Python no es “fácil”: errores comunes en proyectos reales
Python no es “fácil”: errores comunes en proyectos reales
Introducción: Python tiene fama de ser un lenguaje fácil, rápido y accesible. Y lo es… hasta que el proyecto crece, entra en producción y aparecen problemas que no estaban en los tutoriales. En este artículo desmontamos el mito de la “facilidad” de Python desde la experiencia real en proyectos profesionales.
El problema no es Python, es cómo se usa
Python es poderoso y flexible, pero esa misma flexibilidad permite escribir código frágil si no hay criterio técnico.
Muchos proyectos fallan no por el lenguaje, sino por decisiones pobres de diseño.
Error 1: Scripts que evolucionan a sistemas
Uno de los errores más comunes es empezar con un script “rápido” que termina convirtiéndose en un sistema crítico.
- Archivos gigantes con miles de líneas
- Lógica mezclada con I/O
- Cero estructura de carpetas
Python permite esto… pero no lo justifica.
Error 2: Falta de tipado y contratos claros
El tipado dinámico acelera el inicio, pero en proyectos grandes se vuelve una fuente constante de bugs.
No usar typing ni validaciones claras genera errores que solo aparecen en runtime.
Ejemplo problemático
def process(user):
return user["age"] + 10
¿Y si age no existe o es None? El error llega tarde y duele más.
Error 3: Manejo pobre de dependencias
Muchos proyectos Python terminan siendo imposibles de reproducir:
- Dependencias sin versión fija
- Ambientes inconsistentes
- “En mi máquina sí funciona”
Esto no es un detalle menor, es deuda técnica pura.
Error 4: Ignorar el rendimiento hasta que es tarde
Python no es lento por defecto, pero sí lo es cuando se ignoran:
- Bucles innecesarios
- Consultas ineficientes
- Uso incorrecto de estructuras de datos
Optimizar después suele ser mucho más costoso.
Buenas prácticas en proyectos reales
• Define estructura desde el inicio
• Usa tipado estático progresivo
• Separa lógica de negocio
• Gestiona dependencias con rigor
• Piensa en mantenimiento, no solo en velocidad inicial
El error conceptual más grande
Creer que Python es “fácil” lleva a subestimar el diseño. En proyectos reales, Python exige tanto criterio de ingeniería como cualquier otro lenguaje.
Conclusión
Python no es un lenguaje para improvisar eternamente. Es una herramienta potente que, mal usada, escala el caos igual de rápido que el desarrollo. En Pulsosoft defendemos usar Python con mentalidad de ingeniero, no de script rápido.
Escrito por Giovanny Benitez
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