Tech With Tim 7 patrones anti-Python para evitar Este artículo resume y traduce un video que expone siete hábitos de código que parecen funcionar pero acaban causando errores, mala mantenibilidad o bajada de rendimiento. A continuación describimos cada anti patrón con ejemplos y cómo corregirlo para escribir Python más limpio y robusto.
1 Mutable default arguments Usar listas o diccionarios como valores por defecto en funciones provoca que el mismo objeto se comparta entre llamadas. Consecuencia confusión y bugs difíciles de reproducir. Solución usar None como valor por defecto y crear el objeto dentro de la función.
2 Overchained expressions Encadenar demasiadas llamadas en una sola expresión reduce la legibilidad y dificulta detectar excepciones. Romper en variables intermedias mejora trazabilidad y rendimiento en algunos casos.
3 Verbose loops en lugar de comprehensions Bucles largos cuando una list comprehension o un generador serían más concisos y eficientes. Prefiere expresiones pythonicas siempre que no sacrifiquen claridad.
4 Ignorar la gestión de excepciones Capturar excepciones de forma genérica oculta errores reales. Atrapar excepciones concretas y mantener logging claro permite depurar y mantener seguridad operativa.
5 Repetir código en lugar de abstraer Copiar y pegar lógica idéntica multiplica puntos de fallo. Extraer funciones reutilizables o clases reduce deuda técnica y facilita pruebas.
6 Uso ineficiente de la memoria Crear listas gigantes cuando se pueden usar generadores o iteradores puede saturar memoria en procesos a gran escala. Optimizar estructuras y usar streaming cuando proceda.
7 Falta de pruebas y logging insuficiente Código sin tests ni logs claros genera incertidumbre en producción. Integrar pruebas unitarias y mejores prácticas de logging mejora fiabilidad y reduce tiempo de resolución de incidentes.
El video original también ofrece marcas de tiempo para saltar a ejemplos concretos y recursos adicionales como un tutorial avanzado de logging, acceso gratuito a una cuenta Airia para probar agentes IA y mención de programas de mentoría práctica como DevLaunch para preparar proyectos reales y oportunidades laborales.
En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial para empresas, ciberseguridad, y servicios cloud aws y azure. Podemos ayudarte a transformar buenas prácticas en código productivo y seguro, desde software a medida hasta la integración de agentes IA en procesos de negocio. Con experiencia en servicios inteligencia de negocio y power bi ofrecemos soluciones que combinan calidad de código y analítica avanzada para mejorar la toma de decisiones.
Si buscas crear aplicaciones robustas y escalables confía en nuestro equipo de desarrollo y conoce más sobre nuestras soluciones de software y aplicaciones a medida en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma. Para proyectos que integren IA y agentes inteligentes visita nuestra página de inteligencia artificial y soluciones IA para empresas. También ofrecemos servicios de ciberseguridad, pentesting, automatización de procesos y consultoría en business intelligence con Power BI para cubrir todo el ciclo de desarrollo y operación.
Implementar buenas prácticas en Python evita los anti patrones comentados y reduce costes a largo plazo. Si necesitas auditoría de código, optimización, o formación para tu equipo, en Q2BSTUDIO diseñamos soluciones a medida que combinan seguridad, rendimiento y escalabilidad.