Faustregel: Optimiere (noch) nicht

Sowohl Programmieranfänger als auch mancher Fortgeschrittene versuchen sich schon beim ursprünglichen Schreiben von Code an Geschwindigkeitsoptimierungen. In aller Regel führt das nicht zu einer schnelleren Ausführung, sondern nur zu schwerer verständlichem Code. Dazu kommt, dass manche "Optimierungen" nicht den gleichen Effekt haben wie in anderen Sprachen und den Code womöglich sogar langsamer machen.

In Bezug auf Geschwindigkeitsoptimierungen sollten Sie sich daher an die Regeln halten, die für alle Programmiersprachen gleichermaßen gelten: Schreiben Sie den Code zunächst so wartbar wie möglich. Stellen Sie parallel dazu sicher, dass der Code wie erwartet funktioniert. Oft läuft das Programm am Ende dieser Entwicklung schon schnell genug.

Tut es das nicht, hilft definitiv kein Raten, um herauszufinden, wo Sie dem Code auf die Sprünge helfen müssen. Mit einem Profiler (in der Regel kommt dazu das Python-Modul cProfile zum Einsatz) finden Sie heraus, wo genau sich die Flaschenhälse verbergen. Nur an diesen Stellen nehmen Sie gezielt Optimierungen vor und nehmen diese im Interesse der Wartbarkeit wieder zurück, falls sie nicht den erwarteten Erfolg bringen.

Einen ausführlichen Leitfaden zum Optimieren von Python-Code finden Sie bei Interesse in einem älteren Artikel unserer Schwesterzeitschrift Linux-Magazin [10].

Freie Werkzeuge zur Code-Analyse

Kein Programmierer hat stets alle Ratschläge zum Vermeiden typischer Fehler im Kopf. Zum Glück gibt es einige Open-Source-Werkzeuge, die Python-Code statisch auf so manches typische Problem untersuchen, wie etwa ungenutzte Module oder Funktionsargumente.

Die bekanntesten Werkzeuge dieses Genres sind PyLint, PyChecker und PyFlakes [11]. Wunder dürfen Sie von diesen Werkzeugen freilich nicht erwarten. Da sich die Prüfungen jedoch automatisiert vornehmen lassen, sollten Sie die gebotenen Möglichkeiten regelmäßig nutzen. Selbst fortgeschrittene Entwickler profitieren noch von diesen nützlichen Tools.

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