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7 Patrones Anti de Python para Evitar
En este artículo traducido y adaptado presentamos siete patrones anti en Python que parecen inofensivos pero pueden causar errores difíciles de depurar y problemas de mantenimiento. Evitarlos mejora la calidad del código, la escalabilidad de los proyectos y facilita el trabajo en equipo.
1. Argumentos por defecto mutables usar listas o diccionarios como valores por defecto en funciones puede compartir estado entre llamadas y producir comportamientos inesperados. Solución usar None como valor por defecto y crear la estructura dentro de la función.
2. Capturar Exception de forma genérica atrapar Exception o usar except sin especificar captura errores inesperados y oculta problemas. Solución capturar excepciones concretas y aprovechar finally o context managers para limpiar recursos.
3. Uso excesivo de variables globales y estado mutable apoyarse en variables globales dificulta las pruebas y la paralelización. Solución preferir parámetros, objetos inmutables y diseño funcional cuando sea posible.
4. Sombrear nombres incorporados usar nombres como list, dict o id para variables provoca bugs sutiles. Solución elegir identificadores claros que no reemplacen funciones o clases del lenguaje.
5. Comprensiones y expresiones con efectos secundarios las comprehensions deben producir colecciones y no usarse para ejecutar efectos paralelos como prints o modificaciones globales. Solución usar bucles explícitos cuando el objetivo sea ejecutar efectos secundarios.
6. Reimplementar funciones de la biblioteca estándar reinventar utilidades ya existentes produce código menos fiable y más pesado de mantener. Solución conocer y aprovechar la biblioteca estándar, paquetes maduros y documentación oficial.
7. Logging pobre y uso de prints para depuración depender de prints dificulta diagnósticos en producción. Solución configurar el módulo logging para niveles, formatos y rotación, y centralizar la configuración de logs para entornos de desarrollo y producción.
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