Die Welt der Programmierung ist breit gefächert. Von sauberem, klar strukturiertem Code bis hin zu chaotischem Gewirr, das niemand so recht verstehen kann – alles ist möglich. Und doch ist es durchaus interessant zu betrachten, wie man den schlechtestmöglichen Python-Code schreiben kann. Natürlich mit einer ordentlichen Portion Humor, denn wer möchte schon wirklich schlechten Code produzieren? Aber indem wir die schlimmsten Praktiken bewusst betrachten, können wir oft besser verstehen, was guten Code ausmacht und wie wir uns von Anti-Pattern fernhalten. Eine der häufigsten Ursachen für schwer verständlichen Code sind kryptische Variablennamen.
Es ist verlockend, schnelle Ein-Buchstaben-Variablen wie „x“, „a“ oder „f“ zu verwenden, gerade wenn man es eilig hat. Doch auf lange Sicht ist das eine Einladung zum Donnerwetter für denjenigen, der den Code später pflegen oder erweitern muss – oft der selbe Entwickler nach mehreren Stunden oder sogar Tagen. Anstatt klare, aussagekräftige Namen zu nutzen, sind mysteriöse Bezeichnungen ein Garant für Frust und endlose Stunden des Rätselratens. Ein weiteres beliebtes Mittel, um Chaos zu verursachen, ist das wahllose Importieren von allen denkbaren Bibliotheken, überall und jederzeit im Skript. Ohne Struktur und Übersichtlichkeit platziert man diverse Importanweisungen verstreut über mehrere hundert Zeilen – das stiehlt nicht nur wertvolle Zeit beim Debuggen, sondern führt auch schnell zu Namenskollisionen und schwer nachvollziehbaren Fehlern.
Dabei wäre es so einfach, Imports sauber am Anfang eines Skripts zu bündeln und nur das zu nutzen, was wirklich benötigt wird. Beinahe jeder Softwareentwickler kennt die Versuchung, eine Funktion zu schreiben, die einfach „alles tut“. Daten verarbeiten, E-Mails verschicken, Datenbanken aktualisieren, Berichte erstellen und vielleicht noch eine Analyse ausführen – all das in einer einzigen, endlosen Funktion. Solche Monolithen wirken schnell abschreckend, sind schwer zu testen und noch schwerer zu warten. Die Prinzipien der Softwareentwicklung wie Single Responsibility oder Modularisierung werden hier über Bord geworfen, was zu einer wahren Katastrophe an Funktionalität führt, die niemand zuverlässig versteht.
Auch der Umgang mit Fehlern ist oft eine Schwachstelle schlechthin. Weniger erfahrene oder maximal nachlässige Entwickler greifen gerne auf eine sehr einfache Methode zurück: sie fangen alle Ausnahmen ab, kommentieren sie weg oder ignorieren sie komplett. Das Ergebnis ist Code, der im Fehlerfall einfach stillschweigend versagt oder sich unvorhersehbar verhält. Anstatt Fehler angemessen zu behandeln oder zumindest zu dokumentieren, sorgt dieses Verhalten für mysteriöse Abstürze und schwer reproduzierbare Bugs. In selteneren, aber nicht weniger ärgerlichen Fällen gibt es keine oder kaum Kommentare.
Die Idee dahinter ist wohl, dass der Code selbsterklärend sein sollte. In der Realität jedoch sind komplexe, verschachtelte Ausdrücke häufig ohne jede Erklärung schwer bis gar nicht zu verstehen. Ein undurchsichtiger Funktionskörper wird so eher zu einer Quelle neuer Fehler als einer hilfreichen Referenz. Gute Kommentare geben Orientierung und sparen späteren Entwicklern viel Zeit und Nerven. Die Nutzung globaler Variablen sorgt ebenfalls regelmäßig dafür, dass Programmcode schnell unübersichtlich und anfällig für Fehler wird.
Wenn Daten und Zustände überall im Skript ge- und verändert werden – ohne klare Kontrolle der Datenflüsse – ist die Folge ein undurchsichtiges Netz von Seiteneffekten. Das erschwert das Nachvollziehen von Fehlerursachen, da die Ursache oft an ganz anderer Stelle zu finden ist, als zum Zeitpunkt der Fehlermeldung vermutet wird. Die Bequemlichkeit bei der String-Verarbeitung ist ein weiterer, klassischer Stolperstein. Anstatt moderne, sichere und leicht lesbare Methoden wie Formatierungsfunktionen zu verwenden, setzen einige Programmierer darauf, Zeichenketten durch einfache Verkettung zusammenzubauen. Auch wenn diese Methode zunächst unkompliziert erscheint, führt sie schnell zu instabilem Code, Sicherheitslücken wie SQL-Injections und mühsamer Fehlersuche.
Damit wird Performance und Sicherheit zugunsten eines vermeintlich schnellen Hacks geopfert. Leistungsaspekte in Programmen sind manchmal zweitrangig, doch schlechtes Design in Sachen Effizienz kann die Nutzererfahrung massiv beeinträchtigen. Ein häufiges Anti-Pattern ist, aus Faulheit oder Unwissenheit sämtliche Daten unsortiert zu laden und dann mit riesigen Schleifen nach bestimmten Einträgen zu suchen. Diese naive Herangehensweise führt nicht nur zu schlechten Reaktionszeiten, sondern belastet auch unnötig die Infrastruktur und verhindert Skalierbarkeit. Auch die Handhabung von Konfigurationen leidet häufig unter mangelnder Disziplin.
Wenn wichtige Schlüssel wie API-Schlüssel, Datenbankverbindungen oder Timeout-Werte fest im Code verankert und zudem noch an unterschiedlichen stellen hartkodiert werden, entsteht ein regelrechter Wildwuchs. Das macht Änderungen an wenigen zentralen Stellen nahezu unmöglich und erhöht die Fehleranfälligkeit durch verstreute, inkonsistente Werte. Der Spaß am Kopieren und Einfügen von Code sollte wohl jedem Programmierer vertraut sein. Leider führt unbedachtes Copy-Paste leicht zu glorreichen Duplikaten mit minimalen Variationen, teils mit subtilen Fehlern. Somit multipliziert sich der Wartungsaufwand exorbitant, da einzelne Korrekturen an einer Stelle nicht für alle Kopien gelten.
So entsteht echtes Durcheinander mit Bugs, die sich über das ganze Projekt mutieren und vervielfältigen. Die Versuchung, bewährte Libraries und Bibliotheken zu umgehen und alle Funktionalitäten selbst zu implementieren, ist ein weiteres humoristisch tragisches Merkmal schlechten Codes. Statt auf robuste, getestete Lösungen zurückzugreifen, wird das Rad immer wieder neu erfunden – mit allen bekannten Nebenwirkungen: Sicherheitslücken, Performance-Probleme, fehlende Features und eine immens hohe Komplexität. Gerade im Bereich von HTTP-Clients, CSV-Parsing oder JSON-Verarbeitung fällt diese Neuentwicklung oft kläglich aus und sorgt für Frust auf allen Seiten. Einige Entwickler verzichten auch auf geeignete Entwicklungsumgebungen, moderne Editoren und hilfreiche Tools.
Sie bevorzugen simple Texteditoren ohne Syntax-Hervorhebung, Autovervollständigung oder Linting. So kommen Schreibfehler, wie falsche Variablennamen oder inkorrekte Syntax, erst später ans Licht – oft mitten in der Produktion, sehr zum Leidwesen aller Nutzer. Hier versagt nicht nur der Code, sondern auch das Entwicklererlebnis. Künstliche Intelligenz und AI-basierte Programmierassistenten werden in der Softwareentwicklung immer populärer. Dennoch stehen einige Programmierer ihnen skeptisch gegenüber und lehnen ihre Nutzung vehement ab.
Die Argumentation ist oft humorvoll und nostalgisch, man wolle den puren Kampf mit Code spüren und keine Abkürzungen nutzen. Dabei wird der wahre Wert solcher Tools häufig unterschätzt, die Zeit sparen und qualitativ hochwertige Hilfestellung bieten können. Schließlich ist auch das Thema Testing ein weiteres Feld, in dem sich Fehlverhalten und Vernachlässigung einschleichen können. Anstatt automatisierte Tests zu schreiben, die Fehler frühzeitig erkennen und beheben, verlassen sich manche Entwickler ausschließlich auf das „Testen“ im produktiven Umfeld. Dies ist jedoch nicht nur riskant, sondern führt zu instabilen Programmen und hohem Leidensdruck bei allen Beteiligten, wenn Bugs erst spät entdeckt werden.
