self):
        self.counter += 1

15. Verwenden Sie Pythons with-Anweisung für die Ressourcenverwaltung

Verwenden Sie beim Verwalten von Ressourcen wie Dateien, Datenbanken oder Netzwerkverbindungen die with-Anweisung, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß geschlossen oder bereinigt werden.

  • Schlechte Praxis:
x = 10
  • Gute Praxis:
item_count = 10

16. Vermeiden Sie die Verwendung von eval()

eval() kann gefährlich sein, da es beliebigen Code ausführt. Dies ist oft unnötig und sollte aus Sicherheitsgründen vermieden werden.

  • Schlechte Praxis:
def process_data():
    fetch_data()
    validate_data()
    save_data()
  • Gute Praxis:
def fetch_data():
    pass

def validate_data():
    pass

def save_data():
    pass

17. Vermeiden Sie Wiederholungen (DRY-Prinzip)

Don't Repeat Yourself (DRY) ist ein Prinzip, das die Verwendung von Funktionen, Klassen oder anderen Abstraktionen fördert, um redundanten Code zu vermeiden.

  • Schlechte Praxis:
if x:
    print("Hello")
else:
print("Goodbye")
  • Gute Praxis:
if x:
    print("Hello")
else:
    print("Goodbye")

18. Verwenden Sie Enumerate anstelle von Range

Wenn Sie eine Liste durchlaufen und sowohl den Index als auch das Element benötigen, verwenden Sie enumerate(), um eine manuelle Indizierung zu vermeiden.

  • Schlechte Praxis:
area = 3.14 * radius * radius
  • Gute Praxis:
PI = 3.14
area = PI * radius * radius

19. Gruppieren Sie verwandten Code in Klassen

Wenn Ihr Code verwandte Funktionen hat, ist es oft eine gute Idee, diese in Klassen zu gruppieren. Dadurch werden verwandte Verhaltensweisen gekapselt und der Code besser organisiert.

  • Schlechte Praxis:
def greet(name):
    if not name:
        name = 'Guest'
    print(f"Hello {name}")
  • Gute Praxis:
def greet(name="Guest"):
    print(f"Hello {name}")



Beim Schreiben von sauberem Code in Python geht es nicht nur darum, Best Practices zu befolgen – es geht darum, Ihren Code einfach zu lesen, zu warten und zu skalieren. Wenn Sie diese Tipps anwenden, sind Sie auf dem besten Weg, Python-Code zu schreiben, der sowohl effizient als auch sauber ist. Das Ziel besteht darin, Ihren Code einfach, lesbar und effizient zu halten und stets danach zu streben, der Kernphilosophie von Python zu folgen: Lesbarkeit zählt.

Welche Tipps verwenden Sie, um Ihren Python-Code sauber zu halten? Teile deine Gedanken in den Kommentaren!


Nach fast zwei Jahren als MIA bin ich wieder im Spiel! Bereit, mit Django in Python einzutauchen, und dieses Mal nehme ich den Blog mit. Schnallen Sie sich an – es wird eine holprige (und hoffentlich nicht allzu holprige) Reise. Lasst uns lernen, lachen und etwas Magie entstehen lassen!

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