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7 patrones anti en Python para evitar
Tim presenta en su video siete trampas de código en Python que parecen inofensivas pero que pueden generar errores complicados y problemas de mantenimiento a largo plazo. A continuación resumimos cada anti patrón, su riesgo y la forma práctica de evitarlo, además de cómo estos principios encajan en proyectos reales de desarrollo de software y aplicaciones a medida.
1. Argumentos por defecto mutables. Problema: usar listas o diccionarios como valor por defecto comparte el mismo objeto entre llamadas y provoca efectos secundarios inesperados. Solución: usar None y crear la estructura dentro de la función.
2. Capturar excepciones de forma genérica con except. Problema: ocultar fallos reales y dificultar la depuración. Solución: capturar excepciones específicas y registrar información útil con logging.
3. Usar is para comparar valores inmutables como cadenas o números. Problema: is compara identidad y no igualdad, lo que puede fallar según la implementación. Solución: usar == para igualdad y reservar is para comparar con None.
4. Variables globales y estado compartido. Problema: aumentan el acoplamiento y hacen el código frágil ante cambios. Solución: diseñar funciones puras, usar inyección de dependencias y encapsular estado en clases o servicios.
5. Prematura optimización y one liners crípticos. Problema: Sacrificar legibilidad por microganancias de rendimiento genera deuda técnica. Solución: escribir código claro, medir cuellos de botella y optimizar solo cuando sea necesario.
6. Iteraciones ineficientes en grandes volúmenes de datos. Problema: bucles que consumen memoria y tiempo evitando generadores y expresiones por comprensión. Solución: usar generadores, itertools y operaciones vectorizadas cuando proceda.
7. Atributos de clase mutables compartidos entre instancias. Problema: cambios en una instancia afectan a las demás. Solución: inicializar atributos en el constructor y usar copy cuando sea necesario.
Más recomendaciones útiles: documentar expectativas de entrada y salida, escribir pruebas unitarias que cubran casos fronterizos, y emplear herramientas de análisis estático y linters para detectar patrones peligrosos antes de que lleguen a producción. Tim también menciona recursos extra como tutoriales de logging y opciones de mentoría para desarrolladores que desean proyectos reales y guía profesional.
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