Softwareentwicklung mit Python: Fortgeschrittene Tools und Techniken

Mit der starken Verbreitung von Python als Programmiersprache ist eine Vielzahl von Tools entstanden, die Entwicklungsprozesse vereinfachen. Auch die Einführung neuer Sprach-Features wie Type Hints und Entwicklungen im Bereich des Paket- und Projektmanagements tragen zur Erleichterung der täglichen Arbeit bei.

Der Umgang mit diesen Hilfsmitteln ist jedoch zunächst mit einem erhöhten Lernaufwand verbunden und es besteht die Gefahr, als Entwickler das eigentliche Ziel – die effiziente Erstellung performanter und robuster Software – aus den Augen zu verlieren.

In diesem Workshop lernen die Teilnehmenden wichtige Werkzeuge des Python-Ökosystems kennen, erproben diese praktisch an realistischen Projekten und lernen interaktiv deren Möglichkeiten und Grenzen kennen. Darüber hinaus erarbeiten die Teilnehmenden Strategien für die Auswahl und Einführung neuer Tools in bestehende Projekte.

Der Workshop ist vollständig interaktiv. Die Teilnehmenden arbeiten mit verschiedenen Anwendungsbeispielen und setzen Best Practices direkt um. Zwischendurch besteht immer wieder die Möglichkeit, Problemstellungen aus dem eigenen Entwicklungsalltag in der Gruppe zu diskutieren.

1. Block: Management von Abhängigkeiten

• Einführung in PyPI und das Python-Packaging-Ökosystem

• Definition von Abhängigkeiten über requirements.txt

• Arbeiten mit Virtual Environments

• Verwaltung von Python-Versionen und -Umgebungen mitpyenv

2. Block: Code-Qualität und Wartbarkeit

• Einsatz vonrufffür Linting und Code-Formatierung

• Automatisierte Ausführung dieser Hilfswerkzeuge mitpre-commit

• Strategien zur Einführung von Coding-Standards in bestehenden Projekten

3. Block: Type Hinting

• Grundlegende Syntax und Anwendungsfälle

• Statische Typ-Analyse mitmypy und pyright

• Abstract Base Classes und Definition generischer Typen

• Strategien zur Einführung von Type Hints in bestehenden Projekten

4. Block: Projekt- und Paketverwaltung

• Konfiguration von Python-Projekten über pyproject.toml

• Verwalten von Python-Projekten mit Poetry

5. Block: Testing

• Einführung Pytest und grundlegende Test-Strategien

• Arbeit mit Mocks und Fixtures

• Strukturierung und Parametrisierung mitpytest.mark

• Aufbau und Wartung umfangreicher Test-Suites