Code-Qualität leicht gemacht: Wie PyLint bei der Verbesserung von Python-Code hilft

Code

Wäre es nicht toll, wenn es einen hellwachen Helfer gäbe, der beim Schreiben von Code uns immer zur Seite steht, immer sachlich bleibt, aber unerlässlich darauf achtet, dass wir Standards einhalten und Inkonsistenzen beim Coden vermeiden? Verzage nicht, denn so etwas gibt es tatsächlich. Diese kleinen Helferlein heißen „Linter“. Lass uns einen genaueren Blick darauf werfen.

Vorweg: Was ist ein Linter?

Ein Linter ist ein Computerprogramm, das verwendet wird, um den Code eines Programms auf mögliche Fehler und inkonsistente Verwendung von APIs zu überprüfen. Linter werden häufig verwendet, um Code auf Einhaltung von Programmierstandards und -richtlinien zu überprüfen und Empfehlungen für gute Programmierpraktiken zu geben.

Linter werden häufig als Teil des Entwicklungsprozesses verwendet, um den Code zu verbessern und Fehler frühzeitig zu identifizieren. Sie können auch nützlich sein, um den Code auf Wartbarkeit und Lesbarkeit zu überprüfen und um sicherzustellen, dass er den Anforderungen der Organisation entspricht.

Linter gibt es für viele verschiedene Programmiersprachen, wie Python, Java, C++ und viele andere. Sie können von Hand ausgeführt werden oder als integrierter Bestandteil von Entwicklungsumgebungen und Continous Integration-Systemen verwendet werden.

Wahrscheinlich ist PyLint der am häufigsten verwendete Linter für Python-Code. PyLint ist ein mächtiges Tool, das den Code auf mögliche Fehler und inkonsistente Verwendung von APIs überprüft und Empfehlungen für gute Programmierpraktiken gibt. Es ist auch in der Lage, eine spezifische Bewertung der Code-Qualität in Form eines „Code Quality Scores“ zu liefern. Es dient zur Qualitätssicherung von Python-Code, überprüft den Code auf mögliche Fehler und gibt außerdem Empfehlungen zur Verbesserung der Code-Struktur und -Lesbarkeit.

Um PyLint zu verwenden, muss es zunächst installiert werden. Dies kann über das Python Package Index (PyPI) erfolgen, indem man in der Kommandozeile folgenden Befehl ausführt:

pip install -U pylint

Nach der Installation kann PyLint auf eine Python-Datei angewendet werden, indem man folgenden Befehl ausführt:

pylint <dateiname>.py

PyLint gibt dann eine Liste von möglichen Fehlern und Verbesserungsvorschlägen für den Code aus. Man kann auch eine spezifische Bewertung der Code-Qualität in Form eines „Code Quality Score“ anzeigen lassen, indem man den Befehl mit dem Flag –score=yes ausführt.

pylint --score=yes <dateiname>.py

Es gibt auch zusätzliche Optionen, mit denen man PyLint anpassen kann, um es spezifischen Anforderungen anzupassen. Die vollständige Liste der Optionen kann mit dem Befehl pylint --help angezeigt werden.

PyLint kann nützlich sein, um den Code auf Fehler und verbesserungswürdige Stellen zu überprüfen, bevor man ihn in einer produktiven Umgebung verwendet. Es kann auch dazu beitragen, die Code-Lesbarkeit und -Wartbarkeit zu verbessern, indem es Empfehlungen für gute Programmierpraktiken gibt.

Welche weiteren Linter gibt es neben PyLint noch für Python-Code?

Neben PyLint gibt es eine Reihe von anderen Lintern für Python-Code, die verwendet werden können, um den Code auf Fehler und verbesserungswürdige Stellen zu überprüfen und Empfehlungen für gute Programmierpraktiken zu geben. Einige dieser Linter sind:

  • PyChecker: Ein Tool zur Überprüfung von Python-Code auf mögliche Fehler und inkonsistente Verwendung von APIs.
  • PEP8: Ein Tool zur Überprüfung von Python-Code auf Einhaltung der PEP 8, einer Sammlung von Empfehlungen für gute Programmierpraktiken in Python.
  • Flake8: Ein Tool, das PyLint, PyFlakes (ein Tool zur Überprüfung von Syntaxfehlern) und PEP8 integriert.
  • mypy: Ein statisches Typ-Checker-Tool, das beim Schreiben von Code verwendet werden kann, um Typos und inkonsistente Typverwendung zu erkennen.

Die Wahl des richtigen Linters hängt von den spezifischen Anforderungen und Vorlieben des Entwicklers ab. Einige Linter sind möglicherweise besser geeignet für die Überprüfung von Syntaxfehlern, während andere besser geeignet sind, um die Einhaltung von Programmierstandards und -richtlinien sicherzustellen.