7 Patrones Anti de Python a Evitar

Python facilita escribir código limpio, pero hay trampas habituales que parecen inofensivas y luego causan bugs, deuda técnica o problemas de mantenimiento. A continuación describimos siete anti patrones comunes, por qué son dañinos y cómo corregirlos con buenas prácticas.

1. Argumentos por defecto mutables — Usar listas o diccionarios como valores por defecto causa que el mismo objeto sea compartido entre llamadas. Resultado: efectos colaterales inesperados. Solución: usar None como valor por defecto y crear la estructura dentro de la función cuando haga falta.

2. Capturar excepciones de forma genérica — Un bloque except sin especificar captura todo y oculta errores reales. Esto dificulta el debug y puede enmascarar fallos críticos. Mejora: atrapar excepciones concretas y registrar el contexto con logging.

3. Estado global y variables compartidas — Depender de variables globales hace que el flujo sea difícil de seguir y testeas mal. Recomendación: pasar dependencias por parámetros, usar clases bien encapsuladas o patterns de inyección de dependencias.

4. Sobrecarga de herencia en lugar de composición — Heredar sin justificación crea jerarquías rígidas y frágiles. Prefiere composición y pequeños componentes reutilizables para mantener el diseño flexible y testeable.

5. Optimizar prematuramente — Sacar microoptimización antes de perfilar conduce a código complejo sin beneficio real. Mide primero, identifica cuellos de botella y aplica optimizaciones localizadas solo donde aporte valor.

6. Copiar y pegar código — Repetir bloques en varias partes del proyecto incrementa la deuda técnica y el riesgo de inconsistencias. Refactoriza en funciones o módulos reutilizables y escribe tests que protejan el comportamiento.

7. Ignorar gestión de dependencias y entornos — No versionar requisitos ni usar entornos virtuales provoca incompatibilidades entre desarrolladores y despliegues. Usa archivos de dependencias, herramientas de locking y contenedores o entornos virtuales para garantizar reproducibilidad.

Aplicar estas correcciones mejora la calidad del código, facilita la colaboración y reduce el tiempo de mantenimiento. Además, es importante integrar buenas prácticas de seguridad y despliegue, como escaneos de ciberseguridad y pipelines automatizados.

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