{"id":14145,"date":"2025-02-25T14:14:31","date_gmt":"2025-02-25T14:14:31","guid":{"rendered":"https:\/\/capitole-consulting.com\/?p=14145"},"modified":"2025-03-26T10:12:04","modified_gmt":"2025-03-26T10:12:04","slug":"consejos-para-el-desarrollo-de-codigo-pruebas-unitarias-formateadores-y-estilizadores-de-codigo-y-estructura-de-codigo-como-paquete","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capitole-consulting.com\/es\/blog\/consejos-para-el-desarrollo-de-codigo-pruebas-unitarias-formateadores-y-estilizadores-de-codigo-y-estructura-de-codigo-como-paquete\/","title":{"rendered":"Consejos para el desarrollo de c\u00f3digo: Pruebas unitarias, formateadores y estilizadores de c\u00f3digo y estructura de c\u00f3digo como paquete"},"content":{"rendered":"\n<p>En l\u00ednea con el art\u00edculo de octubre <a href=\"https:\/\/capitole-consulting.com\/es\/estructura-legibilidad-y-eficiencia-en-el-desarrollo-de-codigo\/\">\u201c<em>Estructura, legibilidad y eficiencia en el desarrollo de c\u00f3digo<\/em>\u201d<\/a>, a\u00f1ado algunas buenas pr\u00e1cticas para seguir mejorando las pr\u00e1cticas de desarrollo en Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Como sab\u00e9is, en Capitole tenemos presencia en diferentes industrias. Muchos de nosotros estamos en proyectos de tratamiento de datos, en puestos de Data Science \/ Desarrollo \/DevOps y trabajamos tanto en servidores f\u00edsicos como en m\u00e1quinas en la nube en AWS, Azure u otros servicios. Para nosotros es muy importante <strong>trabajar de manera eficiente y seguir buenas pr\u00e1cticas en el desarrollo<\/strong>, dejando una buena imagen de nuestra empresa all\u00ed donde vamos y un trabajo bien hecho, que facilite las cosas a los clientes finales del producto desarrollado.<\/p>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo, compartimos algunas de las reflexiones que hemos ido adquiriendo con el tiempo, a modo de <em>tips<\/em> para organizar el c\u00f3digo. Son trucos sencillos que pueden ahorrar mucho tiempo y malentendidos en el d\u00eda a d\u00eda del equipo de desarrolladores.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Pruebas unitarias<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>S\u00e9 que pruebas tu c\u00f3digo; si no&#8230; \u00bfc\u00f3mo sabes que funciona?<\/p>\n\n\n\n<p>Pero he aqu\u00ed la cuesti\u00f3n: \u00bfllevas un <strong>registro de las pruebas<\/strong> que realizas? De lo contrario, \u00bfc\u00f3mo se puede confiar en tu c\u00f3digo?<\/p>\n\n\n\n<p>\u00a1Bienvenido al asombroso mundo de las pruebas unitarias! Esta es una de esas cosas que puede no parecer divertida al principio, pero una vez que hayas experimentado el desgaste de largas horas invertidas en depuraci\u00f3n de c\u00f3digo, y luego las horas y esfuerzo ahorrados gracias a las pruebas de tu c\u00f3digo, por arte de magia se convierte en diversi\u00f3n y una necesidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Quiero ense\u00f1arte la sentencia <em>assert<\/em>, un tipo de prueba conocido como \u201c<strong>inline tests<\/strong>\u201d. Estas pruebas son \u00fatiles para <strong>comprobar si la entrada y la salida de tus funciones son correctas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Mostrar\u00e9 un ejemplo. Digamos que est\u00e1s trabajando con un vector de probabilidades, y quieres proyectar a 0 o 1 dependiendo de un umbral. Esta funci\u00f3n cubre la funcionalidad:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>def <\/strong>project_to_zero_or_one(probabilities, threshold):<\/p>\n\n\n\n<p><em># definimos el array vac\u00edo<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>projections = np.empty_like(probabilities)<\/p>\n\n\n\n<p><em># proyecciones<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>projections[probabilities &lt; threshold] = 0<\/p>\n\n\n\n<p>projections[probabilities &gt;= threshold] = 1<\/p>\n\n\n\n<p><strong>return <\/strong>projections<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfPero qu\u00e9 pasa si hay NaNs (valores nulos) en tu vector de entrada? \u00bfY si una de las entradas es &lt;0 o &gt;1 (recuerda que no existe una probabilidad fuera de este rango)? \u00bfY si la entrada es una matriz y no un vector?<\/p>\n\n\n\n<p>Ser\u00eda interesante que el c\u00f3digo me dijera si algo as\u00ed est\u00e1 ocurriendo, para notificarme de que hay algo mal en alguna parte que tengo que arreglar antes de que sea demasiado tarde. Para esto incluimos las sentencias de assert que nos pueden alertar en esos casos:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>def <\/strong>project_to_zero_or_one(probabilities, threshold):<\/p>\n\n\n\n<p><em># comprobamos inputs<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>probabilities.ndim == 1, \u00abEl Input debe ser un vector!\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>np.isnan(probabilities).sum() == 0, \u00abEl Input contiene valores NaN!\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>np.sum(probabilities &gt; 1) == 0, f\u00bbHay probabilidades&gt; 1!\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>np.sum(probabilities &lt; 0) == 0, f\u00bb Hay probabilidades &lt; 0!\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p><em># definimos el array vac\u00edo<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>projections = np.empty_like(probabilities)<\/p>\n\n\n\n<p><em># proyecciones<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>projections[probabilities &lt; threshold] = 0<\/p>\n\n\n\n<p>projections[probabilities &gt;= threshold] = 1<\/p>\n\n\n\n<p><strong>return <\/strong>projections<\/p>\n\n\n\n<p>Una pr\u00e1ctica que me gusta seguir es <strong>extraer todas las sentencias assert de la funci\u00f3n principal<\/strong>. Esto es particularmente \u00fatil cuando tienes otras funciones que utilizan el mismo argumento, como las probabilidades, lo que te permite <strong>reutilizar el c\u00f3digo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>def <\/strong>_check_probabilities(probabilities):<\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>probabilities.ndim == 1, \u2018Input debe ser un vector!&#8217;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>np.isnan(probabilities).sum() == 0, &#8216;Input contiene valores NaN!&#8217;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>np.sum(probabilities &gt; 1) == 0, &#8216; Hay probabilidades &gt; 1!&#8217;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>assert <\/strong>np.sum(probabilities &lt; 0) == 0, &#8216; Hay probabilidades &lt; 0!&#8217;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Formateadores y estilizadores de c\u00f3digo<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Puede que a\u00fan no te des cuenta, pero seguramente, en cualquier cliente de Capitole, pasar\u00e1s la mayor parte de tu tiempo de trabajo leyendo c\u00f3digo en lugar de escribi\u00e9ndolo. Ya sea cuando trabajes en equipo y revises el c\u00f3digo de tus compa\u00f1eros, o cuando intentes resolver un problema buscando una respuesta en StackOverflow, o incluso cuando vuelvas a depurar c\u00f3digo que escribiste hace meses. En todas esas situaciones, leer\u00e1s mucho c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n<p>Por eso, es importante <strong>escribir c\u00f3digo de forma coherente y uniforme<\/strong>. Esto incluye decisiones como la longitud m\u00e1xima de las l\u00edneas, l\u00edneas vac\u00edas entre definiciones de funciones y convenciones sint\u00e1cticas como \u201cvector[:-1]\u201d o \u201cvector[: -1]\u201d&nbsp; (solo cambia un espacio intermedio). Pueden parecer peque\u00f1os detalles, pero tienen un impacto significativo en la legibilidad del c\u00f3digo. La gran pregunta es: \u00bfpueden <strong>automatizarse todas estas peque\u00f1as decisiones<\/strong>? Pues s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Un <strong>formateador de c\u00f3digo<\/strong> es una herramienta que <strong>modifica autom\u00e1ticamente el dise\u00f1o y el estilo del c\u00f3digo fuente<\/strong> para que se adhiera a un conjunto espec\u00edfico de reglas o directrices de formato. Recomiendo encarecidamente <a href=\"https:\/\/github.com\/psf\/black\">Black<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Por otro lado, un <strong>estilizador de c\u00f3digo<\/strong> es una herramienta que ayuda a los desarrolladores a aplicar un estilo de codificaci\u00f3n espec\u00edfico o un conjunto de directrices a su c\u00f3digo. Aunque son similares a los formateadores de c\u00f3digo, los estilizadores de c\u00f3digo son m\u00e1s flexibles y <strong>sugieren cambios en el c\u00f3digo en lugar de modificarlo directamente<\/strong>. Por ejemplo, pueden sugerir cambiar el nombre de las variables o eliminar las bibliotecas no utilizadas. Recomiendo <a href=\"https:\/\/github.com\/pycqa\/flake8\">flake8<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Estructura de c\u00f3digo como paquete<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfTienes problemas para importar tus propios m\u00f3dulos de Python? \u00bfTe suena el error ModuleNotFoundError: No module named &#8216;my_python_file&#8217; \u00bfte resulta familiar la sensaci\u00f3n de no saber si tienes los m\u00f3dulos instalados, la inseguridad de d\u00f3nde se encuentran, o si est\u00e1s usando los directorios correctos? Puede que haya llegado el momento de <strong>mejorar la estructura de tu c\u00f3digo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Siempre que empieces un <strong>nuevo proyecto<\/strong>, estructura tu c\u00f3digo de la siguiente manera:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>my_project\/<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>\u251c\u2500\u2500 src\/<\/p>\n\n\n\n<p>\u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py<\/p>\n\n\n\n<p>\u2502 \u251c\u2500\u2500 my_module.py<\/p>\n\n\n\n<p>\u2502 \u2514\u2500\u2500 my_folder\/<\/p>\n\n\n\n<p>\u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py<\/p>\n\n\n\n<p>\u2502 \u2514\u2500\u2500 my_other_module.py<\/p>\n\n\n\n<p>\u251c\u2500\u2500 data\/<\/p>\n\n\n\n<p>\u2502 \u251c\u2500\u2500 raw\/<\/p>\n\n\n\n<p>\u251c\u2500\u2500 scripts\/<\/p>\n\n\n\n<p>\u2502 \u251c\u2500\u2500 my_script.py<\/p>\n\n\n\n<p>\u251c\u2500\u2500 setup.py<\/p>\n\n\n\n<p>\u2514\u2500\u2500 README.md<\/p>\n\n\n\n<p>Algunas cosas a tener en cuenta:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cuando Python importa un paquete, busca el archivo __init__.py en el directorio del paquete y ejecuta cualquier c\u00f3digo dentro de \u00e9l.<\/li>\n\n\n\n<li>setup.py es un script Python que se utiliza para <strong>definir los metadatos y dependencias<\/strong> de un paquete Python. Lo m\u00e1s simple que puede ser es:<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>from setuptools import setup, find_packages<\/p>\n\n\n\n<p>setup(<\/p>\n\n\n\n<p>name=&#8217;my_package&#8217;,<\/p>\n\n\n\n<p>packages=find_packages(),<\/p>\n\n\n\n<p>)<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n se pueden especificar dependencias, autores, versiones, etc:<\/p>\n\n\n\n<p>from setuptools import setup, find_packages<\/p>\n\n\n\n<p>setup(<\/p>\n\n\n\n<p>name=&#8217;my_package&#8217;,<\/p>\n\n\n\n<p>version=&#8217;0.1&#8242;,<\/p>\n\n\n\n<p>author=&#8217;John Doe&#8217;,<\/p>\n\n\n\n<p>author_email=&#8217;john.doe@example.com&#8217;,<\/p>\n\n\n\n<p>description=&#8217;A simple Python package&#8217;,<\/p>\n\n\n\n<p>packages=find_packages(),<\/p>\n\n\n\n<p>install_requires=[<\/p>\n\n\n\n<p>&#8216;numpy&gt;=1.16.0&#8217;,<\/p>\n\n\n\n<p>&#8216;pandas&gt;=0.23.4&#8217;,<\/p>\n\n\n\n<p>],<\/p>\n\n\n\n<p>)<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez que tus carpetas tengan este aspecto (y est\u00e9s en tu entorno virtual) ejecuta: <strong>pip install -e ruta\/para\/mi_proyecto\/<\/strong>. Esto instalar\u00e1 tu paquete en <strong>modo editable<\/strong>. Esto hace que cuando modificas c\u00f3digo, el paquete instalado se <strong>actualiza autom\u00e1ticamente<\/strong>, y no necesitas reinstalar nada.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En resumen, una buena estructura y pr\u00e1cticas de codificaci\u00f3n no solo mejoran la eficiencia en el desarrollo, sino que tambi\u00e9n facilitan la colaboraci\u00f3n y el mantenimiento del c\u00f3digo a largo plazo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La pr\u00e1ctica de <strong>testing<\/strong> (de forma ordenada y consistente) es imprescindible para garantizar, de manera confiable y controlada, que el c\u00f3digo cumple correctamente con las funcionalidades definidas.<\/li>\n\n\n\n<li>El uso de <strong>estilizadores y formateadores<\/strong> de c\u00f3digo son h\u00e1bitos esenciales para <strong>homogeneizar criterios<\/strong> en cualquier <strong>equipo de desarrollo<\/strong>. La clave est\u00e1 en escribir c\u00f3digo que sea f\u00e1cilmente comprensible, reproducible y adaptable, lo que beneficiar\u00e1 tanto a ti como a tus compa\u00f1eros de equipo y clientes.<\/li>\n\n\n\n<li>La estructura de tu propio c\u00f3digo como <strong>paquete<\/strong> es una buena pr\u00e1ctica que facilitar\u00e1 el poder <strong>compartir y publicar el c\u00f3digo<\/strong> a futuro y la instalaci\u00f3n en modo editable ahorra mucho tiempo, ya que se actualiza autom\u00e1ticamente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La eficiencia en el c\u00f3digo es, en \u00faltima instancia, eficiencia en los resultados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En l\u00ednea con el art\u00edculo de octubre \u201cEstructura, legibilidad y eficiencia en el desarrollo de c\u00f3digo\u201d, a\u00f1ado algunas buenas pr\u00e1cticas para seguir mejorando las pr\u00e1cticas de desarrollo en Python. Como sab\u00e9is, en Capitole tenemos presencia en diferentes industrias. 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