Python Entwickler Frankfurt · Backend & API Entwicklung

25+ Jahre Python

Ich habe mit Python programmiert, bevor es in Mode kam. Über zwei Jahrzehnte habe ich Labor-Informationssysteme, RESTful-Services für Rechenzentrumsbetrieb, SAP-Integrationstools und unzählige Automatisierungsskripte entwickelt.

Die Syntax ist der einfache Teil. Die schwierigere Frage ist, wie man eine Anwendung so strukturiert, dass ein Team sie über Jahre pflegen und erweitern kann, und dieses Urteilsvermögen bringe ich in ein Projekt ein. Meine Python-Arbeit dient meist Infrastruktur- und Operations-Zielen: den Tools, die Rechenzentren und Enterprise-IT besser funktionieren lassen.

Was ich baue

Produktionsreife REST-APIs mit FastAPI oder Flask, mit OpenAPI-Spezifikation, korrekter Fehlerbehandlung, Authentifizierungs-Integration und sorgfältiger Testabdeckung. Entworfen für die Entwickler, die sie nutzen werden.

Anwendungs-Backends, die sich mit Datenbanken, Message-Queues und externen Systemen integrieren. SQLAlchemy, wo ein ORM die richtige Antwort ist, async wo es wichtig ist, synchron wo es einfacher ist.

Kommandozeilen-Tools, geplante Jobs und Integrationsskripte. Das ist die unspektakuläre aber essentielle Software, die den Betrieb am Laufen hält, also wird sie so gebaut, dass die Operations-Teams, die sie übernehmen, sie zuverlässig betreiben und pflegen können.

Dazu Datenverarbeitungs-Anwendungen: ETL-Pipelines, Datentransformation und Analyse-Tools mit Pandas, DuckDB und Prefect für die Orchestrierung. Jupyter Notebooks für Exploration, Produktionscode für das Deployment.

Und wo eine Python-Codebase bereits existiert, Bewertung und Refactoring: Migration von Python 2, Framework-Upgrades, Bereinigung des Dependency-Managements und Testabdeckung dort, wo es vorher keine gab.

Architektur-Prinzipien

Ich folge Clean Code, SOLID-Prinzipien und Domain-Driven Design wo die Problemdomäne es rechtfertigt. Patterns werden pragmatisch angewendet. Keine Architektur-Astronautik.

Test-Driven Development beim Aufbau von Kern-Geschäftslogik. Type Hints für Wartbarkeit. Automatisiertes Linting und Formatierung in CI-Pipelines.

Typische Projekte

• Interne REST-APIs, die komplexe Infrastruktur-Operationen abstrahieren
• Automatisierungstools, die Ansible, VMware und Konfigurationsdatenbanken integrieren
• Data-Pipelines, die Infrastrukturinformationen über Systeme hinweg synchronisieren
• Desktop-Anwendungen mit PySide/Qt für Operations-Teams
• Reporting-Dashboards mit Streamlit oder Dash