La implementación de estándares de estilo como PEP 8 y el uso de herramientas de verificación automáticas mejoran significativamente la calidad del código y facilitan el trabajo colaborativo en proyectos Python.
Lo que distingue a un proyecto exitoso de uno problemático suele estar en los detalles que van más allá de que el código simplemente funcione. Los programadores con experiencia saben que escribir código funcional es apenas el primer paso en un proceso más amplio y completo.
Dominar la programación en Python requiere adoptar buenas prácticas de estilo y estructura desde el comienzo. Este enfoque no solo evita errores comunes que podrían pasar inadvertidos hasta momentos críticos, sino que también disminuye considerablemente el tiempo dedicado a mantenimiento y correcciones, lo que permite a los equipos concentrarse en añadir valor real a sus aplicaciones.
La legibilidad del código es una de las cualidades más apreciadas del ecosistema Python, un principio que Tim Peters expresó perfectamente en el Zen de Python al afirmar que “la legibilidad cuenta”.
Esta idea básica facilita que los equipos colaboren mejor, integren nuevos miembros más rápido y mantengan proyectos a largo plazo sin el deterioro típico que sufre el código con el tiempo.
Principios fundamentales del estilo de código Python
La guía de estilo de código Python (PEP 8) evoluciona constantemente junto con el lenguaje. Aunque muchos proyectos tienen sus propias normas de estilo, hay un principio fundamental: mantener la coherencia para mejorar la legibilidad del código. Como señala PEP 20: “La legibilidad cuenta”.
El estilo de código destaca la coherencia. Aunque es importante seguir la guía, la coherencia dentro de un proyecto es más crucial, y la coherencia dentro de una función es lo más importante.
Existen situaciones razonables donde algunas partes de la guía pueden no aplicarse, por ejemplo, cuando seguir la guía haría el código menos legible o afectaría la compatibilidad con versiones anteriores.
Reglas clave de formato y estructura
Indentación y distribución del código
Usar 4 espacios de manera uniforme para cada nivel de indentación. Para indentación vertical implícita o indentación colgante dentro de paréntesis, la primera línea no debe contener parámetros, y las líneas siguientes deben indentarse correctamente.
Ejemplos de indentación correcta:
# Alinear con el delimitador inicial
foo = long_function_name(var_one, var_two,
var_three, var_four)
# Usar más indentación para distinguirlo de otro código
def long_function_name(
var_one, var_two, var_three,
var_four):
print(var_one)Ancho máximo de línea y continuación
El ancho máximo para líneas de código es de 79 caracteres, y para docstrings o comentarios es de 72 caracteres. Si el equipo lo acuerda, el ancho de línea puede aumentar de 80 a 100 caracteres, pero para docstrings y comentarios se recomienda mantener 72 caracteres.
Para continuar líneas con operadores binarios, se sugiere romper antes del operador siguiendo el estilo Knuth:
# El operador es fácil de emparejar con los operandos
income = (gross_wages
+ taxable_interest
+ (dividends - qualified_dividends)
- ira_deduction
- student_loan_interest)Importaciones y organización del código
Las declaraciones de importación deben estar al principio del archivo, después de los comentarios y docstrings del módulo, y antes de las variables globales y constantes.
El orden recomendado es: importaciones de biblioteca estándar, importaciones de bibliotecas externas relacionadas, importaciones de biblioteca local, separando cada grupo con líneas en blanco.
# Ejemplo correcto
import os
import sys
from subprocess import Popen, PIPESe recomienda usar importaciones de ruta absoluta porque son más fáciles de leer y tienen mejor rendimiento:
import mypkg.sibling
from mypkg import sibling
from mypkg.sibling import example
Implementar estándares de estilo y usar herramientas de verificación automática no es solo por estética. Un código bien estructurado y coherente facilita que nuevos desarrolladores se sumen al proyecto, reduce el tiempo de corrección de errores y mejora el mantenimiento a largo plazo.
Adoptar estas prácticas también fomenta una cultura de calidad en el equipo de desarrollo, estableciendo expectativas claras sobre cómo debe ser el código. Como resultado, los proyectos Python bien mantenidos suelen tener menos errores y son más fáciles de ampliar con nuevas funciones.
