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En este artículo revisamos 7 patrones anti Python para evitar que suelen parecer inofensivos al principio pero que con el tiempo complican el mantenimiento, la seguridad y el rendimiento de tus proyectos.
1. Argumentos por defecto mutables Evita usar listas o diccionarios como valores por defecto en funciones. Ese valor es compartido entre llamadas y puede producir efectos secundarios inesperados. Solución: usar None y crear la estructura dentro de la función.
2. Demasiadas variables globales El abuso de globals hace que el flujo de datos sea opaco y dificulta las pruebas. Prefiere pasar argumentos, usar clases o patrones como inyección de dependencias para mantener el código modular y testeable.
3. Código duplicado Duplicar lógica genera errores y trabajo extra cuando hay que cambiar algo. Extrae funciones reutilizables o crea módulos. Esto es clave en proyectos de aplicaciones a medida y software a medida para mantener costes y plazos controlados.
4. Excepciones demasiado generales Capturar Exception sin discriminar oculta errores y complica el debugging. Atrapa excepciones específicas y registra suficiente contexto para reproducir el fallo.
5. Overengineering prematuro No introduzcas patrones complejos ni plataformas de microservicios si el producto no lo necesita. Empieza simple y evoluciona. Esto ayuda a entregar soluciones de inteligencia artificial e ia para empresas de forma más rápida y con menor riesgo.
6. Falta de logging y métricas Confiar solo en prints impide el diagnóstico en producción. Implementa logging estructurado y métricas para rendimiento y errores. Un buen registro es esencial cuando integras agentes IA o servicios cloud aws y azure en producción.
7. No usar tipado ni pruebas Python permite ser flexible, pero la ausencia de type hints y tests automatizados provoca regresiones. Usa type hints, linters y suites de pruebas para mejorar la calidad.
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