¿Te confunden rarezas de Python que funcionan bien hasta que de repente estallan en producción? Este artículo reescribe y amplía el contenido del vídeo sobre 7 patrones anti-Python que debes evitar, con ejemplos comprensibles, explicaciones y soluciones rápidas. Si prefieres ir directo al vídeo, los timestamps están ordenados así: Patrón 1 en 0:31, Patrón 2 en 4:10, Patrón 3 en 7:02, Patrón 4 en 9:44, Patrón 5 en 12:15, Patrón 6 en 15:03, Patrón 7 en 18:34.

Patrón 1 — Argumentos por defecto mutables: Definir una función como def agregar_elemento(x, lista=[]): lista.append(x); return lista puede provocar que la misma lista se comparta entre llamadas, causando datos inesperados. Solución: usar None como valor por defecto y crear la estructura dentro de la función, por ejemplo lista = [] si lista es None.

Patrón 2 — Capturas de excepción demasiado genéricas: Usar except sin especificar la excepción oculta errores y dificulta la depuración. Mejora: capturar excepciones concretas o usar except Exception as e y registrar e para entender la causa real.

Patrón 3 — Copiar y pegar lógica: Duplicar bloques de código produce divergencias y errores difíciles de mantener. Solución: extraer funciones o clases reutilizables, aplicar principios SOLID y reducir la repetición para facilitar pruebas y cambios.

Patrón 4 — Números mágicos y cadenas literales dispersas: Usar valores constantes sin nombre en el código reduce la legibilidad y dificulta cambios. Mejora: declarar constantes con nombres descriptivos o agruparlas en módulos de configuración para facilitar mantenimiento y pruebas.

Patrón 5 — Suposiciones sobre el estado global: Compartir variables globales o objetos mutables entre módulos conduce a condiciones de carrera y efectos secundarios inesperados. Evita estado oculto, pasa parámetros explícitos, emplea objetos inmutables o mecanismos de concurrencia cuando sea necesario.

Patrón 6 — Manejo inadecuado de copias y referencias: Confundir copia superficial y copia profunda puede provocar que modificar un objeto afecte a otros que creías independientes. Usa copias explícitas cuando necesites independencia o diseña APIs que dejen claro si devuelven referencias o copias.

Patrón 7 — Optimización prematura y abstracciones innecesarias: Complejizar código por microoptimización o capas de abstracción que no aportan valor complica la lectura y el mantenimiento. Prioriza claridad, mide y perfila antes de optimizar, y refactoriza cuando los datos muestren un cuello de botella real.

Cada patrón va acompañado en el vídeo de ejemplos concretos y soluciones rápidas que puedes aplicar hoy mismo para evitar errores silenciosos y ahorrar tiempo en debugging. Además, el contenido enlaza con recursos para mejorar prácticas de logging, opciones de orquestación AI y formación práctica si necesitas profundizar.

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