Sauberer Code und bewährte Praktiken in Python

Sauberen, wartbaren Python-Code zu schreiben ist eine wesentliche Fähigkeit für jeden Entwickler. Sauberer Code macht Ihre Arbeit nicht nur lesbarer und effizienter, sondern stellt auch sicher, dass Ihre Projekte von anderen leicht verstanden und gepflegt werden können. In diesem Artikel untersuchen wir die wichtigsten Prinzipien und bewährten Methoden zum Schreiben von sauberem Python-Code.

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1. Befolgen Sie die Stilrichtlinien von PEP 8

PEP 8 ist der offizielle Styleguide für Python und bietet Konventionen zum Schreiben von lesbarem und konsistentem Code. Tools wie pylint und flake8 können dabei helfen, sicherzustellen, dass Ihr Code diesen Standards entspricht.

Wichtige PEP 8-Regeln:

• Verwenden Sie 4 Leerzeichen zum Einrücken.
• Beschränken Sie die Zeilen auf 79 Zeichen.
• Verwenden Sie aussagekräftige Namen für Variablen und Funktionen.

Beispiel:

# Good
def calculate_total_price(price, tax_rate):
    return price + (price * tax_rate)

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2. Schreiben Sie beschreibende und aussagekräftige Namen

Namen sollten den Zweck von Variablen, Funktionen und Klassen klar beschreiben. Vermeiden Sie die Verwendung einzelner Buchstaben oder vager Begriffe.

❌ Schlecht:

def func(x, y):
    return x + y

✅ Gut:

def add_numbers(number1, number2):
    return number1 + number2

Richtlinien:

• Verwenden Sie „snake_case“ für Variablen- und Funktionsnamen.
• Verwenden Sie PascalCase für Klassennamen.

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3. Halten Sie Funktionen und Klassen klein

Funktionen sollten eine Sache tun und zwar gut. Ebenso sollten sich die Kurse an das Single Responsibility Principle (SRP) halten.

❌ Schlecht:

def process_user_data(user):
    # Validating user
    if not user.get('name') or not user.get('email'):
        return "Invalid user"

    # Sending email
    print(f"Sending email to {user['email']}")
    return "Success"

✅ Gut:

def validate_user(user):
    return bool(user.get('name') and user.get('email'))

def send_email(email):
    print(f"Sending email to {email}")

def process_user_data(user):
    if validate_user(user):
        send_email(user['email'])
        return "Success"
    return "Invalid user"

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4. Verwenden Sie Konstanten für magische Zahlen und Zeichenfolgen

Vermeiden Sie die direkte Verwendung hartcodierter Werte in Ihrem Code. Definieren Sie sie zur besseren Lesbarkeit und Wartbarkeit als Konstanten.

❌ Schlecht:

if order_total > 100:
    discount = 10

✅ Gut:

MINIMUM_DISCOUNT_THRESHOLD = 100
DISCOUNT_PERCENTAGE = 10

if order_total > MINIMUM_DISCOUNT_THRESHOLD:
    discount = DISCOUNT_PERCENTAGE

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5. Verwenden Sie Listenverständnisse für einfache Transformationen

Listenverständnisse machen Ihren Code prägnanter und pythonischer. Vermeiden Sie es jedoch, sie zu komplizieren.

❌ Schlecht:

squared_numbers = []
for number in range(10):
    squared_numbers.append(number ** 2)

✅ Gut:

squared_numbers = [number ** 2 for number in range(10)]

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6. Vermeiden Sie veränderliche Standardargumente

Die Verwendung veränderlicher Objekte wie Listen oder Wörterbücher als Standardargumente kann zu unerwartetem Verhalten führen.

❌ Schlecht:

def append_to_list(value, items=[]):
    items.append(value)
    return items

✅ Gut:

def append_to_list(value, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(value)
    return items

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7. Behandeln Sie Ausnahmen ordnungsgemäß

Python empfiehlt die Verwendung von Ausnahmen für die Fehlerbehandlung. Verwenden Sie try...except-Blöcke, um Fehler zu behandeln und aussagekräftige Meldungen bereitzustellen.

Beispiel:

# Good
def calculate_total_price(price, tax_rate):
    return price + (price * tax_rate)

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8. Schreiben Sie DRY-Code (Don't Repeat Yourself)

Vermeiden Sie die Duplizierung von Logik in Ihrem Code. Extrahieren Sie allgemeine Funktionalität in wiederverwendbare Funktionen oder Klassen.

❌ Schlecht:

def func(x, y):
    return x + y

✅ Gut:

def add_numbers(number1, number2):
    return number1 + number2

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9. Verwenden Sie Docstrings und Kommentare

Dokumentieren Sie Ihren Code mit aussagekräftigen Dokumentzeichenfolgen und Kommentaren, um das „Warum“ hinter komplexer Logik zu erklären.

Beispiel:

def process_user_data(user):
    # Validating user
    if not user.get('name') or not user.get('email'):
        return "Invalid user"

    # Sending email
    print(f"Sending email to {user['email']}")
    return "Success"

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10. Verwenden Sie Typhinweise

Typhinweise machen Ihren Code besser lesbar und helfen Tools wie Mypy, Fehler frühzeitig zu erkennen.

Beispiel:

def validate_user(user):
    return bool(user.get('name') and user.get('email'))

def send_email(email):
    print(f"Sending email to {email}")

def process_user_data(user):
    if validate_user(user):
        send_email(user['email'])
        return "Success"
    return "Invalid user"

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11. Testen Sie Ihren Code

Schreiben Sie immer Tests, um sicherzustellen, dass Ihr Code wie erwartet funktioniert. Verwenden Sie Frameworks wie Unittest oder Pytest.

Beispiel:

if order_total > 100:
    discount = 10

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12. Verwenden Sie virtuelle Umgebungen

Isolieren Sie Ihre Projektabhängigkeiten, um Konflikte mithilfe virtueller Umgebungen zu vermeiden.

Befehle:

MINIMUM_DISCOUNT_THRESHOLD = 100
DISCOUNT_PERCENTAGE = 10

if order_total > MINIMUM_DISCOUNT_THRESHOLD:
    discount = DISCOUNT_PERCENTAGE

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Letzte Worte

Sauberer Code ist mehr als nur ein Regelwerk – es ist eine Denkweise. Durch die Übernahme dieser bewährten Methoden schreiben Sie Python-Code, der lesbar, wartbar und professionell ist. Denken Sie daran: Von sauberem Code profitieren nicht nur Sie, sondern alle, die mit Ihrem Code arbeiten.

Was ist Ihre liebste Clean-Code-Praxis in Python? Bitte teilen Sie Ihre Tipps in den Kommentaren unten!

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