Best Practices für die Programmierung und Richtlinien für besseren Code

Das Erstellen von Code ist ein wesentlicher Bestandteil vieler Datenberufe. Aber die Erstellung von funktionierendem Code ist nur die Hälfte der Arbeit. Der Code muss außerdem klar sein, leicht weitergegeben werden können und robust gegenüber Störungen sein. Wenn du dich bei deinen Projekten an ein paar Programmierrichtlinien hältst, kannst du dir später Zeit für die Umstrukturierung deines Codes sparen und auch deine Mitarbeiter/innen glücklich machen.

Hier stellen wir dir einige bewährte Verfahren und Richtlinien vor, mit denen du deinen Code klarer und zugänglicher gestalten kannst.

Code Best Practices: Struktur und Organisation

Eine klare Struktur erhöht die Lesbarkeit deines Codes und macht es einfacher, ihn zu debuggen und weiterzugeben. Es gibt einige Dinge, die du beim Schreiben deines Codes tun kannst, um die Struktur klarer und übersichtlicher zu gestalten.

Wähle aussagekräftige Variablen- und Funktionsnamen

Wenn du Namen für Variablen und Funktionen auswählst, ist es wichtig, dass du Namen wählst, die relevant und aussagekräftig sind.

Nehmen wir zum Beispiel an, du erstellst ein Programm, das Bankkontoinformationen verarbeitet, und brauchst eine Variable für die Kontonummer. Du bist vielleicht versucht, diese Variable "Zahl" oder "n" zu nennen. Diese Namen sind jedoch nicht sehr informativ für jemanden, der sich deinen Code zum ersten Mal ansieht. Der Name "account_number" liefert viel mehr Informationen und kann später im Code leichter nachvollzogen werden.

Stell dir zum Beispiel vor, du findest die folgende Gleichung auf halbem Weg durch einen langen Codeabschnitt. Kannst du sagen, was diese Gleichung bewirkt?

ab=pb+d-w

Diese Gleichung kann bei einer Codeüberprüfung eine Herausforderung darstellen. Ziehe diese Alternative in Betracht.

account_balance=previous_balance+deposit-withdrawal

Mit aussagekräftigeren Variablennamen ist es viel weniger frustrierend, die Logik in einem Stück Code zu verfolgen. Das gleiche Konzept gilt für Funktionsnamen. Eine Funktion namens "name_change" ist viel informativer als "change", "update" oder "nc".

Kamelkoffer vs. Schlangenkoffer

Es gibt zwei allgemein akzeptierte Konventionen für die Erstellung von Variablen- oder Funktionsnamen: Kamel- und Schlangenschreibweise. Die Großschreibung verwendet Großbuchstaben, um Wörter in einem Variablennamen zu trennen. Snake Case verwendet Unterstriche, um Wörter in Variablen zu trennen. Wir würden zum Beispiel den Variablennamen "accountNumber" in Camel Case und "account_number" in Snake Case schreiben.

Welche Konvention du verwendest, hängt von deinen persönlichen Vorlieben, den Kodierungsstandards deines Unternehmens und der von dir verwendeten Programmiersprache ab. Egal, für welchen Fall du dich entscheidest, es ist wichtig, dass du während deines gesamten Projekts dabei bleibst. Der Wechsel zwischen verschiedenen Namenskonventionen sieht schlampig aus und kann visuell verwirrend sein.

Effektive Verwendung von Kommentaren und Leerzeichen

Eine einfache Möglichkeit, deinen Code lesbarer zu machen, ist das Hinzufügen von beschreibenden Kommentaren. Eine gute Kommentierung stellt sicher, dass dein Code von jemand anderem entziffert werden kann. Du solltest Kommentare hinzufügen, um zu erklären, was die einzelnen Abschnitte des Codes tun, insbesondere bei komplexen Gleichungen oder Funktionen. Vielleicht möchtest du auch Kommentare zu den Variablendefinitionen hinzufügen, um kopierten Code zu würdigen, einen Verweis auf die Quelldaten einzufügen oder dir selbst "zu erledigende" Notizen innerhalb des Codes zu hinterlassen.

Wenn du dir "To-Do"-Notizen hinterlässt, solltest du den Kommentar mit "TODO" beginnen. Diese Großschreibung hebt sich optisch ab und ist leicht durchsuchbar, sodass du alle Notizen, die du für dich hinterlassen hast, wiederfinden kannst.

Kommentare werden verwendet, um den Code klarer und verständlicher zu machen, nicht um schlecht strukturierten Code auszugleichen. Sie sollten klar und konsistent sein und gut strukturierte Codeblöcke fördern.

Whitespace ist auch nützlich, um deinen Code visuell zu formatieren. Denke an Leerraum wie an Absätze. Absätze helfen dabei, große Textabschnitte zu unterteilen, damit du sie schnell überfliegen kannst. Wenn du Leerzeichen strategisch in deinen Code einbaust, ist es einfacher, den Code nach Fehlern zu durchsuchen und zu verfolgen, was er tut. Überlege dir, ob du zwischen den einzelnen Abschnitten oder Modulen mehr Platz brauchst.

Betrachte die folgenden Beispiele:

product_price=materials_cost+manufacturing_cost+shipping_cost
state_tax=product_price*state_tax_rate(state)
federal_tax=product_price*federal_tax_rate
total_tax=state_tax+federal_tax
total_cost=product_price+total_tax

In diesem ersten Beispiel ist der Text zusammengewürfelt und schwer zu entziffern. Durch die Trennung des Inhalts und die Verwendung von Kommentaren und Leerzeichen können wir diesen Abschnitt jedoch viel lesbarer machen.

#Calculate the price of the product
product_price=materials_cost+manufacturing_cost+shipping_cost
 
#Calculate the tax owed
state_tax=product_price*state_tax_rate(state)
federal_tax=product_price*federal_tax_rate
total_tax=state_tax+federal_tax
 
#Calculate the total cost
total_cost=product_price+total_tax

#TODO create function for looking up state tax rates 

Einrückung und einheitliche Formatierung verwenden

Konsistenz in deinem Code ist der Schlüssel. In einigen Sprachen kannst du Einrückungen verwenden, um verschiedene Abschnitte visuell zu trennen. Das kann nützlich sein, um z.B. Abschnitte zu unterscheiden, die innerhalb von Schleifen arbeiten. Achtung: Einige Sprachen, wie Python, verwenden die Einrückung funktional, so dass du sie möglicherweise nicht zur visuellen Unterscheidung nutzen kannst.

Eine einheitliche Formatierung ist wichtig, da sie die Lesbarkeit verbessert und die Erwartungen der Leser erfüllt.

Dokumentation und Kommunikation

Viele Programmieraufgaben in Datenberufen sind Teamarbeit. Selbst wenn du lange Zeit alleine programmierst, wird dieser Code oft an ein Team zur Überprüfung und Verwendung weitergeleitet. Deshalb ist es wichtig, dass die Kommunikation über den Code innerhalb des Teams klar ist.

Wenn du einen Code an einen Teamkollegen schickst, ist es wichtig, dass du ihm Informationen über den Zweck des Codes, die richtige Verwendung und alle Besonderheiten, die er bei der Ausführung des Codes beachten muss, mitteilst. Diese Art der Kommunikation wird Dokumentation genannt und sollte den Code immer begleiten.

In der Regel wird diese Dokumentation in einer Textdatei namens README.txt bereitgestellt, die im selben Ordner wie die Hauptcodedatei gespeichert wird. Bestimmte Teams können jedoch andere Standards für die Dokumentation haben, wie z.B. Notion oder ein Google Doc.

Was sollte dokumentiert werden?

Die Dokumentationsdatei sollte alles enthalten, was jemand wissen muss, um das Projekt zu übernehmen. Es sollte Informationen über die Verwendung des Codes, seinen Zweck, seine Architektur und sein Design geben. Du solltest Notizen darüber machen, wie die Ein- und Ausgaben aussehen, wenn der Code ausgeführt wird, sowie über eventuelle Macken.

Es ist auch nützlich, Informationen über Fehlererkennung und Wartung hinzuzufügen. Je nach den Kodierungsstandards deines Unternehmens kannst du auch Informationen über den Autor, das Datum des Projektabschlusses oder andere Informationen angeben.

Lesefreundliche README-Dateien erstellen

Wenn du README-Dateien schreibst, ist es wichtig, eine klare Struktur beizubehalten. Beschrifte deine Inputs und Outputs sowie die verschiedenen Abschnitte deines Dokuments deutlich. Setze die wichtigsten Informationen für deinen Nutzer an den Anfang. Alles, was kritisch ist, sollte entweder mit Großbuchstaben, einer Reihe von Bindestrichen oder etwas anderem gekennzeichnet und hervorgehoben werden.

Docstrings

Ein Docstring kann für jemanden nützlich sein, der deinen Code zum ersten Mal verwendet. Dies ist ein String-Literal, das in deinen Code geschrieben wird und Informationen über den Code liefert. Wenn du in Python die Befehlszeile verwendest, um die Dokumentation zu einer Klasse, Methode oder Funktion zu finden, ist der Text, der angezeigt wird, der docstring in diesem Code.

Hier ist ein Beispiel für einen Docstring für eine Funktion:

def calculate_total_price(unit_price, quantity):
    """
    Calculate the total price of items based on unit price and quantity.
 
    Args:
        unit_price (float): The price of a single item.
        quantity (int): The number of items purchased.
 
    Returns:
        float: The total price after multiplying unit price by quantity.
 
    Example:
        >>> calculate_total_price(10.0, 5)
        50.0
    """
    total_price = unit_price * quantity
    return total_price

Das Dokumentieren deines Codes mag dir wie eine Menge Arbeit vorkommen, vor allem, wenn du dein Programm bereits in- und auswendig kennst. Aber eine gute Dokumentation kann viel Zeit sparen, wenn du deinen Code an jemand anderen weitergibst oder wenn du ein altes Projekt wieder aufgreifst, an dem du schon lange nicht mehr gearbeitet hast. Hier findest du einen Artikel, in dem du mehr über die besten Methoden für die Dokumentation von Python-Code lesen kannst.

Best Practices für die Codierung: Effiziente Datenverarbeitung

Ein guter Code sollte nicht nur klar sein, sondern auch effizient laufen. Um sicherzustellen, dass dein Code Daten effizient verarbeitet, kannst du ein paar Praktiken in deinen Text einbauen.

Vermeiden unnötiger Schleifen und Iterationen

Schleifen sind oft sehr prozessorlastige Aufgaben. Ein oder zwei Schleifen können unvermeidlich sein, aber zu viele Schleifen können ein ansonsten effizientes Programm schnell lahmlegen. Wenn du die Anzahl der Schleifen und Iterationen in deinem Code begrenzst, kannst du die Leistung deines Codes steigern.

Vektorisierung von Operationen für mehr Leistung

Eine Möglichkeit, die Anzahl der Schleifen in deinem Code zu reduzieren, ist die Vektorisierung von Operationen. Das bedeutet, dass du eine Operation für einen ganzen Vektor auf einmal durchführst, anstatt jeden Wert einzeln zu betrachten.

list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
result = []
 
for i in range(len(list_a)):
    result.append(list_a[i] + list_b[i])
 
print(result)

In diesem Beispiel verwenden wir eine for-Schleife, um zwei Listen zu addieren. Indem wir vektorisieren, können wir die Schleife entfernen und die beiden Listen ohne Iteration verketten.

import numpy as np
 
list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
 
array_a = np.array(list_a)
array_b = np.array(list_b)
 
result = array_a + array_b
 
print(result)

Eine weitere Methode, um Schleifen in Python zu reduzieren, ist die Verwendung von List Comprehensions. Mehr darüber erfährst du im DataCamp-Tutorial Python List Compension.

Speicherverwaltung und Optimierungstechniken

Eine effiziente Speicherverwaltung ist für Datenverarbeitungsanwendungen entscheidend. Ineffiziente Speichernutzung kann zu Leistungsengpässen und sogar zum Absturz der App führen. Um die Speichernutzung zu optimieren, kannst du die folgenden Techniken anwenden:

Speicher-Profiling

Verwende Tools zur Speicherprofilerstellung, um Speicherlecks und Bereiche mit übermäßigem Speicherverbrauch in deinem Code zu identifizieren. Profiler helfen dabei, die Teile deines Programms zu identifizieren, die optimiert werden müssen, und ermöglichen es dir, deine Bemühungen auf die kritischsten Bereiche zu konzentrieren.

Serialisierung und Komprimierung von Daten

Wenn du mit großen Datenmengen arbeitest, solltest du in Erwägung ziehen, die Daten auf der Festplatte zu serialisieren oder eine Datenkomprimierung durchzuführen. Die Serialisierung reduziert den Speicherbedarf, indem sie die Daten in einem kompakten Format speichert, während die Komprimierung den Speicherbedarf weiter reduziert.

Daten-Chunking

Wenn du extrem große Datensätze verarbeitest, die nicht in den dir zugewiesenen Speicherplatz passen, kannst du versuchen, Daten zu chunking. Dabei werden die Daten in kleinere, überschaubare Teile aufgeteilt, die nacheinander oder parallel verarbeitet werden können. Dadurch wird eine übermäßige Speichernutzung vermieden und du kannst mit größeren Datensätzen arbeiten.

DataCamp bietet einen tollen Kurs zum Schreiben von effizientem Python-Code an.

Best Practices für die Codierung: Skalierung und Leistung

Es ist eine gute Idee, beim Programmieren die Leistung im Auge zu behalten. Nachdem du deinen ersten Code entworfen und geschrieben hast, solltest du ihn bearbeiten, um die Leistung weiter zu verbessern.

Profiling von Code für Leistungsengpässe

Mit dem so genannten Profiling kannst du die langsamsten Teile deines Programms ausfindig machen, damit du dich bei der Bearbeitung darauf konzentrieren kannst. Viele IDEs (Integrated Development Environments) haben eine Profiling-Software eingebaut, mit der du die Engpässe in deinem Code leicht finden und verbessern kannst.

Parallele Verarbeitung

Sobald du Engpässe identifiziert hast, musst du die besten Methoden finden, um sie zu beheben. Eine Technik ist die Parallelverarbeitung. Bei dieser Technik wird eine Aufgabe auf mehrere Prozessoren auf deinem Computer oder in der Cloud aufgeteilt. Das kann sehr nützlich sein, wenn du Tausende von Berechnungen durchführen musst.

Strategien für den Umgang mit größeren Datenmengen

Wenn dein Programm skaliert, wirst du wahrscheinlich auf größere Datensätze stoßen, die effizient verarbeitet werden müssen. Die Umsetzung der richtigen Strategien ist entscheidend, um Leistungseinbußen zu vermeiden.

Datenpartitionierung

Unterteile große Datensätze in überschaubare Teile. Dieser Ansatz, der als Datenpartitionierung bekannt ist, ermöglicht es dir, Daten parallel zu verarbeiten und die Arbeitslast auf mehrere Verarbeitungseinheiten zu verteilen. Außerdem minimiert es den Speicherbedarf für die Verarbeitung.

Datenkompression

Erwäge den Einsatz von Datenkomprimierungstechniken, um den Speicher- und Übertragungsaufwand für große Datensätze zu reduzieren. Komprimierungsbibliotheken wie zlib und Snappy können die Größe von Daten erheblich verringern, ohne ihre Integrität zu beeinträchtigen.

Verteilte Datenbanken

Verteilte Datenbanklösungen wie Apache Cassandra, Amazon DynamoDB oder Google Cloud Bigtable können bei der Verwaltung großer Datenmengen helfen. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und bieten effiziente Mechanismen zur Datenspeicherung und -abfrage.

Ausgleich zwischen Optimierung und Lesbarkeit des Codes

Einige Optimierungstechniken verbessern auch die Lesbarkeit des Codes. Andere Optimierungen können es jedoch schwieriger machen, die Vorgänge zu verfolgen. Es ist wichtig, diese beiden Ziele beim Schreiben und Optimieren deines Codes auszubalancieren.

Wenn eine Technik die Effizienz deines Programms erheblich verbessert, kann es sich lohnen, sie etwas komplizierter zu gestalten. Wenn du das tust, solltest du es gut dokumentieren. Andererseits lohnt sich eine Technik, die dir nur ein bisschen Zeit spart, vielleicht nicht, wenn sie das Lesen viel schwieriger macht.

Best Practices für Versionskontrolle und Zusammenarbeit

Beim Schreiben von Code ist eine Versionskontrollsoftware ein nützliches Werkzeug. Die bei weitem beliebteste Version davon ist Git. Git speichert frühere Versionen deines Codes. So kannst du Änderungen vornehmen und immer zu einer früheren Version zurückkehren, wenn du einen katastrophalen Fehler machst. Es ist im Wesentlichen ein Backup. Git erleichtert auch die Zusammenarbeit an einem Projekt, indem es Unterschiede aufzeigt und Konflikte löst.

Weitere Informationen findest du in unserem Kurs Einführung in die Versionskontrolle mit Git.

Bedeutung von Versionskontrollsystemen (z. B. Git)

Die Verwendung eines Versionskontrollsystems ist fast so wichtig wie das Speichern deiner Arbeit. So kannst du deine Fortschritte festhalten, erfolgreiche Versionen sichern und deine Arbeit einfach veröffentlichen. Lass uns die Vorteile der Verwendung von Git sowohl für unabhängige als auch für gemeinschaftliche Programmierprojekte besprechen.

Gemeinsame Kodierung

Eine Möglichkeit, an einem Projekt zusammenzuarbeiten, besteht darin, die Versionen einzeln hin und her zu schieben. In diesem System "checkt" jeder Programmierer den Code aus, arbeitet an seinem Teil und gibt ihn dann an den nächsten Programmierer weiter. Das ist langsam und ineffizient. Es kann auch zu Problemen führen, wenn zwei Personen versehentlich gleichzeitig an der Datei arbeiten, was zu zwei verschiedenen Versionen desselben Codes führt.

Eine bessere Lösung ist die Verwendung eines Versionskontrollsystems wie Git. Mit Git können mehrere Programmierer gleichzeitig an dem Code arbeiten. Wenn sie ihre Code-Änderungen in das Haupt-Repository übertragen, gibt es einen einfachen Prozess, um die verschiedenen Teile des Codes zusammenzuführen, damit alles zusammen funktioniert. Nach dem Zusammenführen ist der aktualisierte Code für alle, die Zugriff auf das Repository haben, frei verfügbar. So kann jeder Programmierer an der neuesten Version des Codes arbeiten.

Git bietet auch eine einfache Möglichkeit, einen Code-Review-Prozess zu initiieren.

Unabhängige Kodierung

Wenn du die einzige Person bist, die an einem Projekt arbeitet, kann es verlockend sein, Git der Einfachheit halber nicht zu benutzen. Es gibt jedoch mehrere gute Gründe, Git als Teil deines Workflows zu verwenden, auch für unabhängige Projekte.

Einer der überzeugendsten Gründe, Git für unabhängige Projekte zu verwenden, ist die Möglichkeit, zu einer früheren Version des Codes zurückzukehren, wenn dieser nicht mehr so funktioniert, wie du es erwartest. Angenommen, du fügst eine neue Analyse zu einem von dir erstellten Empfehlungssystem hinzu. Die Analyse scheint gut zu funktionieren, aber plötzlich beginnt das ursprüngliche Empfehlungssystem Probleme zu haben. Es scheint offensichtlich, dass das Problem auf die neue Analyse zurückzuführen ist, aber wo genau ist das Problem aufgetreten? Es kann nützlich sein, eine Version ohne die Analyse neben der neuen Version zu haben, um das Problem zu finden.

Mit Git kannst du deinen Code auch ganz einfach veröffentlichen, damit andere ihn ansehen oder verwenden können. Das ist sehr nützlich, um ein Portfolio zu erstellen, Open-Source-Programme zu entwickeln oder Code an Kunden zu schicken. Wenn du dann deinen Code aus irgendeinem Grund aktualisieren musst, ist es einfach, eine neue Version zu veröffentlichen.

Repositories einrichten und verwalten

Wenn du in einem Team arbeitest, kannst du zu einem bereits bestehenden Repository beitragen. Es kann jedoch sein, dass du selbst ein Repository anlegen musst. Zum Glück gibt es auf Plattformen wie GitHub und Bitbucket sehr benutzerfreundliche Anleitungen zum Erstellen eines neuen Repositorys.

Sobald du dein Repository eingerichtet hast, musst du es für deine Mitarbeiter freigeben, Pull Requests und Merges im Auge behalten und sicherstellen, dass alle Beteiligten ähnliche Commit-Regeln befolgen.

Kollaborative Arbeitsabläufe (Verzweigen, Zusammenführen, Pull Requests)

Es gibt ein paar Begriffe, die man kennen sollte, wenn man mit Git arbeitet.

Verzweigung

Wenn zwei verschiedene Versionen desselben Codes erstellt werden, wird dies als Verzweigung bezeichnet.

Zusammenführung

Beim Zusammenführen werden die Unterschiede zwischen zwei oder mehr Zweigen beseitigt, um eine einzige Version des Codes zu erstellen.

Pull-Anfragen

Wenn ein Programmierer eine Version des Codes in einem Repository haben möchte, stellt er einen Pull Request. Das ist im Wesentlichen die Erlaubnis, eine Version des Codes herunterzuladen und damit zu arbeiten.

Schiebt

Wenn ein Programmierer eine neue Version des Codes zum Repository hinzufügt, nennt man das Pushing einer neuen Version. Das Git Push/Pull-Tutorial von DataCamp erklärt die Unterschiede zwischen diesen Begriffen und wie man sie verwendet.

Umgang mit Konflikten und Aufrechterhaltung einer sauberen Commit-Historie

Wenn mehrere Mitwirkende dieselben Codezeilen ändern, markiert Git dies als Merge-Konflikt. Die Lösung von Konflikten beinhaltet die manuelle Bearbeitung des widersprüchlichen Codes, um die Änderungen abzugleichen, d.h. die Entscheidung, welche Version der Codezeile beibehalten werden soll. Nach der Auflösung kannst du die Änderungen festschreiben und mit der Zusammenführung fortfahren.

Pflege eine saubere und informative Commit-Historie, indem du klare und prägnante Commit-Nachrichten schreibst. Befolge ein einheitliches Format und beschreibe den Zweck jedes Commits. Auf diese Weise lassen sich die Änderungen im Laufe der Zeit nachvollziehen, so dass jeder die Geschichte des Projekts verstehen kann.

Wenn du mehr über Git wissen willst, empfehle ich dir die DataCamp-Kurse "Einführung in Git" und " GitHub-Konzepte ".

Code Review und Refactoring Best Practices

Durchführung von effektiven Code-Reviews zur Qualitätssicherung

Ein Code-Review ist eine fantastische Möglichkeit, deinen Code und deine Programmierkenntnisse zu verbessern. Dabei handelt es sich im Grunde um ein Peer Review, bei dem jemand anderes deinen Code durchgeht und dir Feedback gibt.

Wenn du in einem Team arbeitest, musst du vielleicht regelmäßig Code-Reviews durchführen.

Aber auch wenn du alleine arbeitest, ist es eine gute Idee, gelegentlich Code-Reviews durchzuführen, um deinen Code auf dem neuesten Stand zu halten. Es ist auch eine gute Möglichkeit, neue Wege zu gehen und etwas über Sicherheitsthemen zu lernen, mit denen du vielleicht noch nicht vertraut bist.

Code-Smells erkennen und wann man refaktorisieren sollte

Hast du schon einmal deinen Kühlschrank geöffnet und einen üblen Geruch bemerkt, der dich auf die Suche nach etwas Verdorbenem geschickt hat? Wenn ja, kennst du dich damit aus, dass Geruch ein Indikator dafür ist, dass etwas schlecht wird. Diese Idee wird auch bei Code Reviews verwendet.

Wenn du einen Code-Review durchführst, benutzt du natürlich nicht buchstäblich deine Nase, um den Code zu erschnüffeln. Aber die Prüferinnen und Prüfer suchen nach Anzeichen dafür, dass etwas schief gelaufen ist, die so genannten Code Smells.

Manche Probleme lassen sich durch eine einfache Änderung einer Codezeile beheben. Andere Probleme können jedoch dazu führen, dass du einen ganzen Abschnitt oder das ganze Dokument überdenken musst.

Diese größeren Korrekturen, bei denen du die Struktur des zugrunde liegenden Codes änderst, ohne die Funktionalität des Codes zu verändern, werden Refactoring genannt. Dies kann zum Beispiel geschehen, um eine Sicherheitslücke zu beheben, ohne dass die Benutzererfahrung beeinträchtigt wird.

Fehlerbehandlung und Prüfung

Die Bedeutung von Fehlerbehandlung und Prüfung

Das Testen deines Codes ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass dein Code das tut, was er tun soll. Teste deinen Code mit kleinen, fiktiven Datensätzen, bei denen du weißt, wie das Ergebnis aussehen soll, und prüfe, ob dein Programm die erwartete Antwort liefert. Wenn du die Zeit und die Ressourcen hast, kannst du durch das Testen deines Codes mit mehreren Datensätzen, die verschiedene Aspekte deines Programms testen, sicherstellen, dass dein Code so funktioniert, wie du es erwartest.

Wenn du Code erstellst, der eine Weile in Betrieb sein wird, wie z.B. eine Datenpipeline oder eine App, ist es besonders wichtig, die Fehlerbehandlung zu berücksichtigen. Fehler können auftreten, wenn sich deine Datenquellen geändert haben oder wenn dein Endnutzer etwas Unerwartetes tut. Wenn du Codeblöcke hinzufügst, die erwartete Fehler behandeln, kann dein Programm ohne Abstürze weiterlaufen.

Testgetriebene Entwicklung

Testgetriebene Entwicklung (TDD) ist ein grundlegendes Prinzip der Softwareentwicklung, das du in deine Programmierprojekte einbauen solltest. Dieser Ansatz stellt das Testen in den Mittelpunkt des Entwicklungsprozesses und stellt sicher, dass jeder Teil des Codes gründlich geprüft wird, bevor er als vollständig angesehen wird.

Wenn du dich an die TDD-Prinzipien hältst, schaffst du ein Sicherheitsnetz aus Tests, die nicht nur die Korrektheit deines Codes überprüfen, sondern auch dabei helfen, den Entwicklungsprozess selbst zu steuern. Es ist eine proaktive Einstellung zum Testen, die dazu führt, dass der Code widerstandsfähiger, einfacher zu warten und weniger fehleranfällig ist.

Schreiben von Unit-Tests, um die Funktionalität des Codes zu überprüfen

Unit-Tests sind Tests, die geschrieben werden, um bestimmte Teile deines Codes zu überprüfen. Du kannst zum Beispiel einen Unit-Test für eine Funktion durchführen, die du geschrieben hast, um Einheiten von Celsius in Fahrenheit umzurechnen. In diesem Einheitstest fragst du, ob dein Code die richtige Antwort auf ein bestimmtes Beispiel liefert.

Python verfügt über zwei Bibliotheken, die für das Schreiben von Unit-Tests besonders nützlich sind: unittest und pytest. Das Schreiben umfassender Unit-Tests erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit deines Codes, sondern dient auch als Dokumentation, die zeigt, wie sich die verschiedenen Teile deiner Software verhalten sollten.

import unittest
 
# The function we want to test
def square(x):
    return x ** 2
 
# Create a test class that inherits from unittest.TestCase
class TestSquare(unittest.TestCase):
 
    # Define a test case for the square function
    def test_square_positive_number(self):
        result = square(5)
        self.assertEqual(result, 25)  # Assert that the result is equal to 25
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Dies ist ein Beispiel für einen Einheitstest für eine einfache Funktion und ihre Ausgabe.

#OUTPUT
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s
 
OK

Verwendung von Try-Except-Blöcken für eine robuste Codeausführung

Die Einbindung von Try-Except-Blöcken in deinen Code ist eine grundlegende Technik zur Fehlerbehandlung, die die Robustheit deines Codes erheblich verbessern kann.

Diese Blöcke ermöglichen es dir, unerwartete Situationen oder Ausnahmen, die während der Programmausführung auftreten können, elegant zu behandeln.

Indem du potenzielle Fehler vorhersiehst und festlegst, wie dein Code auf sie reagieren soll, kannst du Abstürze und unerwartetes Verhalten verhindern, was zu einer benutzerfreundlicheren und zuverlässigeren App führt. Ganz gleich, ob es um die Behandlung von Datei-E/A-Fehlern, Netzwerkverbindungsproblemen oder Problemen bei der Eingabevalidierung geht, der sinnvolle Einsatz von Try-Except-Blöcken kann deinen Code robuster und benutzerfreundlicher machen.

try:
    num = int(input("Enter a number: "))
    result = 10 / num  # Attempt to perform division
except ZeroDivisionError:
    result = None  # Set result to None if division by zero occurs
 
print(f"Result of the division: {result}")

Überlegungen zu Sicherheit und Datenschutz

Schutz von sensiblen Daten

Möglicherweise arbeitest du an einem Projekt mit sensiblen Daten wie Gesundheitsinformationen, Passwörtern oder persönlichen Daten. Es gibt eine Reihe von Gesetzen, die die Verwendung dieser Art von Daten und deren Schutz einschränken. Es ist wichtig, dass du diese Sicherheitsvorkehrungen schon bei der Erstellung deines Codes einbaust.

In anderen Fällen arbeitest du vielleicht mit Code, der aus nicht-rechtlichen Gründen geschützt werden muss, z. B. wenn es um Betriebsgeheimnisse geht. Wenn du deinen Code schreibst und auf jeden Fall bevor du ihn einsetzt, solltest du sicherstellen, dass diese Daten sicher aufbewahrt werden. Im Folgenden findest du einige Best Practices zur Kodierungssicherheit.

Datenminimierung

Es ist wichtig, dass du nur die Daten erhebst, die für dein Projekt unbedingt notwendig sind. Vermeide es, zu viele Informationen zu sammeln, die missbraucht werden könnten, wenn dein System kompromittiert wird. Außerdem kannst du Richtlinien zur Datenaufbewahrung einführen, um Daten zu löschen, die nicht mehr benötigt werden.

Zugangskontrolle

Implementiere robuste Zugangskontrollen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Nutzer/innen und Prozesse auf sensible Daten zugreifen können. Eine rollenbasierte Zugriffskontrolle kann helfen, sensible Daten zu schützen. Überprüfe regelmäßig die Zugriffsberechtigungen, um unbefugten Zugriff zu erkennen und zu korrigieren.

Datenverschlüsselung

Verschlüsselung ist eine grundlegende Technik zum Schutz von Daten. Verwende starke Verschlüsselungsalgorithmen und -protokolle, um Daten in Datenbanken, auf Festplatten und bei der Datenübertragung über Netzwerke zu sichern. Implementiere Verschlüsselungsbibliotheken und APIs, die gut geprüft und gewartet werden, um häufige Schwachstellen zu vermeiden.

Verschlüsselung und sichere Kodierungspraktiken

Sichere Kodierungspraktiken sind wichtig, um Apps zu entwickeln, die Sicherheitsbedrohungen standhalten können. Wenn es um Verschlüsselung und sichere Kodierung geht, solltest du die folgenden Empfehlungen beachten:

Eingabevalidierung

Validiere und bereinige Benutzereingaben, um häufige Sicherheitslücken wie SQL-Injection, Cross-Site-Scripting und Command-Injection zu verhindern. Die Eingabevalidierung stellt sicher, dass bösartige Eingaben die Sicherheit deiner App nicht gefährden können.

Sichere Bibliotheken und Komponenten

Wenn du Bibliotheken oder Komponenten von Drittanbietern verwendest, überprüfe deren Sicherheitsstatus. Halte sie auf dem neuesten Stand, um bekannte Schwachstellen zu beheben. Ziehe außerdem in Betracht, sicherheitsorientierte Bibliotheken und Frameworks zu verwenden, die darauf ausgelegt sind, gängige Sicherheitsrisiken zu minimieren.

Regelmäßige Sicherheitstests

Baue regelmäßige Sicherheitstests in deinen Entwicklungsprozess ein. Dazu gehört die Durchführung von Penetrationstests, Code-Reviews und Schwachstellenanalysen. Automatisierte Tools können dabei helfen, Sicherheitslücken zu erkennen, aber manuelle Tests durch Sicherheitsexperten werden dringend empfohlen.

Sichere Authentifizierung und Autorisierung

Implementiere sichere Authentifizierungsmechanismen, wie z.B. die Multi-Faktor-Authentifizierung, und robuste Autorisierungskontrollen, um sicherzustellen, dass Nutzer/innen nur Zugang zu den Ressourcen haben, die sie benötigen. Vermeide es, Anmeldedaten oder sensible Informationen in deinem Code oder deinen Konfigurationsdateien zu verschlüsseln.

Sich über Sicherheitsbedrohungen auf dem Laufenden zu halten, ist ein ständig wechselndes Ziel, da böse Akteure ihre Taktiken ständig aktualisieren. DataCamp bietet einen Kurs zur Einführung in den Datenschutz an, der dir den Einstieg erleichtert. Sobald du die Grundlagen beherrschst, kannst du deine neuen Fähigkeiten in einem Sicherheits-Wargame wie Bandit ausprobieren.

Kontinuierliches Lernen und Wachstum

Daten sind ein dynamischer Bereich, in dem ständig neue Technologien, Sprachen und Bibliotheken entstehen. Um in der Branche wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben, ist es wichtig, dass du dich ständig weiterbildest und deine Karriere vorantreibst. Ein entscheidender Aspekt dabei ist, dass du dich über Codierungstrends und Bibliotheken auf dem Laufenden hältst.

Mach es dir zur Gewohnheit, Zeit für das Lernen neuer Konzepte, Sprachen und Werkzeuge einzuplanen. Abonniere Newsletter, verfolge Tech-Blogs und besuche Webinare oder Konferenzen, die für dein Fachgebiet relevant sind. Entdecke Online-Kurse und Tutorials, die dir praktische Erfahrungen mit den neuesten Technologien vermitteln. Wenn du auf dem Laufenden bleibst, kannst du neue Tools und Methoden nutzen, um deine Programmierkenntnisse und Produktivität zu verbessern.

Engagement in der Programmierergemeinschaft und in Foren

Tritt Online-Foren bei

Beteilige dich an Programmierforen wie Stack Overflow, GitHub-Diskussionen oder speziellen Foren zu deinen Programmiersprachen und Interessen. Trage dazu bei, indem du Fragen beantwortest und dein Wissen teilst. Sich an Diskussionen zu beteiligen und reale Probleme zu lösen, hilft nicht nur anderen, sondern stärkt auch dein eigenes Verständnis von Programmierkonzepten.

Besuche Meetings und Konferenzen

Lokale und virtuelle Coding-Treffen und -Konferenzen bieten hervorragende Möglichkeiten, sich mit Gleichgesinnten zu treffen, Erfahrungen auszutauschen und von Experten zu lernen. Diese Veranstaltungen bieten oft Workshops, Vorträge und Networking-Sessions, die dein Wissen und dein berufliches Netzwerk erweitern können. Schau dir diese Liste von Datenkonferenzen an, um loszulegen.

Nutzung von Online-Ressourcen für kontinuierliche Verbesserungen

Das Internet ist eine Fundgrube für Entwickler, die sich kontinuierlich verbessern wollen. Nutze Online-Kurse, Tutorials und Coding Challenges, um deine Fähigkeiten zu verbessern und neue Herausforderungen zu meistern.

Online-Kurse

Die von DataCamp angebotenen Online-Kurse bieten hochwertige, strukturierte Lernerfahrungen. Diese Kurse decken eine breite Palette von Themen ab, von den Grundlagen des Programmierens bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Data Science und Cybersicherheit. Ein guter Anfang sind allgemeine Programmierkurse wie Einführung in Python, Funktionen schreiben in Python und R für Fortgeschrittene. Vielleicht möchtest du auch einen Kurs für Fortgeschrittene belegen, zum Beispiel einen Kurs über objektorientiertes Programmieren.

Herausforderungen bei der Codierung und Praxisplattformen

Websites wie LeetCode, Kaggle, HackerRank und CodeSignal bieten Coding-Herausforderungen und -Wettbewerbe, bei denen du deine Problemlösungs- und Algorithmusfähigkeiten trainieren kannst. Die regelmäßige Teilnahme an diesen Herausforderungen schärft deine Programmierfähigkeiten und bereitet dich auf technische Interviews vor. Das DatCamp bietet auch gelegentlich Challenges an und hat eine große Auswahl an praktischen Problemen und echten Data Science-Projekten, mit denen du deine Fähigkeiten verbessern kannst.

Open-Source-Beiträge

Ziehe in Erwägung, dich an Open-Source-Projekten zu beteiligen. So kannst du nicht nur an realen Datenanalyseprojekten arbeiten, sondern lernst auch kollaborative Kodierungspraktiken und verschiedene Kodierungsstile kennen.

Fazit

Programmieren ist mehr als nur das Schreiben von funktionierendem Code. Dein Code muss klar, übersichtlich, effizient und skalierbar sein, ohne dabei die Qualität und Sicherheit aus den Augen zu verlieren. Wenn du diese Best Practices für die Programmierung anwendest, wirst du nicht nur besseren Code erstellen, sondern auch deine Fähigkeiten verbessern. Du solltest Kurse über Software-Engineering-Prinzipien und sprachspezifische Best-Practice-Leitfäden besuchen, wie z.B. die in diesem Python Best-Practice-Tutorial. In einer Welt, in der Präzision und Zuverlässigkeit an erster Stelle stehen, dienen diese Kodierpraktiken als Leitprinzipien, die es Datenexperten ermöglichen, herausragende Leistungen zu erbringen, innovativ zu sein und einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.