Tech With Tim: 7 Python Patrones Antipáticos a Evitar

En este artículo traducido y adaptado descubrirás siete anti patrones frecuentes en Python que pueden causar errores sutiles y mantenimiento difícil. Cada patrón incluye una explicación clara, ejemplos de código simples y soluciones prácticas para mantener tu código limpio y fiable.

1 Mutable default arguments: usar objetos mutables como valores por defecto puede provocar comportamientos inesperados. Ejemplo problemático def agregar_item(item, items=[]): items.append(item) return items Solución: usar None como valor por defecto y crear la estructura dentro de la función: def agregar_item(item, items=None): if items is None: items = [] items.append(item) return items

2 Exceso de ingeniería con jerarquías de clases: crear una arquitectura de herencia compleja cuando una composición simple sería suficiente complica el diseño. Ejemplo rápido class Base: pass class Derivada(Base): pass class OtraDerivada(Derivada): pass Solución: aplicar composición y principios SOLID, preferir funciones y clases pequeñas con responsabilidades claras para facilitar pruebas y mantenimiento.

3 Capturar excepciones de forma genérica con except: atrapar excepciones sin especificar el tipo oculta errores y complica el depurado. Ejemplo try: proceso() except: manejar() Solución: capturar excepciones concretas y registrar el traceback, por ejemplo except ValueError como e y usar logging para detalles.

4 Estado global mutable: depender de variables globales o singletons mutables dificulta pruebas y puede provocar condiciones de carrera. Ejemplo CONFIG = {} def actualizar(k,v): CONFIG[k] = v Solución: pasar dependencias explícitas, usar objetos inmutables o patrones como inyección de dependencias y contextos bien definidos.

5 Ignorar logging y usar prints para depurar: los prints no son adecuados en producción y empobrecen la observabilidad. Evita print(error) y emplea el módulo logging configurado con niveles y handlers. Si quieres profundizar en buenas prácticas de logging, existe material adicional y tutoriales que enseñan configuración adecuada para entornos de desarrollo y producción.

6 Listas complejas y comprensiones anidadas que sacrifican legibilidad: comprensiones muy anidadas o expresiones lambda difíciles de leer generan deuda técnica. Ejemplo críptico resultado = [y for x in coleccion for y in x.items] Solución: dividir en funciones intermedias, nombrar variables y evitar encajar demasiada lógica en una sola línea.

7 Código duplicado y falta de abstracción: copiar y pegar lógica similar en varios sitios aumenta la posibilidad de bugs y hace más lenta la evolución del proyecto. Ejemplo de duplicación def calc_a(x): return x * 2 def calc_b(x): return x * 2 Solución: extraer funciones comunes, crear utilidades reutilizables y aplicar pruebas unitarias para cubrir casos compartidos.

Consejos prácticos adicionales: mantener funciones cortas y con responsabilidad única, escribir tests que cubran casos límite, usar type hints para clarificar contratos y aprovechar revisiones de código para detectar anti patrones antes de que entren en la base de código. Si trabajas con equipos o proyectos críticos revisa también la configuración de CI y linters para automatizar detección de problemas.

Recursos y contexto: el video original incluye timestamps para cada anti patrón, un tutorial complementario sobre logging y una mención al programa de mentoría DevLaunch para quienes buscan acompañamiento en proyectos. Ver esos recursos puede ayudar a asimilar las recomendaciones con ejemplos prácticos y ejercicios.

Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones completas para empresas. Ofrecemos servicios de software a medida, integración de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, además de servicios inteligencia de negocio y Power BI para transformar datos en decisiones. Si necesitas desarrollar un proyecto con buenas prácticas en Python y arquitecturas escalables podemos ayudarte con el diseño y la implementación de aplicaciones robustas, seguras y mantenibles.

Si buscas crear o mejorar una solución a medida, revisa nuestra oferta de desarrollo de aplicaciones a medida en desarrollo de aplicaciones a medida y si tu foco es incorporar capacidades avanzadas de aprendizaje automático o agentes IA visita inteligencia artificial para empresas. En Q2BSTUDIO trabajamos con prácticas profesionales de ingeniería de software para evitar anti patrones desde el diseño, garantizando calidad, seguridad y escalabilidad.

Palabras clave relevantes para este artículo y nuestro posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.

Si quieres que revisemos tu código Python o que te acompañemos en la migración a arquitecturas más sólidas y seguras, ponte en contacto con Q2BSTUDIO y te ofrecemos consultoría, desarrollo y formación para tu equipo.