7 patrones anti en Python que debes evitar En este resumen traducido te explicamos siete anti patrones comunes en Python que parecen correctos al principio pero causan problemas a largo plazo. El contenido original incluye marcas de tiempo para saltar directamente a cada patrón y pequeños consejos prácticos para corregirlos.
Patrón 1 Mantener valores mutables como argumentos por defecto Usar listas o diccionarios como parámetros por defecto provoca efectos secundarios inesperados entre llamadas. La solución es usar None y crear la estructura dentro de la función.
Patrón 2 Capturar excepciones demasiado generales Atrapar Exception o usar except sin especificar oculta errores reales y dificulta el debugging. Captura excepciones concretas y registra contexto para facilitar mantenimiento.
Patrón 3 Usar eval y exec Ejecutar código dinámico con eval o exec abre la puerta a vulnerabilidades y comportamiento impredecible. Prefiere funciones, expresiones controladas o parseo seguro.
Patrón 4 Estado global y variables compartidas Abusar de variables globales o singletons hace que el código sea frágil y difícil de testear. Prefiere pasar dependencias explícitas y diseñar componentes desacoplados.
Patrón 5 Prematura optimización Optimizar sin medir complica el código sin beneficio real. Perfila primero, identifica cuellos de botella y aplica optimizaciones localizadas.
Patrón 6 Reinventar la rueda Volver a implementar soluciones que ya proveen librerías bien mantenidas aumenta deuda técnica. Aprovecha el ecosistema de Python y revisa licencias y mantenimiento de terceros.
Patrón 7 Falta de pruebas y documentación El código sin pruebas automatizadas y sin documentación tiende a romperse cuando evolucionan requisitos. Integra pruebas unitarias y documentación mínima para cada módulo.
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