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Python3 Linter: The Ultimate Guide to Boosting Your Code Quality

Python3 Linter: La guía definitiva para mejorar la calidad de tu código

Python, uno de los lenguajes de programación más utilizados, proporciona una variedad de herramientas para garantizar la calidad del código. Entre estas herramientas, los linters de Python ocupan un lugar especial. Analizan tu código para detectar posibles problemas como errores de sintaxis, errores de estilo o incluso problemas estructurales que pueden provocar errores o inconsistencias. Son tu primera línea de defensa contra un código de Python menos que perfecto, ayudándote a mantener los estándares de calidad a lo largo de todo el ciclo de desarrollo.

Esta guía exhaustiva te guiará a través de algunos de los mejores linters de Python3, te enseñará cómo configurarlos y te proporcionará información sobre las mejores prácticas de linting. En el camino, responderemos preguntas frecuentes, profundizaremos en temas relacionados y discutiremos algunas palabras clave de largo alcance asociadas al linting de Python.

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¿Qué es un linter en Python?

Un linter es una herramienta que verifica tu código fuente en busca de errores de programación, bugs, errores de estilo y construcciones sospechosas. En Python, hay varias herramientas linter disponibles que ayudan a garantizar la calidad del código y la conformidad con una guía de estilo particular.

En el universo de Python, algunos de los linters más populares incluyen Pylint, Flake8 y PyCodeStyle. Cada uno de estos linters tiene sus fortalezas y características que se adaptan a diferentes necesidades y preferencias.

¿Cuál es el mejor linter de Python?

Elegir el "mejor" linter de Python puede ser subjetivo, ya que la mejor opción suele depender de tus necesidades específicas y los requerimientos del proyecto. Sin embargo, Pylint y Flake8 son dos de los linters de Python más ampliamente utilizados.

Pylint es un linter altamente configurable y completo que verifica errores, trata de imponer estándares de codificación y ofrece sugerencias para refactorizar. Es conocido por su exhaustividad y su capacidad para personalizarse para adaptarse a cualquier proyecto o estilo de codificación.

Flake8, por otro lado, es una herramienta simple y fácil de usar que combina el poder de PyFlakes, pycodestyle y el verificador de complejidad McCabe. Es menos completo que Pylint, pero es más rápido y fácil de configurar, lo que lo convierte en una opción popular para principiantes o proyectos más pequeños.

Flake8 vs Pylint: Una comparación

Flake8 y Pylint tienen el mismo propósito central: hacer análisis estático de tu código Python. Sin embargo, difieren en su enfoque, características y complejidad.

Flake8 es una herramienta sencilla que verifica el estilo de codificación (PEP 8, la guía de estilo oficial de Python), busca errores de sintaxis y mide la complejidad del código. Es fácil de instalar, simple de usar y es conocido por su velocidad.

Pylint, por otro lado, es una herramienta más compleja y altamente configurable. Además de las verificaciones de PEP 8, también busca "code smells" (malos olores en el código), impone un estándar de codificación, verifica la presencia de docstrings e incluso ofrece sugerencias para mejorar tu código. Es conocido por sus exhaustivas verificaciones, que pueden ser de doble filo. Aunque ofrece más información sobre tu código, también puede resultar abrumador, especialmente para principiantes.

La elección entre Flake8 y Pylint a menudo se reduce a las necesidades del proyecto y la preferencia personal. Si estás comenzando o trabajando en un proyecto pequeño, Flake8 podría ser la mejor opción. Si necesitas información más detallada y estás trabajando en un proyecto más grande, Pylint puede ser más adecuado.

¿Cómo habilitar el linting en Visual Studio Code?

Visual Studio Code (VSCode) es un popular entorno de desarrollo integrado (IDE) que admite el linting de Python de manera predeterminada. Aquí tienes una guía simple sobre cómo habilitarlo:

  1. Primero, debes instalar la extensión de Python para VSCode. Abre la vista de extensiones (Ctrl+Shift+X), busca Python y haz clic en Instalar.
  2. A continuación, deberás instalar un linter. Si estás utilizando Pylint, puedes instalarlo ejecutando pip install pylint en tu terminal.
  3. Abre tu Configuración de Usuario (Ctrl+,) y busca Linting de Python. Asegúrate de que Linting de Python: Habilitado esté marcado.
  4. En la misma Configuración de Usuario, busca Linting de Python: Linter, selecciona pylint de la lista desplegable.

Ahora, cada vez que abras un archivo Python en VSCode, se ejecutará Pylint en tu código y mostrará los problemas que encuentre directamente en el editor.

¿Por qué debería usar un linter de Python?

En programación, a menudo decimos que el código se lee más de lo que se escribe. Un código de buena calidad no se trata solo de obtener el resultado correcto. También se trata de la mantenibilidad, legibilidad y depuración futura. Aquí es donde entran en juego los linters de Python.

Los linters de Python te ayudan a escribir un código Python limpio que cumpla con las recomendaciones de estilo de codificación, como PEP 8 para Python. Destacan posibles errores y bugs incluso antes de que se ejecute tu código. Además, proporcionan información útil sobre la complejidad y mantenibilidad de tu código, lo que ayuda a escribir un código eficiente.

¿Cuáles son los beneficios de usar un linter de Python?

Hay varios beneficios de utilizar un linter de Python:

  1. Consistencia del código: Los linters aseguran un estilo de codificación constante, lo que facilita a los demás (y a ti en el futuro) leer y entender tu código.
  2. Detección temprana de errores: Capturan posibles errores y bugs antes de la ejecución, evitándote horas de depuración posterior.
  3. Calidad del código: Los linters ayudan a garantizar que tu código sea de alta calidad, cumpliendo con las mejores prácticas de la comunidad de Python.
  4. Herramienta de aprendizaje: Especialmente para principiantes, los linters pueden servir como una excelente herramienta de aprendizaje, ayudándoles a comprender y seguir las convenciones de codificación de Python.

¿Cómo puedo mejorar la calidad de mi código Python?

Además de usar un linter, hay varias otras formas de mejorar tu código Python:

  1. Apegarse a la guía de estilo PEP 8 de Python: Esta es la guía de estilo oficial para el código Python y seguirla hace que tu código sea más legible y mantenible.
  2. Revisiones de código: Haz que otros revisen tu código. Pueden proporcionar diferentes perspectivas y encontrar posibles problemas que hayas pasado por alto.
  3. Escribir pruebas: Escribir pruebas ayuda a asegurar que tu código se comporte como se espera y lo hace más seguro al refactorizar.
  4. Aprendizaje continuo: Sigue aprendiendo sobre Python y su ecosistema. La comunidad de Python es activa y está en constante evolución, con nuevas mejores prácticas que se van introduciendo.

Aquí hay algunas preguntas frecuentes que cubren algunos aspectos clave del linting de Python:

Preguntas frecuentes

  1. ¿Cuál es la diferencia entre un linter y un formateador?

Un linter examina tu código en busca de posibles errores y violaciones de convenciones de codificación, mientras que un formateador reestructura tu código para seguir un estilo consistente, pero no verifica errores ni bugs.

  1. ¿Puedo usar un linter de Python en línea?

Sí, hay plataformas en línea como Pep8online y PythonBuddy que te permiten analizar tu código Python directamente en el navegador.

  1. ¿Cuál es la diferencia entre un linter y un depurador?

Un linter analiza tu código estáticamente en busca de posibles problemas, sin ejecutar el código, mientras que un depurador se utiliza para encontrar y solucionar problemas de forma dinámica ejecutando el código línea por línea.

Conclusión

Los linters de Python son herramientas cruciales para garantizar la calidad del código. Ya sea que seas un principiante que recién comienza o un desarrollador experimentado, los linters de Python pueden mejorar enormemente tu flujo de trabajo y mejorar tu código. Siguiendo esta guía y utilizando los linters, puedes asegurarte de que tu código Python sea limpio, eficiente y sin errores.