Was macht professionellen Python-Code aus?

Wenn du Python schreibst, ist es nicht genug, dass der Code funktioniert. Ein professioneller Python-Code liest sich wie eine klare Erzählung - er ist verständlich, konsistent und leicht zu warten. Viele Anfänger denken, Python sei einfach, weil es keine strengen Regeln hat. Aber genau das macht es schwieriger: Ohne Zwänge musst du selbst diszipliniert sein. Professioneller Python-Code folgt nicht nur den Regeln der Sprache, sondern auch den Normen der Gemeinschaft.

PEP 8 ist der Standard, nicht ein Vorschlag

PEP 8 ist die offizielle Stilrichtlinie für Python. Sie sagt nicht, wie du dein Leben leben sollst - sie sagt, wie du Python-Code schreiben sollst, damit andere ihn schnell verstehen. Wer PEP 8 ignoriert, macht es Kollegen unnötig schwer. Ein Beispiel: Python verwendet Leerzeichen, nicht Tabs, für die Einrückung. Das ist kein Geschmack, das ist eine Regel. Und sie gilt überall: ob du in einem Startup arbeitest, bei einem großen Unternehmen oder an einem Open-Source-Projekt mitwirkst. Ein Code, der PEP 8 nicht einhält, wird in der Praxis oft abgelehnt - selbst wenn er funktioniert.

Ein weiterer Punkt: Zeilenzahl. PEP 8 empfiehlt, Zeilen nicht länger als 79 Zeichen zu machen. Das klingt altmodisch, aber es hat einen Grund: Du kannst zwei Code-Fenster nebeneinander öffnen, ohne zu scrolLEN. In der Realität bedeutet das: Du kannst schneller Änderungen vergleichen, Code-Reviews machen und Fehler finden. Wer das ignoriert, schreibt Code für sich selbst - nicht für das Team.

Variable-Namen sagen, was sie tun

Ein guter Name ist wie eine kurze Erklärung. Statt data, temp oder x zu schreiben, benenne deine Variablen so, dass man den Zweck versteht, ohne den Code zu lesen. user_email ist besser als u. calculate_total_price ist besser als calc. Python erlaubt lange Namen - nutze das. Es ist kein Nachteil, es ist eine Stärke.

Und vermeide Abkürzungen, die nur du verstehst. cust für customer? Nein. prod für product? Auch nicht. In professionellen Projekten arbeiten mehrere Leute an demselben Code. Jeder muss ihn sofort verstehen - ohne Nachfragen. Klare Namen reduzieren Missverständnisse und sparen Zeit.

Funktionen tun genau eine Sache

Eine Funktion sollte eine Aufgabe erledigen - und nur diese. Wenn du eine Funktion hast, die Daten lädt, bereinigt, prüft und speichert, dann ist das kein guter Code. Das ist ein Monster. Professioneller Python-Code teilt solche Aufgaben auf. Eine Funktion lädt die Daten. Eine andere bereinigt sie. Eine dritte speichert sie. So kannst du jede Einheit einzeln testen, ändern oder ersetzen - ohne den ganzen Code zu zerbrechen.

Ein guter Leitfaden: Wenn du die Funktion mit „und“ beschreiben kannst, ist sie zu groß. „Lädt und verarbeitet Daten“ → teile sie. „Prüft die Eingabe und gibt eine Fehlermeldung aus“ → mach zwei Funktionen. Das ist nicht mehr Arbeit - das ist weniger Fehler.

Vermeide unnötige Komplexität

Python erlaubt viele elegante Tricks: List Comprehensions, Generator Expressions, Lambda-Funktionen, Magic Methods. Aber eleganter Code ist nicht immer besserer Code. Ein Code, der nur du verstehst, ist kein professioneller Code.

Statt [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0] zu schreiben, wenn du nur die geraden Quadratzahlen brauchst - ist das okay. Aber wenn du drei verschachtelte List Comprehensions mit Filtern und Bedingungen hast, dann ist das eine Fallgrube. Ein einfacher for-Loop mit klaren Variablennamen ist oft viel lesbarer - und das ist das Ziel: Lesbarkeit über Kürze.

Und was ist mit lambda? Die sind nützlich für kurze Funktionen in map() oder sorted(). Aber wenn du eine Lambda-Funktion länger als eine Zeile machst, hast du es verbockt. Schreibe eine normale Funktion. Es ist klarer, testbar und debuggbar.

Dokumentation ist kein Bonus - sie ist Pflicht

Ein professioneller Python-Code hat Dokumentation - nicht weil es vorgeschrieben ist, sondern weil es die Arbeit erleichtert. Eine Funktion ohne Docstring ist wie ein Auto ohne Bedienungsanleitung. Du kannst sie vielleicht starten - aber wer weiß, wie man sie sicher benutzt?

Verwende Docstrings im Google- oder NumPy-Stil. Beispiel:

def calculate_discount(price: float, discount_rate: float) -> float:
    """
    Berechnet den Endpreis nach Anwendung eines Rabatts.
    
    Args:
        price (float): Der ursprüngliche Preis.
        discount_rate (float): Der Rabatt als Dezimalzahl (z.B. 0.15 für 15%).
    
    Returns:
        float: Der endgültige Preis nach Rabatt.
    """
    return price * (1 - discount_rate)

Diese Dokumentation wird von Tools wie Sphinx, PyCharm oder VS Code automatisch erkannt. Sie hilft dir, wenn du in drei Monaten wieder in den Code schaust - und sie hilft anderen, ihn zu nutzen, ohne ihn zu analysieren.

Testen ist kein Extra - es ist Teil des Codes

Ein professioneller Python-Code wird getestet. Nicht manchmal. Nicht nur am Ende. Jede neue Funktion, jede Änderung - sie sollte getestet werden. Ein Code, der nicht getestet ist, ist ein Code, der brechen wird. Irgendwann. Und dann kostet es viel mehr Zeit, ihn zu reparieren, als ihn von Anfang an zu testen.

Benutze pytest. Es ist einfach, schnell und weit verbreitet. Schreibe Tests, die sagen, was der Code tun soll - nicht wie er es tut. Ein guter Test prüft das Ergebnis, nicht die innere Logik. Beispiel:

def test_calculate_discount():
    assert calculate_discount(100, 0.2) == 80.0
    assert calculate_discount(50, 0.1) == 45.0
    assert calculate_discount(0, 0.5) == 0.0

Diese Tests sind kurz, klar und sagen genau, was erwartet wird. Wenn jemand den Code ändert und der Test fehlschlägt - dann weiß er sofort: Ich habe etwas gebrochen. Und er kann es reparieren, bevor es in die Produktion kommt.

Struktur ist alles: Ordne deinen Code

Ein professioneller Python-Code hat eine klare Struktur. Kein Durcheinander aus Funktionen, Klassen und Imports überall. Nutze die Standardstruktur:

1. Imports (Standardbibliothek, Drittanbieter, lokale Module - in dieser Reihenfolge)
2. Konstanten
3. Klassen
4. Funktionen
5. Hauptprogramm (mit if __name__ == "__main__":)

Diese Reihenfolge ist nicht willkürlich. Sie macht es einfach, nach etwas zu suchen. Jeder Python-Entwickler erwartet sie. Wenn du sie brichst, musst andere erst deinen Code „lernen“, bevor sie ihn nutzen können.

Und vermeide globale Variablen. Sie machen Code schwer vorhersehbar. Wenn du Daten zwischen Funktionen brauchst, übergib sie als Parameter. Das macht den Code testbar, wiederverwendbar und verständlich.

Was macht professionellen Python-Code aus?

Professioneller Python-Code ist nicht perfekt. Er ist nicht der kürzeste. Er ist nicht der cleverste. Er ist der, den andere leicht verstehen, ändern und vertrauen. Er folgt Regeln - nicht weil sie streng sind, sondern weil sie Zusammenarbeit ermöglichen. Er ist klar, konsistent und vorhersehbar. Er hat Tests, Dokumentation und eine klare Struktur. Und er ist geschrieben, als würde jemand anders ihn in sechs Monaten warten müssen - vielleicht sogar du selbst.

Wenn du diese Prinzipien befolgst, schreibst du nicht nur Python-Code. Du schreibst Code, der überlebt. Code, der Teams antreibt. Code, den andere gerne nutzen - und den du selbst nicht hasst, wenn du ihn wieder siehst.

Was kommt als Nächstes?

Wenn du diesen Code jetzt schreibst, ist das der erste Schritt. Der nächste: Automatisiere ihn. Nutze black für die Formatierung, isort für die Import-Reihenfolge und flake8 oder ruff für Stil-Checks. Konfiguriere sie als Git-Hook - dann wird dein Code vor jedem Commit automatisch korrigiert. Du musst dich nicht mehr daran erinnern. Der Computer tut es für dich.

Und wenn du dich fragst: „Warum sollte ich das alles tun?“ - dann denk daran: Du schreibst nicht für dich. Du schreibst für die Person, die nach dir kommt. Vielleicht bist du diese Person in sechs Monaten. Mache es ihr leichter - und du wirst es dir selbst leichter machen.