{"id":7442,"date":"2024-10-03T00:00:00","date_gmt":"2024-10-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/capitole-web-app-service-hvcegmd5ejaagmd7.northeurope-01.azurewebsites.net\/estructura-legibilidad-y-eficiencia-en-el-desarrollo-de-codigo\/"},"modified":"2024-11-07T08:19:54","modified_gmt":"2024-11-07T08:19:54","slug":"estructura-legibilidad-y-eficiencia-en-el-desarrollo-de-codigo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capitole-consulting.com\/es\/blog\/estructura-legibilidad-y-eficiencia-en-el-desarrollo-de-codigo\/","title":{"rendered":"Estructura, legibilidad y eficiencia en el desarrollo de c\u00f3digo"},"content":{"rendered":"<p>Un patr\u00f3n de comportamiento com\u00fan entre los cient\u00edficos de datos es aprender a desarrollar en cuadernos Jupyter\/Databricks (notebooks). Sin embargo, con el tiempo, los Notebook pueden llegar a ser largos y dif\u00edciles de manejar, con cientos de celdas que se ejecutan en un orden ca\u00f3tico, sin una estructura de c\u00f3digo clara, y problemas de compatibilidad con las bibliotecas (especialmente si tus compa\u00f1eros desarrolladores est\u00e1n utilizando diferentes versiones de las mismas bibliotecas).<\/p>\n<p>Si has experimentado alguno de estos problemas, este art\u00edculo es para ti.<\/p>\n<p>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 en la nube. Para nosotros es muy importante trabajar de manera eficiente y seguir buenas pr\u00e1cticas en el desarrollo, 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<p>En este art\u00edculo, compartiremos 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<h2>De Jupyter\/Databricks notebooks a scripts<\/h2>\n<p>La mayor\u00eda de nosotros empezamos a programar en cuadernos (Jupyter\/Databricks\u2026). Lo entiendo: es simple, se puede probar r\u00e1pidamente un nuevo c\u00f3digo, averiguar la sintaxis, visualizar r\u00e1pidamente los gr\u00e1ficos, etc. Pero a medida que te vuelves m\u00e1s competente en Python deber\u00edas pasar a escribir scripts.<\/p>\n<p>\u00bfPor qu\u00e9? Hay muchas buenas razones, pero la m\u00e1s importante es que te obliga a estructurar mejor tu c\u00f3digo. En un script no hay celdas, todo el c\u00f3digo se ejecuta secuencialmente, y si necesitas funciones extra puedes escribir otros scripts y usarlos como m\u00f3dulos (un m\u00f3dulo no es m\u00e1s que un archivo .py donde tienes funciones y clases para su uso posterior).<\/p>\n<p>Entonces, \u00bfqu\u00e9 es un script?<\/p>\n<p>Un script es simplemente un archivo .py que hace algo. D\u00e9jame mostrarte la estructura b\u00e1sica de un script con un ejemplo: analyze.py.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/capitole-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog-image-03-ESP.png\" \/><\/p>\n<p>*De manera resumida, <strong>if <\/strong>__name__ == \u00ab__main__\u00bb: permite ejecutar c\u00f3digo cuando el archivo se ejecuta como script, pero no cuando se importa como m\u00f3dulo. Para ejecutarlo como un script simplemente escribe <em>python analyze.py<\/em> en la terminal. Para usarlo como m\u00f3dulo, en un nuevo archivo .py, escribe import analyze, y tendr\u00e1s acceso a las 3 funciones definidas sin ejecutar el c\u00f3digo dentro de la sentencia if.<\/p>\n<h2>C\u00f3digo legible<\/h2>\n<p>Imagina que empiezo a escribir lo siguiente: \u00ablasbuenas pr\u00e1cticasdecodi ficaci\u00f3n SON<\/p>\n<p>unaDElashabilidadeSSSs \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 M\u00e1s importAnTes QUE \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 desarrOllar\u00e1s \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 como cient\u00edficoDeDatos.\u00bb<\/p>\n<p>Probablemente has entendido lo que quer\u00eda decir, pero has tenido que hacer un esfuerzo para ello. La legibilidad es un concepto cr\u00edtico. Tu c\u00f3digo debe ser legible y f\u00e1cil de entender para cualquiera, incluso para ti mismo dentro de seis meses. En mi opini\u00f3n, este rasgo es lo que diferencia a un principiante de un profesional.<\/p>\n<h2>Nombres de variables<\/h2>\n<blockquote><p>\u201cS\u00f3lo hay dos cosas dif\u00edciles en Inform\u00e1tica: invalidar la cach\u00e9 y nombrar las cosas.\u201d<\/p>\n<p>&#8211; Phil Karlton<\/p><\/blockquote>\n<p>Os facilito el siguiente <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=-J3wNP6u5YU&amp;ab_channel=CodeAesthetic\">v\u00eddeo<\/a> para aprender a nombrar variables (estos conceptos tambi\u00e9n aplican a los nombres de las funciones).<\/p>\n<h2>Funciones<\/h2>\n<p>Asumo que sabes lo que es una funci\u00f3n y su sintaxis en Python. Lo importante aqu\u00ed es c\u00f3mo usarlas con eficacia y nombrarlas correctamente. Las funciones deben usarse para estructurar tu c\u00f3digo correctamente. Si tus funciones tienen m\u00e1s de 100 l\u00edneas de largo, probablemente hay algo mal. Div\u00eddelas en funciones m\u00e1s peque\u00f1as que tengan sentido.<\/p>\n<p><strong>Consejos para nombrar tus funciones:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>Nombres descriptivos: El nombre debe describir lo que hace la funci\u00f3n de forma clara y concisa.<\/li>\n<li>Verbos de acci\u00f3n: Los nombres de las funciones deben utilizar verbos para indicar lo que hace la funci\u00f3n.<\/li>\n<li>Convenci\u00f3n de nomenclatura <a href=\"https:\/\/peps.python.org\/pep-0008\/#function-and-variable-names\">snake_case<\/a>.<\/li>\n<li>Evita las abreviaturas: Las abreviaturas pueden hacer que los nombres de las funciones sean dif\u00edciles de entender.<\/li>\n<\/ol>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/capitole-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog-image-02-ESP.png\" \/><\/p>\n<h2>Indentaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Si necesitas m\u00e1s de 3 niveles de indentaci\u00f3n, deber\u00edas arreglar tu programa. Puedes leer el <a href=\"https:\/\/www.kernel.org\/doc\/html\/v4.10\/process\/coding-style.html\">estilo de codificaci\u00f3n del n\u00facleo Linux<\/a> preferente y tomarlo como referencia. Este <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=CFRhGnuXG-4\">v\u00eddeo<\/a> muestra la importancia de este punto.<\/p>\n<h2>Comentarios<\/h2>\n<p>En un mundo ideal, no necesitar\u00edas comentarios. Si los nombres de tus variables y funciones son concisos y autoexplicativos, y tu programa est\u00e1 dise\u00f1ado de manera que se divide en funciones l\u00f3gicas que son f\u00e1ciles de seguir, tu c\u00f3digo deber\u00eda ser f\u00e1cilmente legible, y no se necesitar\u00edan comentarios.<\/p>\n<p>Sin embargo, vivimos en un mundo imperfecto donde las mejores decisiones no siempre son obvias, y donde a veces tenemos que sacrificar la legibilidad por el rendimiento. Por estas razones, recomiendo escribir comentarios. Sugiero dividir las funciones (o el c\u00f3digo) en peque\u00f1os trozos, cada uno acompa\u00f1ado de un comentario en la parte superior explicando lo que est\u00e1s haciendo y por qu\u00e9.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/capitole-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog-image-04-ESP.png\" \/><\/p>\n<h2>Entornos virtuales<\/h2>\n<p>Si has estado involucrado en varios proyectos simult\u00e1neamente sin usar entornos virtuales, conoces la lucha. Cada vez que necesitas una biblioteca, simplemente escribes pip install &lt;nueva_librer\u00eda&gt;, y si ahora ejecutas pip list, ver\u00e1s una lista enorme de librer\u00edas que ni siquiera recuerdas haber instalado. El dolor es a\u00fan mayor si trabajas en un equipo en el que nadie utiliza entornos virtuales o si est\u00e1s involucrado en varios proyectos simult\u00e1neamente: encontrarte con bloqueos de c\u00f3digo sin motivo aparente, dificultad para ejecutar el c\u00f3digo para los nuevos miembros del equipo, etc.<\/p>\n<p>La soluci\u00f3n a estos problemas es un entorno virtual. Para Python, recomiendo virtualenv. Crea un entorno en el que puedes instalar bibliotecas <strong>completamente independientes del resto de tu sistema<\/strong>. Para instalarlo, simplemente ejecuta <em>pip install virtualenv<\/em>, y para aprender a usarlo, escribe <em>tldr virtualenv<\/em>. Para eliminar un entorno virtual, simplemente elimina la carpeta que creaste inicialmente. Ten en cuenta que el proceso de activaci\u00f3n de un entorno virtual es ligeramente diferente para Windows y Linux.<\/p>\n<p>Recuerda que puedes tener tantos entornos virtuales como quieras. No tengas miedo de crear y eliminar entornos seg\u00fan sea necesario.<\/p>\n<p>Yo suelo crear dos para cada proyecto: uno para desarrollo y otro para producci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\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. Migrar de notebooks a scripts bien organizados, escribir funciones claras y concisas, usar nombres descriptivos, y aprovechar herramientas como entornos virtuales son h\u00e1bitos esenciales para cualquier equipo de desarrollo. 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. La eficiencia en el c\u00f3digo es, en \u00faltima instancia, eficiencia en los resultados.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/capitole-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Footer-Ines-Olmos.png\" \/><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En este art\u00edculo, compartiremos algunas de las reflexiones que hemos ido adquiriendo con el tiempo, a modo de tips para organizar el c\u00f3digo. 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