7 Patrones antipattern de Python para evitar

En este artículo traducido y adaptado te presentamos siete antipatterns comunes en Python que suelen aparecer en proyectos reales y que pueden causar errores difíciles de depurar, pérdidas de rendimiento o problemas de mantenimiento. Si tu empresa necesita evitar estos problemas en desarrollos profesionales, en Q2BSTUDIO somos expertos en software a medida y desarrollo de aplicaciones y podemos ayudarte a implantar buenas prácticas desde el diseño hasta la entrega.

1. Argumentos por defecto mutables Evita usar listas o diccionarios como valores por defecto en funciones. Ese valor se comparte entre llamadas y genera comportamientos inesperados. Solución: usar None y crear el objeto dentro de la función.

2. Excepciones demasiado genéricas Capturar excepciones con except o con except Exception oculta errores reales y dificulta el diagnóstico. Es mejor atrapar excepciones específicas y dejar que las excepciones inesperadas escalen para su manejo adecuado.

3. Uso excesivo de variables globales Apoyarse en estado global reduce la modularidad y provoca efectos colaterales. Prefiere pasar parámetros, usar clases o patrones claros para el estado compartido, y en entornos concurrentes protege la mutación con mecanismos apropiados.

4. Reinventar la rueda Volver a implementar bibliotecas probadas puede parecer rápido al principio pero crea deuda técnica. Antes de crear una solución propia, revisa librerías del ecosistema. En proyectos críticos, un enfoque profesional ayuda a reducir riesgos y acelerar entregas.

5. Optimización prematura Optimizar sin medir suele conducir a código complejo y sin beneficios reales. Mide perfiles de rendimiento, identifica cuellos de botella y aplica optimizaciones puntuales manteniendo la legibilidad.

6. Depuración con print en lugar de logging Usar print está bien para prototipos, pero en proyectos profesionales necesitas logging estructurado, niveles de gravedad y trazabilidad. Implementa un sistema de logs desde el inicio para facilitar soporte y auditoría.

7. Código críptico y one-liners con efectos secundarios Comprensiones largas, expresiones lambda que modifican estado o macros ilegibles reducen la mantenibilidad. Prefiere funciones pequeñas, nombres descriptivos y tests unitarios que documenten intención.

Cómo mitigarlo en proyectos reales: aplicar revisiones de código, linters, pruebas automatizadas y pipelines CI/CD. En Q2BSTUDIO implementamos estándares de calidad en cada entrega y diseñamos soluciones robustas de aplicaciones a medida que incorporan buenas prácticas desde el arranque. Si necesitas soporte para proyectos Python empresariales, desde arquitecturas en la nube hasta modelos de inteligencia artificial para producción, consulta nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones y de inteligencia artificial.

Además de software a medida y aplicaciones a medida, en Q2BSTUDIO ofrecemos ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones con power bi. También diseñamos agentes IA y propuestas de ia para empresas que integran automatización, escalabilidad y cumplimiento de seguridad para que tu proyecto no caiga en estos antipatterns.

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