Buenas prácticas de codificación y directrices para un código mejor

Crear código es una parte esencial de muchas profesiones relacionadas con los datos. Pero crear código que funcione es sólo la mitad del trabajo. El código también tiene que ser claro, fácil de transmitir y resistente a las perturbaciones. Siguiendo algunas pautas de codificación en tus proyectos, puedes ahorrarte tiempo reestructurando tu código más adelante y hacer felices también a tus colaboradores.

Aquí exploramos algunas de las mejores prácticas y directrices de codificación que pueden ayudar a que tu código sea más claro y accesible.

Buenas prácticas de código: Estructura y organización

Una estructura clara proporciona más legibilidad a tu código, facilitando su depuración y compartición. Hay varias cosas que puedes hacer mientras escribes tu código para que la estructura sea más clara y organizada.

Elige nombres de variables y funciones con sentido

Al elegir nombres para variables y funciones, es importante elegir nombres que sean relevantes y significativos.

Por ejemplo, supongamos que estás creando un programa para manejar información de cuentas bancarias, y necesitas una variable para contener el número de cuenta. Puedes tener la tentación de llamar a esta variable "número" o "n". Sin embargo, no son nombres muy informativos para alguien que pueda estar mirando tu código por primera vez. El nombre "número_de_cuenta" proporciona mucha más información y puede ser más fácil de seguir más adelante en el código.

Por ejemplo, imagina que encuentras la siguiente ecuación a mitad de un largo tramo de código. ¿Puedes decir qué hace esta ecuación?

ab=pb+d-w

Ésta puede ser una ecuación difícil de encontrar durante una revisión del código. Considera esta alternativa.

account_balance=previous_balance+deposit-withdrawal

Con nombres de variables más informativos, es mucho menos frustrante seguir la lógica en un trozo de código. Este mismo concepto se aplica a los nombres de las funciones. Una función llamada "cambio_nombre" es mucho más informativa que "cambiar", "actualizar" o "nc".

Funda de camello vs Funda de serpiente

Hay dos convenciones generalmente aceptadas para crear nombres de variables o funciones: camel case y snake case. Camel case utiliza mayúsculas para separar palabras en el nombre de una variable. El caso de la serpiente utiliza guiones bajos para separar las palabras de las variables. Por ejemplo, tendríamos el nombre de variable "número_cuenta" en mayúsculas y "número_cuenta" en minúsculas.

La convención que utilices dependerá de tus preferencias personales, de las normas de codificación de tu empresa y del lenguaje de programación que utilices. Sin embargo, elijas el caso que elijas, es importante que te ciñas a él durante todo el proyecto. Cambiar entre diferentes convenciones de nomenclatura parece descuidado y puede ser visualmente confuso.

Uso eficaz de comentarios y espacios en blanco

Una forma fácil de hacer que tu código sea más legible es añadir comentarios descriptivos a lo largo del mismo. Unos buenos comentarios garantizarán que tu código sea descifrable por otra persona. Debes añadir comentarios para explicar lo que hace cada sección de código, especialmente las ecuaciones o funciones complejas. También puedes añadir comentarios a las definiciones de variables, dar crédito a cualquier código copiado, incluir una referencia a los datos de origen o dejarte notas "por hacer" dentro del código.

Cuando te dejes notas "por hacer", considera la posibilidad de empezar el comentario con "TODO". Estas mayúsculas destacarán visualmente, y se pueden buscar fácilmente, para que puedas encontrar todas las notas que te dejaste.

Los comentarios se utilizan para que el código sea más claro y comprensible, no para compensar un código mal estructurado. Deben ser claros y coherentes y potenciar bloques de código bien estructurados.

Los espacios en blanco también son útiles para formatear visualmente tu código. Piensa en los espacios en blanco como si fueran párrafos. Los párrafos ayudan a dividir grandes trozos de texto para que puedas escanearlos rápidamente. Del mismo modo, añadir espacios en blanco estratégicamente en tu código hace que sea más fácil escanearlo para encontrar errores y seguir lo que está haciendo. Considera la posibilidad de añadir espacio entre las distintas secciones o módulos.

Considera los siguientes ejemplos:

product_price=materials_cost+manufacturing_cost+shipping_cost
state_tax=product_price*state_tax_rate(state)
federal_tax=product_price*federal_tax_rate
total_tax=state_tax+federal_tax
total_cost=product_price+total_tax

En este primer ejemplo, el texto está aplastado y es difícil de descifrar. Sin embargo, separando el contenido y utilizando comentarios y espacios en blanco, podemos hacer que esta sección sea mucho más legible.

#Calculate the price of the product
product_price=materials_cost+manufacturing_cost+shipping_cost
 
#Calculate the tax owed
state_tax=product_price*state_tax_rate(state)
federal_tax=product_price*federal_tax_rate
total_tax=state_tax+federal_tax
 
#Calculate the total cost
total_cost=product_price+total_tax

#TODO create function for looking up state tax rates 

Utilizar sangría y formato coherente

En todo tu código, la coherencia es clave. En algunas lenguas, puedes utilizar la sangría para separar visualmente secciones diferentes. Esto puede ser útil para diferenciar secciones que funcionan dentro de bucles, por ejemplo. Cuidado: algunos lenguajes, como Python, utilizan la sangría de forma funcional, por lo que es posible que no puedas utilizarla para la diferenciación visual.

Un formato coherente es importante, ya que mejora la legibilidad y satisface las expectativas del lector.

Documentación y comunicación

Muchas tareas de programación en las profesiones de datos son esfuerzos de equipo. Aunque pases largos periodos codificando en soledad, ese código se enviará a menudo a un equipo para su revisión y uso. Esto hace que sea imperativo que la comunicación sobre el código sea clara dentro del equipo.

Al enviar código a un compañero de equipo, es importante enviarle información sobre la finalidad del código, su uso adecuado y cualquier peculiaridad que deba tener en cuenta sobre el código al ejecutarlo. Este tipo de comunicación se llama documentación y siempre debe acompañar al código.

La convención es proporcionar esta documentación dentro de un archivo de texto llamado README.txt que se guarda en la misma carpeta que el archivo de código principal. Sin embargo, determinados equipos pueden tener normas diferentes para la documentación, como utilizar Notion o un Google Doc.

¿Qué hay que documentar?

El archivo de documentación debe incluir todo lo que alguien necesitaría saber para hacerse cargo del proyecto. Debe haber información sobre cómo utilizar el código, su finalidad, arquitectura y diseño. Debes incluir notas sobre cuáles son las entradas y salidas cuando se ejecuta el código, así como cualquier peculiaridad.

También es útil añadir información sobre la detección de errores y el mantenimiento. Según las normas de codificación de tu empresa, también puedes incluir información sobre el autor, las fechas de finalización del proyecto u otra información.

Crear archivos README de fácil lectura

Al escribir archivos README, es importante mantener una estructura clara. Etiqueta claramente tus entradas y salidas y las distintas secciones de tu documento. Pon la información más importante para tu usuario en la parte superior. Todo lo que sea crítico debe etiquetarse y destacarse con mayúsculas, una serie de guiones u otra cosa.

Docstrings

Un docstring puede ser útil para alguien que utilice tu código por primera vez. Es una cadena literal escrita en tu código que proporciona información sobre el código. En Python, si utilizas la línea de comandos para buscar documentación sobre una clase, método o función, el texto que se muestra es el docstring dentro de ese código.

Aquí tienes un ejemplo de docstring para una función:

def calculate_total_price(unit_price, quantity):
    """
    Calculate the total price of items based on unit price and quantity.
 
    Args:
        unit_price (float): The price of a single item.
        quantity (int): The number of items purchased.
 
    Returns:
        float: The total price after multiplying unit price by quantity.
 
    Example:
        >>> calculate_total_price(10.0, 5)
        50.0
    """
    total_price = unit_price * quantity
    return total_price

Documentar tu código puede parecer mucho trabajo, sobre todo cuando ya conoces los entresijos de tu programa. Pero una documentación adecuada puede ahorrarte mucho tiempo cuando pases tu código a otra persona o cuando revises un viejo proyecto con el que hace tiempo que no trabajas. Aquí tienes un artículo donde puedes leer más sobre las mejores prácticas para documentar código Python.

Buenas prácticas de codificación: Procesamiento eficiente de datos

Además de claridad, un buen código debe ejecutarse con eficacia. Puedes incluir algunas prácticas en tu escritura para asegurarte de que tu código procesa los datos con eficacia.

Evitar bucles e iteraciones innecesarios

Los bucles suelen ser tareas que consumen mucho procesador. Uno o dos bucles pueden ser inevitables, pero demasiados bucles pueden atascar rápidamente un programa que, de otro modo, sería eficiente. Limitando el número de bucles e iteraciones que tienes en tu código, puedes aumentar su rendimiento.

Vectorizar las operaciones para mejorar el rendimiento

Una forma de reducir el número de bucles en tu código es vectorizar las operaciones. Esto significa realizar una operación en todo un vector a la vez, en lugar de recorrer cada valor de uno en uno.

list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
result = []
 
for i in range(len(list_a)):
    result.append(list_a[i] + list_b[i])
 
print(result)

En este ejemplo, utilizamos un bucle for para sumar dos listas. Al vectorizar, podemos eliminar el bucle y concatenar las dos listas sin iterar.

import numpy as np
 
list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
 
array_a = np.array(list_a)
array_b = np.array(list_b)
 
result = array_a + array_b
 
print(result)

Otra técnica para reducir bucles en Python es utilizar comprensiones de listas, sobre las que puedes aprender más en el tutorial de DataCamp sobre comprensión de listas en Python.

Técnicas de gestión y optimización de la memoria

La gestión eficiente de la memoria es crucial para las aplicaciones de procesamiento de datos. Un uso ineficiente de la memoria puede provocar cuellos de botella en el rendimiento e incluso fallos en la aplicación. Para optimizar el uso de la memoria, considera las siguientes técnicas:

Perfiles de memoria

Utiliza herramientas de perfilado de memoria para identificar fugas de memoria y áreas de consumo excesivo de memoria en tu código. Los perfiladores ayudan a identificar las partes de tu programa que necesitan optimización y te permiten centrar tus esfuerzos en las áreas más críticas.

Serialización y compresión de datos

Cuando trabajes con grandes conjuntos de datos, considera la posibilidad de serializar los datos al disco o de utilizar la compresión de datos. La serialización reduce el uso de memoria al almacenar los datos en un formato compacto, mientras que la compresión reduce aún más los requisitos de almacenamiento.

Agrupación de datos

Si procesas conjuntos de datos extremadamente grandes que no caben en la memoria asignada, prueba a fragmentar los datos. Esto implica dividir los datos en trozos más pequeños y manejables que puedan procesarse secuencialmente o en paralelo. Ayuda a evitar un uso excesivo de memoria y te permite trabajar con conjuntos de datos más grandes.

DataCamp tiene un curso estupendo sobre cómo escribir código Python eficiente.

Buenas prácticas de codificación: Escalado y rendimiento

Es una buena idea tener en cuenta el rendimiento al codificar. Después de haber diseñado y escrito tu código inicial, debes editarlo para mejorar aún más el rendimiento.

Perfilar el código en busca de cuellos de botella de rendimiento

Un proceso llamado perfilado te permite encontrar las partes más lentas de tu programa para que puedas centrar allí tus esfuerzos de edición. Muchos IDE (Entornos de Desarrollo Integrado) llevan incorporado un software de perfilado que te permite encontrar fácilmente los cuellos de botella de tu código y mejorarlos.

Procesamiento paralelo

Una vez identificados los cuellos de botella, tienes que encontrar los mejores métodos para resolverlos. Una técnica es el procesamiento paralelo. Se trata de una técnica que consiste en dividir una tarea entre varios procesadores en tu ordenador o en la nube. Esto puede ser muy útil si tienes miles de cálculos que deben computarse.

Estrategias para manejar grandes conjuntos de datos

A medida que tu programa se amplíe, es probable que encuentres conjuntos de datos más grandes que deban procesarse con eficacia. Aplicar las estrategias adecuadas es esencial para evitar la degradación del rendimiento.

Partición de datos

Divide grandes conjuntos de datos en trozos manejables. Este enfoque, conocido como partición de datos, te permite procesar los datos en paralelo y distribuir la carga de trabajo entre varias unidades de procesamiento. Además, minimiza los requisitos de memoria para el procesamiento.

Compresión de datos

Considera la posibilidad de utilizar técnicas de compresión de datos para reducir la carga de almacenamiento y transmisión de grandes conjuntos de datos. Las bibliotecas de compresión como zlib y Snappy pueden reducir significativamente el tamaño de los datos sin comprometer su integridad.

Bases de datos distribuidas

Las soluciones de bases de datos distribuidas como Apache Cassandra, Amazon DynamoDB o Google Cloud Bigtable pueden ayudar a gestionar grandes conjuntos de datos. Estas bases de datos están diseñadas para manejar conjuntos de datos masivos y proporcionan mecanismos eficaces de almacenamiento y recuperación de datos.

Equilibrar la optimización con la legibilidad del código

Algunas técnicas de optimización también mejoran la legibilidad del código. Sin embargo, otras optimizaciones pueden dificultar el seguimiento de lo que ocurre. Es importante equilibrar estos dos objetivos al escribir y optimizar tu código.

Si una técnica va a mejorar mucho la eficacia de tu programa, puede merecer la pena que parezca un poco más enrevesada. Si lo haces, asegúrate de documentarlo bien. Por otra parte, una técnica que sólo te ahorrará un poco de tiempo puede no merecer la pena si dificulta mucho la lectura.

Buenas prácticas para el control de versiones y la colaboración

Al escribir código, una herramienta útil es el software de control de versiones. La versión más popular con diferencia es Git. Git guarda versiones anteriores de tu código, permitiéndote hacer cambios y volver siempre a una versión anterior si cometes un error catastrófico. Es esencialmente una copia de seguridad. Git también facilita la colaboración en un proyecto al poner de manifiesto fácilmente las diferencias y resolver los conflictos.

Consulta nuestro curso de introducción al control de versiones con Git para más detalles.

Importancia de los sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git)

Utilizar un sistema de control de versiones es casi tan vital como guardar tu trabajo. Te permite tener un registro de tus progresos, una copia de seguridad de las versiones realizadas con éxito y un lugar fácil para publicar tu trabajo. Repasemos las ventajas de utilizar git para proyectos de codificación tanto independientes como colaborativos.

Codificación colaborativa

Una forma de colaborar en un proyecto es pasar las versiones de una en una. En este sistema, cada programador esencialmente "comprueba" el código, trabaja en su sección y la pasa al siguiente programador. Esto es lento e ineficaz. También puede ocasionar problemas si dos personas trabajan accidentalmente en el archivo al mismo tiempo, dando lugar a dos versiones diferentes del mismo código.

Una solución mejor es utilizar un sistema de control de versiones como Git. Con Git, varios programadores pueden trabajar en el código simultáneamente. Cuando envían sus cambios de código al repositorio principal, se utiliza un proceso sencillo para fusionar las distintas partes del código de modo que todo funcione conjuntamente. Una vez fusionado, el código recién actualizado está disponible libremente para todos los que tengan acceso al repositorio. Esto permite a cada programador trabajar en la versión más reciente del código.

Git también proporciona una forma sencilla de iniciar un proceso de revisión del código.

Codificación independiente

Cuando eres la única persona que trabaja en un proyecto, puede ser tentador omitir el uso de Git por simplicidad. Sin embargo, hay varias razones de peso para utilizar Git como parte de tu flujo de trabajo, incluso para proyectos independientes.

Una de las razones más convincentes para utilizar Git en proyectos independientes es conservar la posibilidad de volver a una versión anterior del código si deja de funcionar como esperabas. Por ejemplo, supongamos que añades un nuevo análisis a un sistema de recomendación que has creado. El análisis parece funcionar bien, pero de repente, el sistema de recomendación original empieza a tener problemas. Parece obvio que el problema se debe al nuevo análisis, pero ¿dónde surgió específicamente el problema? Puede ser útil tener una versión sin el análisis para mirarla junto a la nueva versión y rastrear el problema.

Git también te permite publicar fácilmente tu código para que otros puedan verlo o utilizarlo. Esto es muy útil para crear una cartera, crear programas de código abierto o enviar código a los clientes. Luego, si necesitas actualizar tu código por cualquier motivo, es fácil introducir una nueva versión.

Configurar y gestionar repositorios

Si trabajas en equipo, puedes contribuir a un repositorio ya establecido. Sin embargo, puede que tengas que crear un repositorio tú mismo. Afortunadamente, plataformas como GitHub y Bitbucket tienen instrucciones muy fáciles de usar para crear un nuevo repositorio.

Una vez establecido, tendrás que compartir tu repositorio con tus colaboradores, estar al tanto de las pull requests y fusiones, y asegurarte de que todos los colaboradores siguen reglas de confirmación similares.

Flujos de trabajo colaborativos (ramificación, fusión, pull requests)

Hay algunos términos que es útil conocer cuando trabajas con Git.

Ramificación

Cuando se crean dos versiones diferentes del mismo código, se habla de ramificación.

Fusión

Fusionar es el proceso de resolver las diferencias entre dos o más ramas para crear una única versión del código.

Solicitudes de extracción

Cuando un programador quiera una versión del código en un repositorio, emitirá una pull request. Esto es esencialmente un permiso para descargar una versión del código con la que trabajar.

Empuja

Cuando un programador añade una nueva versión del código al repositorio, esto se llama empujar una nueva versión. El tutorial Git Push/Pull de DataCamp explica las diferencias entre estos términos y cómo utilizar cada uno de ellos.

Manejar los conflictos y mantener limpio el historial de confirmaciones

Si varios colaboradores modifican las mismas líneas de código, Git lo marcará como un conflicto de fusión. Resolver los conflictos implica editar manualmente el código en conflicto para conciliar los cambios, eligiendo esencialmente qué versión de esa línea de código conservar. Tras la resolución, puedes confirmar los cambios y continuar con la fusión.

Mantén un historial de confirmaciones limpio e informativo escribiendo mensajes de confirmación claros y concisos. Sigue un formato coherente y describe la finalidad de cada compromiso. Esto ayuda a seguir los cambios a lo largo del tiempo para que todos puedan comprender la historia del proyecto.

Para más información sobre Git, recomiendo encarecidamente los cursos Introducción a Git y Conceptos de GitHub de DataCamp.

Buenas prácticas de revisión y refactorización del código

Realizar revisiones eficaces del código para garantizar la calidad

Una revisión del código es una forma fantástica de mejorar tu código y tus habilidades de programación. Se trata básicamente de una revisión por pares, en la que otra persona revisará tu código y te dará su opinión.

Si trabajas en un equipo, es posible que tengas revisiones de código obligatorias de forma regular.

Sin embargo, incluso si trabajas solo, es una buena idea solicitar revisiones ocasionales del código para mantenerlo al día. También es una forma estupenda de aprender nuevas formas de hacer las cosas y de conocer cuestiones de seguridad con las que quizá no estés familiarizado.

Identificar los olores de código y cuándo refactorizar

¿Alguna vez has abierto el frigorífico y has notado un mal olor que te ha puesto a buscar lo que se había echado a perder? Si es así, estás familiarizado con el uso del olor como indicador de que algo va mal. Esta misma idea se utiliza en las revisiones de código.

Por supuesto, al hacer una revisión del código, no estás usando literalmente la nariz para olfatear el código. Pero los revisores buscan indicadores de que algo va mal, que se denominan olores de código.

Algunos problemas pueden requerir un simple cambio en una línea de código para repararlos. Sin embargo, otros problemas pueden obligarte a replantearte toda una sección o todo el documento.

Estas correcciones de mayor envergadura, en las que cambias la estructura del código subyacente sin cambiar la funcionalidad del código, se denominan refactorización. Por ejemplo, esto puede hacerse para reparar un fallo de seguridad manteniendo idéntica la experiencia del usuario.

Tratamiento de errores y pruebas

Importancia del tratamiento de errores y de las pruebas

Probar tu código es imprescindible para asegurarte de que tu código hace lo que crees que debe hacer. Prueba tu código con pequeños conjuntos de datos ficticios en los que sepas cuál debe ser el resultado y comprueba que tu programa da la respuesta esperada. Si tienes tiempo y recursos, probar tu código en varios conjuntos de datos que pongan a prueba distintos aspectos de tu programa puede garantizar que tu código funciona como esperas.

Si creas código que va a estar en funcionamiento durante un tiempo, como una canalización de datos o una aplicación, es especialmente importante tener en cuenta la gestión de errores. Los errores pueden producirse cuando tus fuentes de datos han cambiado o cuando tu usuario final hace algo inesperado. Añadir bloques de código que gestionen los errores esperados puede mantener tu programa funcionando sin fallos.

Desarrollo basado en pruebas

El Desarrollo Orientado a Pruebas (TDD) es un principio fundamental de la ingeniería del software que deberías incorporar a tus proyectos de codificación. Este enfoque sitúa las pruebas en la vanguardia del proceso de desarrollo, garantizando que cada fragmento de código se evalúe rigurosamente antes de considerarlo completo.

Al adherirte a los principios de TDD, creas una red de seguridad de pruebas que no sólo verifican la corrección de tu código, sino que también ayudan a guiar el propio proceso de desarrollo. Es una postura proactiva en las pruebas que da como resultado un código más resistente, más fácil de mantener y menos propenso a los defectos.

Escribir pruebas unitarias para validar la funcionalidad del código

Las pruebas unitarias son pruebas escritas para validar determinadas partes de tu código. Por ejemplo, puedes ejecutar una prueba unitaria sobre una función que escribas para convertir unidades de Celsius a Fahrenheit. En esta prueba unitaria, preguntas si tu código obtiene la respuesta correcta a un ejemplo concreto.

Python tiene dos bibliotecas especialmente útiles para escribir pruebas unitarias, unittest y pytest. Escribir pruebas unitarias exhaustivas no sólo aumenta la fiabilidad de tu código, sino que también sirve como documentación, ilustrando cómo deben comportarse las distintas partes de tu software.

import unittest
 
# The function we want to test
def square(x):
    return x ** 2
 
# Create a test class that inherits from unittest.TestCase
class TestSquare(unittest.TestCase):
 
    # Define a test case for the square function
    def test_square_positive_number(self):
        result = square(5)
        self.assertEqual(result, 25)  # Assert that the result is equal to 25
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Éste es un ejemplo de prueba unitaria para una función sencilla y su salida.

#OUTPUT
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s
 
OK

Uso de bloques try-except para una ejecución robusta del código

Incorporar bloques try-except en tu código es una técnica fundamental de gestión de errores que puede mejorar significativamente la robustez del código.

Estos bloques te permiten manejar con elegancia situaciones inesperadas o excepciones que puedan surgir durante la ejecución del programa.

Al anticiparte a posibles errores y definir cómo debe reaccionar tu código ante ellos, puedes evitar fallos y comportamientos inesperados, lo que se traduce en una aplicación más fácil de usar y fiable. Tanto si se trata de gestionar errores de E/S de archivos, problemas de conectividad de red o problemas de validación de entradas, un uso sensato de los bloques try-except puede hacer que tu código sea más resistente y fácil de usar.

try:
    num = int(input("Enter a number: "))
    result = 10 / num  # Attempt to perform division
except ZeroDivisionError:
    result = None  # Set result to None if division by zero occurs
 
print(f"Result of the division: {result}")

Consideraciones sobre seguridad y privacidad

Proteger los datos sensibles

Puede que trabajes en un proyecto con algunos datos sensibles, como información sanitaria, contraseñas o información de identificación personal. Hay varias leyes en vigor que restringen la forma en que pueden utilizarse estos tipos de datos y cómo deben salvaguardarse. Es importante que incorpores estas salvaguardas a tu código a medida que lo creas.

En otros casos, puedes estar trabajando con código que es importante mantener seguro por razones no legales, como tratar secretos de empresa. Al escribir tu código, y definitivamente antes de desplegar cualquier código, debes asegurarte de que estos datos se mantienen seguros. A continuación se indican algunas buenas prácticas de seguridad en la codificación.

Minimización de datos

Es importante recoger sólo los datos absolutamente necesarios para tu proyecto. Evita recopilar información excesiva que pueda ser mal utilizada si tu sistema se ve comprometido. Además, puedes aplicar políticas de retención de datos para eliminar los que ya no sean necesarios.

Control de acceso

Implanta controles de acceso sólidos para garantizar que sólo los usuarios y procesos autorizados puedan acceder a los datos sensibles. El control de acceso basado en roles puede ayudar a proteger los datos sensibles. Revisa y audita periódicamente los permisos de acceso para detectar y rectificar cualquier acceso no autorizado.

Cifrado de datos

La encriptación es una técnica fundamental para proteger los datos. Utiliza algoritmos y protocolos de cifrado potentes para proteger los datos almacenados en bases de datos, en disco y durante la transmisión de datos a través de redes. Implementa bibliotecas y API de encriptación que estén bien examinadas y mantenidas para evitar vulnerabilidades comunes.

Cifrado y prácticas de codificación seguras

Las prácticas de codificación seguras son esenciales para crear aplicaciones que puedan resistir las amenazas a la seguridad. Cuando se trata de encriptación y codificación segura, ten en cuenta las siguientes recomendaciones:

Validación de entradas

Valida y sanea siempre las entradas de usuario para evitar vulnerabilidades de seguridad comunes como la inyección SQL, el cross-site scripting y la inyección de comandos. La validación de entradas garantiza que las entradas maliciosas no puedan comprometer la seguridad de tu aplicación.

Bibliotecas y componentes seguros

Cuando utilices bibliotecas o componentes de terceros, verifica su nivel de seguridad. Mantenlos actualizados para parchear las vulnerabilidades conocidas. Además, considera la posibilidad de utilizar bibliotecas y marcos centrados en la seguridad que estén diseñados para mitigar los riesgos de seguridad habituales.

Pruebas de seguridad periódicas

Incorpora pruebas de seguridad periódicas a tu proceso de desarrollo. Esto incluye la realización de pruebas de penetración, revisiones de código y evaluaciones de vulnerabilidad. Las herramientas automatizadas pueden ayudar a identificar fallos de seguridad, pero las pruebas manuales realizadas por expertos en seguridad son muy recomendables.

Autenticación y autorización seguras

Implanta mecanismos de autenticación seguros, como la autenticación multifactor, y controles de autorización sólidos para garantizar que los usuarios sólo tienen acceso a los recursos que necesitan. Evita codificar credenciales o información sensible en tu código o archivos de configuración.

Mantenerse al día sobre las amenazas a la seguridad es un objetivo en constante movimiento, ya que los malos actores actualizan continuamente sus tácticas. DataCamp tiene un curso de introducción a la privacidad de datos para ayudarte a empezar. Una vez que tengas algunos fundamentos, prueba un juego de guerra de seguridad como Bandit para poner a prueba tus nuevas habilidades.

Aprendizaje y crecimiento continuos

Los datos son un campo dinámico, en el que surgen constantemente nuevas tecnologías, lenguajes y bibliotecas. Para seguir siendo competitivo y relevante en el sector, es esencial hacer del aprendizaje y el crecimiento continuos una parte central de tu carrera. Un aspecto crucial de esto es mantenerse actualizado con las tendencias y bibliotecas de codificación.

Acostúmbrate a dedicar tiempo a aprender nuevos conceptos, lenguajes y herramientas. Suscríbete a boletines, sigue blogs de tecnología y asiste a seminarios web o conferencias relevantes para tu campo. Explora los cursos y tutoriales en línea que proporcionan experiencia práctica con las últimas tecnologías. Manteniéndote informado, puedes aprovechar las nuevas herramientas y metodologías para mejorar tus habilidades de codificación y tu productividad.

Participar en la comunidad de codificación y en los foros

Únete a foros online

Participa en foros de codificación como Stack Overflow, debates de GitHub o foros especializados relacionados con tus lenguajes de programación e intereses. Contribuye respondiendo a las preguntas y compartiendo tus conocimientos. Participar en debates y resolver problemas del mundo real no sólo ayuda a los demás, sino que también refuerza tu propia comprensión de los conceptos de codificación.

Asistir a reuniones y conferencias

Las reuniones y conferencias de codificación locales y virtuales ofrecen excelentes oportunidades para conectar con personas de ideas afines, compartir experiencias y aprender de los expertos. Estos actos suelen incluir talleres, charlas y sesiones de trabajo en red que pueden ampliar tus conocimientos y tu red profesional. Consulta esta lista de conferencias sobre datos para empezar.

Aprovechar los recursos en línea para la mejora continua

Internet es un tesoro de recursos para los desarrolladores que buscan la mejora continua. Aprovecha los cursos en línea, los tutoriales y los retos de codificación para perfeccionar tus habilidades y afrontar nuevos desafíos.

Cursos en línea

Los cursos online ofrecidos por DataCamp proporcionan experiencias de aprendizaje estructuradas y de alta calidad. Estos cursos abarcan una amplia gama de temas, desde los fundamentos de la codificación hasta temas avanzados como la ciencia de los datos y la ciberseguridad. Un buen punto de partida son los cursos generales de programación, como Introducción a Python, Escribir funciones en Python y R intermedio. También puedes probar con cursos más centrados en un nivel avanzado, como un curso sobre programación orientada a objetos.

Retos de codificación y plataformas de prácticas

Sitios web como LeetCode, Kaggle, HackerRank y CodeSignal ofrecen retos y competiciones de codificación que te permiten practicar la resolución de problemas y las habilidades algorítmicas. Participar regularmente en estos retos agudiza tus habilidades de codificación y te prepara para las entrevistas técnicas. DatCamp también organiza ocasionalmente desafíos, y cuenta con una amplia gama de problemas prácticos y proyectos reales de ciencia de datos que puedes utilizar para perfeccionar tus habilidades.

Contribuciones de código abierto

Considera la posibilidad de contribuir a proyectos de código abierto. Esto no sólo te permite trabajar en proyectos de análisis de datos del mundo real, sino que también te expone a prácticas de codificación colaborativas y a diversos estilos de codificación.

Conclusión

Programar es algo más que escribir código que sea funcional. Tu código debe ser claro, organizado, eficiente y escalable, sin perder de vista la calidad y la seguridad. Si adoptas estas buenas prácticas de codificación, no sólo crearás un código mejor, sino que también mejorarás tus habilidades. Considera la posibilidad de seguir cursos sobre principios de ingeniería de software, así como guías de buenas prácticas específicas del lenguaje, como las que se describen en este tutorial de buenas prácticas de Python. En un mundo en el que la precisión y la fiabilidad son primordiales, estas prácticas de codificación sirven como principios rectores que facultan a los profesionales de los datos para sobresalir, innovar y tener un impacto duradero.