Python gilt als eine der zugänglichsten und zugleich mächtigsten Programmiersprachen der Welt. Ihre klare Syntax und umfangreichen Bibliotheken machen sie zur ersten Wahl für viele Entwickler – von Anfängern bis hin zu erfahrenen Profis. Doch was passiert, wenn man all diese Vorteile bewusst ignoriert und sich bemüht, den schlechtesten Python-Code aller Zeiten zu schreiben? Dieser humorvolle Ansatz zeigt nicht nur auf unterhaltsame Weise typische Fehler und Missgeschicke in Python-Projekten, sondern hilft Programmierern auch, sie zu erkennen und zu vermeiden, um so bessere Programme zu schreiben. Der Ausgangspunkt einer verhängnisvollen Code-Expedition beginnt oft mit der Wahl chaotischer, kryptischer Variablennamen. Anstatt selbsterklärender Bezeichnungen wie "benutzername" oder "gesamtbetrag" werden lieber einsilbige oder bedeutungslose Namen wie "x", "data1" oder "temp" verwendet.
Diese Entscheidungen erschweren nicht nur die Lesbarkeit, sondern sorgen für Verwirrung, wenn die ursprüngliche Aufgabe des Codes nach einigen Tagen oder Wochen nicht mehr nachvollziehbar ist. Ein besonderes Highlight ist das mehrfache Wiederverwenden von Variablennamen für vollkommen unterschiedliche Inhalte im selben Funktionsblock. Das sorgt für fröhliche Fehlersuche zur Unzeit. Importe in Python sind eigentlich das Werkzeug, das den Code übersichtlich strukturiert und klar macht, welche externen Ressourcen genutzt werden. Doch der dümmste aller Fehler ist es, einfach alles aus allen möglichen Modulen wild und wahllos mitten im Code zu importieren.
Dabei werden selbst redundante und unnötige Bibliotheken eingebunden, was nicht nur die Lesbarkeit leidet, sondern auch zu Namenskonflikten führt – Stunden an Debugging inklusive. Noch schlimmer wird es, wenn die Imports an den unmöglichsten Stellen verstreut auftauchen, so wie in Zeile 247, einem vollkommen willkürlichen Ort, der selbst erfahrene Entwickler kopfschütteln lässt. Funktionen sollten eigentlich klar definierte Aufgaben erfüllen, die das Prinzip der Einzelverantwortung respektieren. Wer jedoch einem wahren Chaotenlohn gerecht werden will, schreibt Funktionen, die alles gleichzeitig erledigen: Daten validieren, E-Mails versenden, Datenbanken updaten und Berichte generieren – und das auf knapp 800 Zeilen. Die Konsequenz sind unübersichtliche Monolithen, die keiner mehr versteht und bei deren Pflege man nur noch den Wildwuchs bewundern kann.
Es versteht sich von selbst, dass solch endlos lange Funktionen auf modernen 4K-Monitoren kaum vollständig sichtbar sind. Was viele Entwickler in der Fehlerbehandlung als Grundsatz betrachten, wird hier konsequent missachtet. Exception Handling ist überbewertet und langweilig. Am besten ignoriert man alle Ausnahmen und lässt den Code einfach durchlaufen oder fängt sie ab, um dann lustige Nachrichten wie "Something went wrong lol" auszugeben und trotzdem "success" zurückzugeben. So schafft man eine Atmosphäre voller Unsicherheit und Frustration, die Nutzer und Entwickler gleichermaßen genießen dürfen.
Kommentare sind traditionell dazu da, komplexe Sachverhalte verständlich zu machen. In der Abteilung für schlechten Code zeigt sich jedoch eine der Hauptmaximen: Kommentare sind nur für die Schwachen. Stattdessen wird darauf vertraut, dass jeder seine rätselhaften, verschachtelten Listenkomprehensionen mit Lambda-Funktionen und dictonary-basierten Fibonacci-Berechnungen ohne jegliche Erklärung selbst entschlüsselt. Dieser Ansatz bewegt Bewohner des Codes in den tiefen Kosmos des Ärgernisses und der Ratlosigkeit. Globale Variablen sind der geheime Schatz jedes katastrophalen Python-Programmierers.
Wer will schon sauber und übersichtlich Parameter übergeben, wenn man stattdessen unzählige globale Variablen kreieren kann, die aus allen Funktionen wild verändert werden? Programmier-Detektive können dann bei der Fehlersuche die Spreu vom Weizen trennen, während jeder Funktionsaufruf eine potenzielle Quelle unerwarteter Seiteneffekte ist. Dieser globale Wirrwarr ist nicht nur für Menschen, sondern auch für KI ein schwer zu knackendes Rätsel. String-Formatierung? Verschwendete Zeit. Warum sollte man sich mit F-Strings oder .format() herumschlagen, wenn man simple Verkettungen per Pluszeichen zusammenstückeln kann? Neben dem ästhetischen Schmerz erzeugt das natürlich auch ein Buffet an Sicherheitslücken, beispielsweise durch SQL-Injections, die wie ein zweifaches Geschenk beim Spaß am Programmieren auftreten.
Gerade SQL-Abfragen mit unsachgemäß zusammengebauten Strings sind der Klassiker unter den Fallen für Anfänger und erfahrene Entwickler. Performance-Optimierung wird von den schlimmsten Python-Kodierern konsequent ignoriert. Wozu Indizes, Caching oder effiziente Algorithmen einsetzen, wenn man einfach die gesamte Datenbank abrufen und danach alle Einträge linear durchlaufen kann? Ein solcher Ansatz sorgt zwar dafür, dass die Systeme überlastet sind und Nutzer zu Wartezeiten genötigt werden, aber immerhin ist garantiert, dass die Hardware kräftig gefordert wird und das System stets eine Herausforderung darstellt. Konfigurationswerte werden gezielt im gesamten Code verteilt und hartkodiert, statt an einer zentralen Stelle gepflegt zu werden. API-Schlüssel, Datenbankpfade und Timeout-Werte finden sich überall verstreut, häufig mehrfach mit leicht abweichenden Werten.
Dies schafft unnötigen Arbeitsaufwand und garantiert, dass bei Anpassungen Fehler entstehen, die nur nach langer Detektivarbeit gefunden werden können. Das Prinzip "Don’t Repeat Yourself" wird scheinbar von wahren Meistern des Chaos missverstanden. Stattdessen kopiert man sorglos ganze Funktionsblöcke und leicht abgewandelte Varianten durch die gesamte Codebasis. Das vergrößert nicht nur den Wartungsaufwand exponentiell, sondern sorgt auch für inkonsistente Logik und unerwartete Nebeneffekte in den fast identischen Kopien. Unterschiedliche Variable- und Funktionsnamen oder leicht abweichende Logiken in verschiedenen Versionen machen das Debuggen zu einem abenteuerlichen Spiel.
Das Verwenden externer, gut erprobter Bibliotheken wird als Zeichen von Schwäche angesehen. Statt auf bewährte Pakete wie requests, pandas, datetime oder hashlib zu setzen, werden sämtliche Funktionen selbst neu erfunden – natürlich viel komplexer und fehleranfälliger als jede etablierte Lösung. Selbst einfache Dinge wie HTTP-Anfragen, CSV-Dateien oder JSON werden von Grund auf neu implementiert, ohne dabei Sicherheitsaspekte, korrekte Parsingregeln oder Performance zu beachten. Die Folgen sind subtil eingebaute Bugs und eine ineffiziente Nutzung von Ressourcen. Moderne Entwicklungsumgebungen mit Syntaxhervorhebung, Auto-Vervollständigung und Linter werden konsequent abgelehnt.
Das Tippen von Code mit Notepad oder anderen rudimentären Editoren ist der wahre Pfad des Programmierers, der keine Hilfe durch Automatisierung zulässt. Fehler wie Tippfehler in Variablennamen oder vergessene Initialisierungen überraschen nicht nur bei jedem Programmdurchlauf, sondern verursachen auch eine authentische, manchmal frustrierende Debugging-Erfahrung, die förmlich nach dem Einsatz von print()-Statements schreit. Der Einsatz von KI-gestützten Tools wie GitHub Copilot oder ChatGPT wird mit größtem Argwohn betrachtet. Statt sich moderne Vorschläge und Code-Optimierungen bringen zu lassen, schreibt der wahre Künstler jeden Buchstaben selbst und bevorzugt umständliche, ineffiziente Lösungswege. So wird der Code zur persönlichen Schinderei, die zwar aufwendig, aber durch die zahlreichen Fehler auch besonders lehrreich ist.
Die Idee, durch KI-Assistenten Zeit zu sparen oder bessere Lösungen zu finden, wird als Verfall der Programmierkunst angesehen. Testautomatisierung und das Schreiben von Unit- oder Integrationstests werden als unnötiger Aufwand abgetan. Der wahre Test liegt schließlich in der Produktivumgebung, wenn echte Nutzer mit großen Datenmengen und unerwartetem Verhalten konfrontiert werden. Ein einfaches Dummy-Testskript, das immer erfolgreich ist, stellt dabei den Gipfel der Lachhaftigkeit dar und verdeutlicht die Gleichgültigkeit gegenüber Softwarequalität. Diese humorvolle Abhandlung über den schlechtesten Python-Code aller Zeiten zeigt auf sehr anschauliche Weise die vielen Fallstricke und Missgeschicke, die Golddrachen beim Programmieren begegnen können.
