Refactoring ist ein Begriff, der oft missverstanden wird. Er bedeutet nicht, dass etwas kaputt war, sondern dass man Code strukturell verbessert, ohne sein Verhalten zu verändern. In dieser Folge sprechen wir darüber, warum Refactoring im Alltag oft notwendig ist, wie man es erkennt und richtig angeht. Wir diskutieren, wann es sinnvoll ist, Refactoring gezielt zu planen oder spontan umzusetzen – und warum Tests dabei eine zentrale Rolle spielen. Außerdem werfen wir einen Blick auf die speziellen Herausforderungen im Data-Science-Kontext und wie man Stakeholder überzeugt. Refactoring ist kein Selbstzweck, sondern ein strategischer Hebel für bessere, wartbare Software.
**Zusammenfassung**
- Refactoring verbessert die Code-Struktur ohne das Verhalten zu verändern für bessere Wartbarkeit und Lesbarkeit
- Typische Ursachen für unübersichtlichen Code: Zeitdruck, sich ändernde Anforderungen, wenig einheitliche Standards im Team
- Refactoring ist kein Zeichen für Fehler, sondern für evolutionäre Weiterentwicklung
- Gelegenheits- vs. geplantes Refactoring: vom schnellen Umbau beim Feature-Entwickeln bis hin zum langfristigen Redesign
- Gute Tests sind essenziell, um unbeabsichtigte Nebeneffekte zu vermeiden
- Risiken: beschädigte Funktionalität, Zeitaufwand, technische Schulden bei unvollständigem Refactoring
- Refactoring im Data-Science-Kontext oft besonders notwendig, da Entwicklung häufig in Skripten startet
- Erfolgsfaktor: Refactoring verständlich kommunizieren als Investition in Qualität, nicht als "Schuldenbegleichung"
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