Has llegado al momento en que un algoritmo complejo funciona y tu aplicación corre sin problemas pero al volver semanas después leer ese código es como descifrar jeroglíficos. Los comentarios en Python son la herramienta que conecta lo que escribes hoy con quien tendrá que mantenerlo mañana, ya sea otro desarrollador o tu yo del futuro.
Un comentario es texto dentro del código que el intérprete de Python ignora. Su objetivo es explicar intenciones, advertir sobre efectos secundarios y facilitar la comprensión. Piensa en ellos como el comentario del director: la película no cambia, pero el contexto aporta un valor enorme.
¿Por qué son tan importantes los comentarios? Para tu futuro yo: evitan horas de volver a entender decisiones de diseño. Para el equipo: sirven de comunicación y aceleran la incorporación de nuevos desarrolladores. Para el mantenimiento: simplifican depuración, ampliaciones y refactorizaciones. Para la documentación: los docstrings permiten generar documentación automática. Y de forma temporal ayudan en la depuración al comentar bloques de código sin borrarlos.
Comentarios de una sola línea se escriben con el símbolo #. Python ignora todo desde ese símbolo hasta el final de la línea. Mejores prácticas: deja un espacio tras el símbolo para legibilidad y, en comentarios en línea, separa con al menos dos espacios el código del comentario.
Para comentarios en bloque se suele repetir # en cada línea. Python también admite cadenas multilínea, pero su uso correcto es como docstrings en módulos, clases y funciones; usarlas para comentarios generales puede tener efectos secundarios ya que son literales de cadena y pueden ser evaluadas o almacenadas.
Los docstrings son cadenas entre triples comillas colocadas inmediatamente después de la definición de una función, clase o módulo y se convierten en la documentación accesible en tiempo de ejecución a través de help u object.doc. Son la base para herramientas como Sphinx o pydoc y deben seguir convenciones como PEP 257.
Un buen docstring explica qué hace la función o clase, sus parámetros, valores de retorno y efectos secundarios relevantes. No debe detallar el cómo salvo que el algoritmo sea complejo o no obvio. Ejemplo de docstring claro: describir la finalidad, tipos esperados de parámetros y qué devuelve la función.
Para proyectos grandes conviene adoptar un estilo formal como reStructuredText o Google Style. Ambos permiten que las herramientas de documentación extraigan información estructurada sobre parámetros, retornos y excepciones, lo que mejora la calidad de la documentación del proyecto.
En la práctica, comenta el porqué y el qué, no el cómo. Si el código es evidente evita comentarios redundantes. Si hay atajos, ajustes por curiosidades de la fuente de datos o supuestos no obvios, explícalos. Usa docstrings para el contrato público de funciones y comentarios en el cuerpo para aclarar algoritmos complejos.
Ejemplos de uso real: señalar un ajuste por off by one en la entrada, describir por qué se eligió un algoritmo concreto o documentar efectos secundarios como actualizaciones de estado o llamadas a servicios externos. Marca TODO y FIXME para trabajos pendientes sin dejar grandes bloques de código comentado en el repositorio, porque el control de versiones almacena el historial.
Buenas prácticas esenciales: mantén los comentarios sincronizados con el código, sé conciso y claro, evita lenguaje poco profesional y no sobrecomentes. Establece un estilo de docstrings en el equipo y escríbelos mientras codificas para no olvidar decisiones de diseño importantes.
Errores frecuentes: comentarios desactualizados que confunden, bloques enormes de código comentado que ensucian el repo y comentar lo obvio. Recuerda que un comentario incorrecto suele ser peor que ninguno.
En entornos de notebooks las reglas son las mismas: usa # para comentarios en celdas de código y docstrings para documentación de funciones. Para funciones públicas en bibliotecas conviene siempre incluir docstrings aunque la función sea simple.
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En resumen, escribir buenos comentarios es una señal de madurez profesional. No es una tarea secundaria: reduce carga cognitiva, evita errores y acelera el desarrollo. Trata tus comentarios con el mismo cuidado que el código: claros, actualizados y orientados a quien tenga que leerlos mañana.