diff --git a/src/webserver.py b/src/webserver.py
index 880914c68c44b24091bada9e76d7e936c1b0373e..a4186cc36b304d2e77b908198131525bec2db69b 100644
--- a/src/webserver.py
+++ b/src/webserver.py
@@ -1,19 +1,26 @@
+"""Schnittstelle zwischen SimpleHTR und der Hauptanwendung. Erstellt einen
+   Webserver, der Anfragen entgegennimmt und die Vorhersage an SimpleHTR weitergibt.
+"""
+
+
+import base64
+import json
+import numpy as np
 from flask import Flask, request, jsonify
+
 import main as htr
 import model as htr_model
 import dataloader_iam as htr_data_loader
 import preprocessor as htr_preprocessor
-import numpy as np
-import base64
-import json
 
-app = Flask(__name__)
 
-model_name = htr_model.Model(htr.char_list_from_file(), htr_model.DecoderType.LexiconSearch, must_restore=True)
-model_name.setup_ctc
 
-char_list = htr.char_list_from_file()
-chars = ''.join(char_list)
+app = Flask(__name__)
+
+model_name = htr_model.Model(htr.char_list_from_file(),
+                             htr_model.DecoderType.LexiconSearch,
+                             must_restore=True)
+model_name.setup_ctc()
 
 
 def image_to_base64(processed_image):
@@ -51,25 +58,28 @@ def base64_to_image(image_data):
     """
     image=base64.b64decode(image_data.encode('utf-8'))
     image_array = np.frombuffer(image, dtype=np.uint64)
-    h=image_array[-2]
-    w=image_array[-1]
+    hight=image_array[-2]
+    width=image_array[-1]
     image_array = image_array[:-2]
-    image_array = image_array.reshape((h, w))
+    image_array = image_array.reshape((hight, width))
     return image_array
 
 
 
 @app.route('/predictName', methods=['POST'])
-def predictName():
-    """Sagt den Namen auf einem Bild vorher. Bekommt als Daten per json ein Bild und eine Namensliste. Das Bild muss schwarz weiß sein und base64-encoded sein. Die Namensliste muss ein String sein, der mit Leerzeichen getrennt alle möglichen Namen enthält.
+def predict_name():
+    """Sagt den Namen auf einem Bild vorher. Bekommt als Daten per json 
+    ein Bild und eine Namensliste. Das Bild muss schwarz weiß sein und 
+    base64-encoded sein. Die Namensliste muss ein String sein, der mit 
+    Leerzeichen getrennt alle möglichen Namen enthält.
 
     Returns:
-        json: Im json Format wird das erkannte Wort und das zur Vorhersage genutztes Bild als base64-encoded-String zurückgegeben.
+        json: Im json Format wird das erkannte Wort und das zur 
+        Vorhersage genutztes Bild als base64-encoded-String zurückgegeben.
     """
     image_data=json.loads(request.data)['image']
-    
     image_array=base64_to_image(image_data)
-    
+
     preprocessor = htr_preprocessor.Preprocessor(htr.get_img_size(), dynamic_width=True, padding=16)
     processed_image = preprocessor.process_img(image_array)
     batch = htr_data_loader.Batch([processed_image], None, 1)