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Patrones de Desarrollo Python

Patrones idiomáticos de Python y buenas prácticas para construir aplicaciones robustas, eficientes y mantenibles.

Cuándo Activar

• Escribir código Python nuevo
• Revisar código Python
• Refactorizar código Python existente
• Diseñar paquetes/módulos Python

Principios Fundamentales

1. La Legibilidad Cuenta

Python prioriza la legibilidad. El código debe ser obvio y fácil de entender.

# Bien: Claro y legible
def get_active_users(users: list[User]) -> list[User]:
    """Retorna solo los usuarios activos de la lista proporcionada."""
    return [user for user in users if user.is_active]


# Mal: Inteligente pero confuso
def get_active_users(u):
    return [x for x in u if x.a]

2. Explícito es Mejor que Implícito

Evitar la magia; ser claro sobre lo que hace el código.

# Bien: Configuración explícita
import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

# Mal: Efectos secundarios ocultos
import some_module
some_module.setup()  # ¿Qué hace esto?

3. EAFP - Es Más Fácil Pedir Perdón que Permiso

Python prefiere el manejo de excepciones sobre verificar condiciones.

# Bien: Estilo EAFP
def get_value(dictionary: dict, key: str) -> Any:
    try:
        return dictionary[key]
    except KeyError:
        return default_value

# Mal: Estilo LBYL (Look Before You Leap)
def get_value(dictionary: dict, key: str) -> Any:
    if key in dictionary:
        return dictionary[key]
    else:
        return default_value

Type Hints

Anotaciones de Tipo Básicas

from typing import Optional, List, Dict, Any

def process_user(
    user_id: str,
    data: Dict[str, Any],
    active: bool = True
) -> Optional[User]:
    """Procesa un usuario y retorna el User actualizado o None."""
    if not active:
        return None
    return User(user_id, data)

Type Hints Modernos (Python 3.9+)

# Python 3.9+ - Usar tipos built-in
def process_items(items: list[str]) -> dict[str, int]:
    return {item: len(item) for item in items}

# Python 3.8 y anteriores - Usar módulo typing
from typing import List, Dict

def process_items(items: List[str]) -> Dict[str, int]:
    return {item: len(item) for item in items}

Type Aliases y TypeVar

from typing import TypeVar, Union

# Type alias para tipos complejos
JSON = Union[dict[str, Any], list[Any], str, int, float, bool, None]

def parse_json(data: str) -> JSON:
    return json.loads(data)

# Tipos genéricos
T = TypeVar('T')

def first(items: list[T]) -> T | None:
    """Retorna el primer elemento o None si la lista está vacía."""
    return items[0] if items else None

Duck Typing Basado en Protocol

from typing import Protocol

class Renderable(Protocol):
    def render(self) -> str:
        """Renderiza el objeto a una cadena."""

def render_all(items: list[Renderable]) -> str:
    """Renderiza todos los elementos que implementan el protocolo Renderable."""
    return "\n".join(item.render() for item in items)

Patrones de Manejo de Errores

Manejo de Excepciones Específicas

# Bien: Capturar excepciones específicas
def load_config(path: str) -> Config:
    try:
        with open(path) as f:
            return Config.from_json(f.read())
    except FileNotFoundError as e:
        raise ConfigError(f"Archivo de config no encontrado: {path}") from e
    except json.JSONDecodeError as e:
        raise ConfigError(f"JSON inválido en config: {path}") from e

# Mal: except desnudo
def load_config(path: str) -> Config:
    try:
        with open(path) as f:
            return Config.from_json(f.read())
    except:
        return None  # ¡Fallo silencioso!

Encadenamiento de Excepciones

def process_data(data: str) -> Result:
    try:
        parsed = json.loads(data)
    except json.JSONDecodeError as e:
        # Encadenar excepciones para preservar el traceback
        raise ValueError(f"Error al parsear datos: {data}") from e

Jerarquía de Excepciones Personalizadas

class AppError(Exception):
    """Excepción base para todos los errores de la aplicación."""
    pass

class ValidationError(AppError):
    """Se lanza cuando falla la validación de entrada."""
    pass

class NotFoundError(AppError):
    """Se lanza cuando no se encuentra un recurso solicitado."""
    pass

# Uso
def get_user(user_id: str) -> User:
    user = db.find_user(user_id)
    if not user:
        raise NotFoundError(f"Usuario no encontrado: {user_id}")
    return user

Context Managers

Gestión de Recursos

# Bien: Usar context managers
def process_file(path: str) -> str:
    with open(path, 'r') as f:
        return f.read()

# Mal: Gestión manual de recursos
def process_file(path: str) -> str:
    f = open(path, 'r')
    try:
        return f.read()
    finally:
        f.close()

Context Managers Personalizados

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timer(name: str):
    """Context manager para medir el tiempo de un bloque de código."""
    start = time.perf_counter()
    yield
    elapsed = time.perf_counter() - start
    print(f"{name} tardó {elapsed:.4f} segundos")

# Uso
with timer("procesamiento de datos"):
    process_large_dataset()

Clases Context Manager

class DatabaseTransaction:
    def __init__(self, connection):
        self.connection = connection

    def __enter__(self):
        self.connection.begin_transaction()
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        if exc_type is None:
            self.connection.commit()
        else:
            self.connection.rollback()
        return False  # No suprimir excepciones

# Uso
with DatabaseTransaction(conn):
    user = conn.create_user(user_data)
    conn.create_profile(user.id, profile_data)

Comprehensions y Generadores

List Comprehensions

# Bien: List comprehension para transformaciones simples
names = [user.name for user in users if user.is_active]

# Mal: Loop manual
names = []
for user in users:
    if user.is_active:
        names.append(user.name)

# Las comprehensions complejas deben expandirse
# Mal: Demasiado complejo
result = [x * 2 for x in items if x > 0 if x % 2 == 0]

# Bien: Usar una función generadora
def filter_and_transform(items: Iterable[int]) -> list[int]:
    result = []
    for x in items:
        if x > 0 and x % 2 == 0:
            result.append(x * 2)
    return result

Expresiones Generadoras

# Bien: Generador para evaluación lazy
total = sum(x * x for x in range(1_000_000))

# Mal: Crea una lista intermedia grande
total = sum([x * x for x in range(1_000_000)])

Funciones Generadoras

def read_large_file(path: str) -> Iterator[str]:
    """Lee un archivo grande línea por línea."""
    with open(path) as f:
        for line in f:
            yield line.strip()

# Uso
for line in read_large_file("huge.txt"):
    process(line)

Data Classes y Named Tuples

Data Classes

from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime

@dataclass
class User:
    """Entidad de usuario con __init__, __repr__ y __eq__ automáticos."""
    id: str
    name: str
    email: str
    created_at: datetime = field(default_factory=datetime.now)
    is_active: bool = True

# Uso
user = User(
    id="123",
    name="Alice",
    email="alice@example.com"
)

Data Classes con Validación

@dataclass
class User:
    email: str
    age: int

    def __post_init__(self):
        # Validar formato de email
        if "@" not in self.email:
            raise ValueError(f"Email inválido: {self.email}")
        # Validar rango de edad
        if self.age < 0 or self.age > 150:
            raise ValueError(f"Edad inválida: {self.age}")

Named Tuples

from typing import NamedTuple

class Point(NamedTuple):
    """Punto 2D inmutable."""
    x: float
    y: float

    def distance(self, other: 'Point') -> float:
        return ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5

# Uso
p1 = Point(0, 0)
p2 = Point(3, 4)
print(p1.distance(p2))  # 5.0

Decoradores

Decoradores de Función

import functools
import time

def timer(func: Callable) -> Callable:
    """Decorador para medir el tiempo de ejecución de una función."""
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        result = func(*args, **kwargs)
        elapsed = time.perf_counter() - start
        print(f"{func.__name__} tardó {elapsed:.4f}s")
        return result
    return wrapper

@timer
def slow_function():
    time.sleep(1)

# slow_function() imprime: slow_function tardó 1.0012s

Decoradores Parametrizados

def repeat(times: int):
    """Decorador para repetir una función múltiples veces."""
    def decorator(func: Callable) -> Callable:
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            results = []
            for _ in range(times):
                results.append(func(*args, **kwargs))
            return results
        return wrapper
    return decorator

@repeat(times=3)
def greet(name: str) -> str:
    return f"¡Hola, {name}!"

# greet("Alice") retorna ["¡Hola, Alice!", "¡Hola, Alice!", "¡Hola, Alice!"]

Decoradores Basados en Clases

class CountCalls:
    """Decorador que cuenta cuántas veces se llama una función."""
    def __init__(self, func: Callable):
        functools.update_wrapper(self, func)
        self.func = func
        self.count = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.count += 1
        print(f"{self.func.__name__} ha sido llamada {self.count} veces")
        return self.func(*args, **kwargs)

@CountCalls
def process():
    pass

# Cada llamada a process() imprime el conteo de llamadas

Patrones de Concurrencia

Threading para Tareas I/O-Bound