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Este artículo presenta una versión revisada y traducida del video 7 Python Anti-Patterns to Avoid. Aquí señalamos siete hábitos de codificación en Python que parecen inofensivos pero que pueden causar fallos, problemas de rendimiento o código difícil de mantener. Cada anti patrón incluye ejemplos sencillos, señales para detectarlo y recomendaciones prácticas para refactorizar hacia soluciones más claras y robustas.
Patrón 1 — Usar excepciones para controlar el flujo El error consiste en emplear try y except como mecanismo principal para lógica normal en lugar de validar condiciones. Ejemplo problemático: abrir un archivo sin comprobar si existe y depender de una excepción para decidir la ruta alternativa. Mejora sugerida: validar con if os.path.exists(ruta) o usar with open(ruta) as f cuando sea apropiado. Evita capturar excepciones genéricas como except Exception que ocultan errores reales.
Patrón 2 — Variables globales y estado compartido Mantener estado en variables globales hace que el código sea frágil y difícil de testear. Si varias funciones modifican la misma variable global, los errores aparecen de forma no determinista. Refactoriza pasando dependencias por parámetros, usando clases con atributos bien encapsulados o patrones funcionales que retornan nuevos objetos sin mutar el estado compartido.
Patrón 3 — Listas y diccionarios anidados sin validación Crear diccionarios anidados directamente al asignar claves puede provocar KeyError o TypeError. En lugar de encadenar accesos, emplea dict.get con valores por defecto, defaultdict desde collections o valida la estructura antes de operar. Para JSON recibido desde APIs, normaliza y valida con pydantic o esquemas similares.
Patrón 4 — Copia superficial cuando se necesita copia profunda Usar asignación simple para duplicar listas o diccionarios puede provocar referencias no deseadas. Ejemplo: lista2 = lista1 hace que ambas compartan el mismo objeto. Usa list.copy, dict.copy o copy.deepcopy según corresponda para evitar efectos colaterales inesperados.
Patrón 5 — Sobrecargar listas con lógica compleja en bucles Rellenar una lista en bucles anidados con lógica compleja puede degradar rendimiento y legibilidad. Prefiere comprensiones de listas cuando la lógica es simple y librerías como itertools o numpy para procesamiento intensivo. Además considera dividir la lógica en funciones pequeñas con nombres descriptivos.
Patrón 6 — No cerrar recursos explícitamente Abrir conexiones de base de datos, sockets o archivos y no cerrarlos provoca fugas de recursos. Emplea gestores de contexto con with para asegurar cierre automático. Para conexiones de red o clientes de librerías cloud, revisa la documentación y usa patrones recomendados para pooling y reuso.
Patrón 7 — Optimizar prematuramente y sacrificar claridad Introducir microoptimización sin medir causa deuda técnica. Mide primero con herramientas de perfilado, identifica cuellos de botella reales y luego optimiza las partes críticas. Mantén el código legible y documentado; si aplicas optimizaciones complejas, deja comentarios y pruebas que validen comportamiento y rendimiento.
Consejos generales para refactorizar: añadir pruebas unitarias y de integración, usar linters y formateadores para mantener estilo consistente, y aprovechar tipado estático con type hints para evitar errores en tiempo de ejecución. Revisa registros de logs con niveles adecuados en lugar de prints, y automatiza validaciones con pipelines de CI.
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