Guía completa para revisión de código Python de Redwerk

Acabas de recibir un proyecto Python -quizá de un proveedor o de tu equipo interno- y te aseguran que está bien escrito. Pero la confianza ciega rara vez funciona con el código. Para verificar que es sólido y seguro, necesitas una revisión profesional del código.

Hoy, su software funciona perfectamente, pero si el código está mal escrito, dentro de 3-4 años, añadir las cosas más sencillas a su aplicación será un enorme quebradero de cabeza. Le costará más y tardará una eternidad. Evalúa la calidad de tu código desde el principio para que no tengas que reescribirlo por completo cuando tu negocio crezca y sea necesario añadir nuevas funcionalidades.

Hemos creado una completa lista de comprobación de revisión de código Python para ayudarte a navegar por este proceso. En este artículo, compartiremos cómo revisar correctamente el código Python y nuestra experiencia con la auditoría de proyectos Python. Y si estás buscando un ejemplo de revisión de código Python, lo encontrarás al final del artículo, ¡así que sigue leyendo!

Cumplimiento del PEP 8

Un aspecto clave de la revisión del código Python es asegurarse de que el código se adhiere a una guía de estilo como PEP 8. PEP 8, la guía de estilo oficial de Python, promueve la coherencia del código ofreciendo convenciones estandarizadas de formato y nomenclatura.

¿Por qué es importante? El código se lee mucho más de lo que se escribe. Un estilo coherente, como el que impone PEP 8, hace que el código sea limpio, organizado y más fácil de mantener. Esto se traduce en una colaboración más fluida: los miembros del equipo pueden entender fácilmente el trabajo de los demás.

Disposición del código:

Compruebe si hay 4 espacios por nivel de sangría
Compruebe que no se mezclan tabuladores y espacios para la sangría
Compruebe si todas las líneas están limitadas a un máximo de 79 caracteres
Compruebe si las funciones de nivel superior y las definiciones de clases están rodeadas por dos líneas en blanco
Compruebe si los métodos dentro de una clase están separados por una sola línea en blanco
Compruebe si las importaciones se colocan al principio del archivo, justo después de los comentarios y docstrings del módulo, y antes de las constantes y globales del módulo
Compruebe si cada módulo o biblioteca de Python se importa en una línea separada

    # Wrong:

    # Arguments on first line forbidden when not using vertical alignment
    foo = long_function_name(var_one, var_two,
        var_three, var_four)

    # Further indentation required as indentation is not distinguishable
    def long_function_name(
        var_one, var_two, var_three,
        var_four):
        print(var_one)



    # Correct:

    # Aligned with opening delimiter
    foo = long_function_name(var_one, var_two,
                             var_three, var_four)

    # Add 4 spaces (an extra level of indentation) to distinguish arguments from the rest
    def long_function_name(
            var_one, var_two, var_three,
            var_four):
        print(var_one)

    # Hanging indents should add a level
    foo = long_function_name(
        var_one, var_two,
        var_three, var_four)

Espacios en blanco en expresiones y sentencias:

Compruebe que no hay espacios en blanco extraños inmediatamente dentro de paréntesis, corchetes o llaves
Compruebe que no hay espacios en blanco extraños entre una coma final y un paréntesis cerrado a continuación
Compruebe que no hay espacios en blanco superfluos inmediatamente antes de una coma, un punto y coma o dos puntos

    # Wrong:
    spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 } )

    # Correct:
    spam(ham[1], {eggs: 2})

Comentarios:

Compruebe si los comentarios son frases completas y fáciles de entender
Si un comentario es una frase u oración, su primera palabra debe ir en mayúsculas, a menos que sea un identificador que empiece por minúscula
Compruebe si los comentarios en línea se utilizan con moderación y sólo cuando el propio código no está claro
Utilice docstrings para proporcionar explicaciones completas sobre funciones, clases y módulos
Asegúrese de que los docstrings están formateados de acuerdo con PEP 257

    # Incorrect usage of docstrings
    def add_numbers_incorrect(a, b):
        # Function to add two numbers a and b.
        # Returns the sum.
        return a + b

    # Correct usage of docstrings
    def add_numbers_correct(a, b):
        """
        Add two numbers and return the result.

        Parameters:
        a (int): The first number.
        b (int): The second number.

        Returns:
        int: The sum of a and b.
        """
        return a + b

Convenciones de nomenclatura:

Comprueba si los nombres de los módulos utilizan letras minúsculas y guiones bajos (snake_case). Por ejemplo, mi_modulo.py
Compruebe si los nombres de las clases utilizan la convención CapWords (también conocida como CamelCase), en la que la primera letra de cada palabra se escribe en mayúscula sin guión bajo. Por ejemplo, MyClass
Asegúrese de que los nombres de variables y funciones son descriptivos e indican claramente su propósito. Por ejemplo, calcular_distancia, formatear_cadena
Compruebe si los nombres de funciones y variables utilizan letras minúsculas y guiones bajos (snake_case). Por ejemplo, mi_función, mi_variable
Compruebe si las constantes utilizan letras mayúsculas y guiones bajos para separar las palabras. Por ejemplo, MAX_SIZE, PI
Asegúrese de que las variables y funciones privadas utilizan un único prefijo de guión bajo (_) para indicar que la variable o función está destinada a uso interno. Por ejemplo, _funcion_interna
Compruebe si las variables y funciones protegidas utilizan un prefijo de guión bajo doble (__) para indicar que la variable o función está protegida (algo así como privada, pero las subclases pueden acceder a ellas). Por ejemplo, __variable_protegida
Si una variable o función no tiene ningún prefijo, se considera pública. Por ejemplo, public_variable, public_function()

    # Not recommended (use descriptive names)
    a = 30
    items = ["apple", "banana", "milk"]

    # Good variable names
    age_of_customer = 30
    shopping_cart_items = ["apple", "banana", "milk"]

Código de calidad

La calidad del código en el desarrollo de Python es clave para crear software fiable, mantenible y eficiente. Esta parte de la lista de comprobación le ayudará a mantener altos estándares de codificación en Python.

Legibilidad y simplicidad del código:

Evalúa la legibilidad del código: La sintaxis y los principios de diseño de Python abogan por la simplicidad y la claridad
Asegúrese de que la lógica es clara y concisa: no debe haber estructuras de código demasiado complejas o enrevesadas
Confirme que la estructura del código favorece el mantenimiento mediante el uso adecuado de funciones y clases

Prácticas de código Pythonic:

Evaluar la adherencia a los modismos Pythonic y las mejores prácticas. Esto incluye el uso eficaz de comprensiones de listas, expresiones generadoras y gestores de contexto
Revisar la implementación de características avanzadas de Python como decoradores y metaclases
Examinar el uso de los principios de tipado dinámico y tipado de patos de Python

    # Filtering even numbers greater than 10
    numbers = [12, 3, 45, 22, 18, 7, 4, 102, 20]


    # Using overly complex logic with nested conditions
    def filter_numbers():
        filtered_numbers = []
        for number in numbers:
            if number % 2 == 0:
                if number > 10:
                    filtered_numbers.append(number)
        return filtered_numbers


    # Using list comprehension for simplicity and readability
    def filter_numbers():
        return [number for number in numbers if number % 2 == 0 and number > 10]

Problemas específicos de Python:

Evaluar el código para un manejo adecuado de los retos específicos de Python, como el bloqueo global del intérprete (GIL) en aplicaciones multihilo
Revisar el manejo de funciones dinámicas, como la vinculación tardía y la comprobación de tipos en tiempo de ejecución

    # Incorrect runtime type checking
    def add_incorrect(a, b):
        if type(a) is not int or type(b) is not int:  # Using 'type' for type checking
            raise ValueError("Both arguments must be integers")
        return a + b

    # Correct runtime type checking using type hints (Python 3.5+)
    def add_correct(a: int, b: int) -> int:
        return a + b

Funcionalidad del código

Cuando revise la funcionalidad del código, hágase esta pregunta fundamental: ¿Hace el código lo que debe? Esto es lo que hay que tener en cuenta.

Objetivo previsto:

Confirmar que el código cumple los resultados deseados y se ajusta a las especificaciones del proyecto, teniendo en cuenta la naturaleza dinámica e interpretada de Python
Probar el código en varios escenarios para validar resultados consistentes y precisos, dada la versatilidad de Python en el manejo de diferentes tipos de datos
Comprobar si el código aprovecha las características idiomáticas de Python como la comprensión de listas o las expresiones generadoras para una implementación lógica eficiente

Gestión adecuada de los casos extremos:

Evalúe la capacidad del código para manejar situaciones inesperadas: La tipificación dinámica de Python y el amplio soporte de bibliotecas requieren una gestión cuidadosa de los casos extremos
Evalúe las respuestas a entradas inesperadas, como valores nulos o tipos de datos incorrectos
Compruebe la lógica de anticipación en la gestión de posibles errores y anomalías

    # Incorrect handling: Does not anticipate or properly handle unexpected inputs
    def divide_incorrect(a, b):
        return a / b

    # Correct handling: Includes anticipatory logic for null values and incorrect data types
    def divide_correct(a, b):
        if a is None or b is None:
            raise ValueError("Input values cannot be None")
        if not all(isinstance(x, (int, float)) for x in [a, b]):
            raise TypeError("Input values must be numbers")
        if b == 0:
            raise ValueError("Division by zero is not allowed")
        return a / b

Gestión de errores y registro eficaces:

Compruebe la eficacia del mecanismo de gestión de excepciones para detectar y gestionar errores
Revise la claridad y utilidad de los mensajes de error: Python permite personalizar los mensajes de error para una resolución de problemas informativa
Compruebe si el módulo de registro integrado de Python se utiliza en todo su potencial para facilitar la supervisión y la depuración

    import math
    import logging


    # Less effective exception handling
    def sqrt_less_effective(num):
        try:
            result = math.sqrt(num)
            return result
        except Exception:
            return "Error occurred"  # Generic error message, not very helpful


    # Effective exception handling with clear error messages and logging
    def sqrt_effective(num):
        try:
            if num < 0:
                raise ValueError("Cannot compute the square root of a negative number")
            result = math.sqrt(num)
        except ValueError as e:
            logging.error(f"ValueError encountered: {e}")
            raise  # Reraising the exception for further handling or logging
        return result

Funcionalidades específicas de Python:

Evalúe el uso de decoradores de Python para mejorar la funcionalidad sin modificar la lógica central
Compruebe el uso eficaz de la biblioteca estándar de Python, que ofrece diversos módulos para simplificar funcionalidades complejas
Evalúe la integración con marcos de trabajo de Python o bibliotecas de terceros cuando sea necesario, como peticiones para operaciones HTTP o Pandas para la manipulación de datos

Pruebas y validación:

Evaluar la calidad de las pruebas unitarias, asegurándose de que están bien estructuradas, son legibles y mantenibles
Compruebe si existen pruebas de integración para simular interacciones reales con sistemas externos como bases de datos o API
Examinar el uso de objetos simulados y dispositivos de prueba para aislar y probar componentes o funcionalidades específicos en Python

Rendimiento

La evaluación del rendimiento en el desarrollo de Python se centra en la eficiencia y optimización del código. Implica evaluar la utilización de recursos, la velocidad de ejecución y la eficiencia del procesamiento de datos.

Algoritmos y estructuras de datos eficientes:

Examinar la elección de algoritmos, asegurándose de que son óptimos para las tareas a realizar y considerar las implicaciones específicas de Python como el Bloqueo Global del Intérprete (GIL)
Evaluar la eficiencia del algoritmo en términos de complejidad temporal, especialmente importante en Python, donde ciertas operaciones pueden ser lentas y necesitan optimización para la escalabilidad
Comprobar si el código utiliza los tipos y estructuras de datos incorporados en Python, como listas, diccionarios y conjuntos, de la manera más eficiente

    # Check for duplicates in list
    numbers_list = [1, 3, 5, 7, 9, 3]


    # Inefficient usage: Using a list where a set would be more appropriate
    def check_duplicates_inefficient(numbers_list):
        for i in range(len(numbers_list)):
            for j in range(i + 1, len(numbers_list)):
                if numbers_list[i] == numbers_list[j]:
                    return True
        return False


    # Efficient usage: Using a set to check for duplicates
    def check_duplicates_efficient(numbers_list):
        unique_numbers = set(numbers_list)
        return len(numbers_list) != len(unique_numbers)

Complejidad computacional mínima:

Evaluar la complejidad computacional, clave en Python para minimizar la lentitud de ejecución debido a la naturaleza interpretada del lenguaje
Identificar áreas de mejora de la eficiencia computacional, como la optimización de bucles, comprensión de listas o aprovechamiento de la eficiencia de las matrices NumPy para datos numéricos
Comprobar si los procesos redundantes pueden racionalizarse con la biblioteca estándar de Python y los paquetes optimizados de terceros para sustituir las ineficaces implementaciones personalizadas

    # Find common elements
    list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    list2 = [3, 4, 5, 6, 7]


    # Redundant approach (using loops)
    def redundant_approach(list1, list2):
        common_elements = []
        for element in list1:
            if element in list2:
                common_elements.append(element)
        return common_elements


    # Streamlined approach (using itertools.filter)
    def streamlined_approach(list1, list2):
        return list(filter(lambda x: x in list2, list1))

Optimización del rendimiento:

Revisar el código en busca de técnicas de optimización, especialmente en aplicaciones de cálculo intensivo
Analizar los posibles cuellos de botella, como las operaciones de E/S, la latencia de la red o el uso ineficiente de las capacidades de subprocesamiento y multiprocesamiento de Python
Confirmar la ausencia de problemas de rendimiento comunes, como fugas de memoria, que pueden ser especialmente complicadas en Python debido a su sistema de recolección de basura, o el uso excesivo de la CPU debido a algoritmos ineficientes

    import math


    # Inefficient algorithm causing excessive CPU usage
    def find_prime_numbers(n):
        primes = []
        for num in range(2, n):
            prime = True
            for i in range(2, num):
                if num % i == 0:
                    prime = False
                    break
            if prime:
                primes.append(num)
        return primes


    # Efficient algorithm to reduce CPU usage
    def find_prime_numbers(n):
        is_primal = [True] * (n + 1)
        for i in range(2, math.floor(math.sqrt(n))):
            if is_primal[i]:
                j = i*i
                while j <= n:
                    is_primal[j] = False
                    j += i
        return [i for i in range(2, n) if is_primal[i]]

Perfilado y pruebas de rendimiento:

Verificar si la base de código utiliza herramientas de perfilado como cProfile o line_profiler para identificar secciones de código con potenciales cuellos de botella de rendimiento
Determinar si el proyecto incorpora marcos de pruebas de rendimiento como PyTest o unittest para establecer puntos de referencia de rendimiento
Examinar el uso de compiladores JIT como PyPy o herramientas de optimización como Cython para secciones de código críticas para el rendimiento

Aprovechamiento de las capacidades asíncronas de Python:

Evaluar el uso de la programación asíncrona con asyncio u otras bibliotecas para manejar eficientemente las operaciones ligadas a E/S y de alta latencia
Comprobar el uso efectivo de la sintaxis async/await en Python 3.5+, crucial para escribir código no bloqueante y mejorar el rendimiento de las aplicaciones I/O-bound
Revisar la implementación de concurrent.futures para gestionar un conjunto de hilos o procesos, optimizando las tareas ligadas a la CPU en Python

    import requests
    import asyncio
    import aiohttp


    # Wrong usage (blocking I/O calls)
    def download_file(url):
        """Downloads a file synchronously (blocking)"""
        response = requests.get(url)
        with open(f"file_{url.split('/')[-1]}", "wb") as f:
            f.write(response.content)

    def run_download():
        url1 = "https://example.com/file1.txt"
        url2 = "https://example.com/file2.txt"
        download_file(url1)
        download_file(url2)

    run_download()


    # Correct usage (using async/await for non-blocking I/O)
    async def download_file_async(url):
        """Downloads a file asynchronously (non-blocking)"""
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as response:
                if response.status == 200:
                    filename = f"file_{url.split('/')[-1]}"
                    async with open(filename, "wb") as f:
                        await f.write(await response.read())

    async def main():
        url1 = "https://example.com/file1.txt"
        url2 = "https://example.com/file2.txt"
        tasks = [download_file_async(url) for url in [url1, url2]]
        await asyncio.gather(*tasks)  # Run tasks concurrently

    asyncio.run(main())

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Escalabilidad y mantenimiento

Imagina que tu proyecto Python despega: más usuarios, más datos, más funciones. A continuación, te explicamos cómo garantizar que tu código pueda hacer frente al crecimiento y siga siendo manejable.

Diseño modular y reutilizable:

Evaluar si el código está segmentado en unidades lógicas como módulos o paquetes
Compruebe si los módulos están poco acoplados y tienen dependencias mínimas entre sí
Compruebe si las funcionalidades se desglosan en funciones y clases bien definidas y reutilizables
Evalúe la reutilización de los componentes del código: en la biblioteca estándar de Python se puede encontrar una gran cantidad de módulos y funciones reutilizables

    import math


    # Wrong usage (calculations are specific to this scenario)
    def main():
        # All calculations done within the main block (not reusable)
        radius = 5
        area_circle = 3.14 * radius * radius
        print(f"Circle Area: {area_circle}")

        length = 10
        width = 6
        area_rectangle = length * width
        print(f"Rectangle Area: {area_rectangle}")

    if __name__ == "__main__":
        main()


    # Correct usage (using reusable functions)
    def calculate_circle_area(radius):
        """Calculates the area of a circle"""
        return math.pi * radius * radius

    def calculate_rectangle_area(length, width):
        """Calculates the area of a rectangle"""
        return length * width

    def main():
        # Use reusable functions for calculations
        radius = 5
        circle_area = calculate_circle_area(radius)
        print(f"Circle Area: {circle_area}")

        length = 10
        width = 6
        rectangle_area = calculate_rectangle_area(length, width)
        print(f"Rectangle Area: {rectangle_area}")

    if __name__ == "__main__":
        main()

Consideraciones sobre grandes conjuntos de datos:

Revisar el manejo de grandes conjuntos de datos por parte del código, un requisito común en las aplicaciones Python, especialmente en la ciencia de datos y el aprendizaje automático
Analizar la arquitectura y los patrones de diseño para la escalabilidad, como el uso de lazy loading, generadores o técnicas eficientes de procesamiento de datos como la vectorización con NumPy
Identificar cuellos de botella que puedan impedir la escalabilidad, como asignaciones de memoria excesivas o consultas ineficientes a bases de datos

    import numpy as np


    data = np.random.rand(1000000)


    # Inefficient data processing without vectorization
    def process_data_inefficient(data):
        total = sum(data)
        mean = total / len(data)
        return mean


    # Efficient data processing with NumPy
    def process_data_efficient(data):
        # Using NumPy for vectorized operations
        np_data = np.array(data)
        mean = np.mean(np_data)
        return mean

Aprovechamiento del ecosistema Python para la escalabilidad:

Evaluar la integración con frameworks de Python como Django o Flask, que pueden afectar a la escalabilidad en aplicaciones web
Evaluar el uso de bibliotecas de Python como Pandas, NumPy o SciPy en aplicaciones con gran cantidad de datos por su impacto en el rendimiento y la escalabilidad
Revisar la implementación de la programación asíncrona utilizando asyncio u otros frameworks

Compatibilidad, dependencias y seguridad

Gestión adecuada de las dependencias:

Evaluar el uso e integración de librerías y frameworks externos, dado el rico ecosistema de paquetes de terceros de Python
Comprobar la correcta especificación y gestión de dependencias, utilizando herramientas como pip para la instalación de paquetes y virtualenv o pipenv para la creación de entornos aislados
Revisar la compatibilidad de las versiones de las bibliotecas con la versión de Python del proyecto
Compruebe si hay bibliotecas obsoletas o con vulnerabilidades de seguridad conocidas

Conflictos de Dependencias Mínimos:

Identifica posibles conflictos entre dependencias, un problema común en proyectos Python debido a la interacción de múltiples paquetes
Inspeccionar el código en busca de redundancia de dependencias: buscar múltiples paquetes que ofrezcan funcionalidades similares
Examinar estrategias para resolver conflictos de dependencias, cruciales para que los proyectos Python mantengan su estabilidad y funcionalidad

Fijación de versiones y bloqueo de dependencias:

Comprobar la fijación de versiones de dependencias críticas para evitar interrupciones inesperadas debidas a actualizaciones de paquetes
Revisar el uso de mecanismos de bloqueo de dependencias, como Pipfile.lock o requirements.txt, para garantizar compilaciones y despliegues reproducibles

Consideraciones de seguridad:

Revisar el uso de mecanismos de protección contra vulnerabilidades de seguridad bien conocidas como inyección SQL, cross-site scripting y referencias directas inseguras a objetos
Compruebe si los datos confidenciales, como contraseñas, tokens o números de tarjetas de crédito, están cifrados en tránsito y en reposo, y si existen controles de acceso adecuados
Asegurarse de que todos los datos introducidos por el usuario están desinfectados: validación de tipos de datos, longitudes y formatos esperados
Compruebe cómo se gestionan las funciones y los permisos de los usuarios para garantizar que sólo los usuarios autorizados puedan acceder a funciones específicas
Asegurarse de que existen mecanismos de invalidación y tiempo de espera de sesión adecuados para evitar accesos no autorizados

    @app.route('/search', methods=['GET'])
    def search():
        user_query = request.args.get('query')
        db_connection = sqlite3.connect('database.db')
        cursor = db_connection.cursor()
    ----------------------------
        # Wrong: vulnerable to SQL injection
        cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%{user_query}%'")
    ----------------------------
        # Correct: Protected against SQL Injection
        query = "SELECT * FROM users WHERE name LIKE ?"
        cursor.execute(query, ('%' + user_query + '%',))
    ----------------------------
        results = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        db_connection.close()
        return str(results)

Control de versiones

El control de versiones es esencial para gestionar y hacer un seguimiento eficaz de los cambios en el código, especialmente en entornos colaborativos. Garantiza un historial claro del desarrollo y es crucial para mantener un código de alta calidad.

Mensajes de confirmación significativos:

Revisar los mensajes de confirmación para que sean claros e informativos: deben describir sucintamente los cambios, las actualizaciones de la lógica, las optimizaciones o las correcciones de errores
Garantizar la coherencia del formato y el estilo de los mensajes de confirmación
Confirmar que los mensajes de confirmación proporcionan suficiente contexto para entender los cambios, como modificaciones en las estructuras de datos, mejoras de algoritmos o decisiones importantes de refactorización

Mensajes de confirmación malos: “error corregido”, “actualizaciones”, “corregidos todos los errores”, “rendimiento mejorado”

Mensajes de confirmación buenos: “fix: handle null values in user input”, “feat: implement user registration feature”, “test: add unit tests for login functionality”

Uso adecuado de ramas y Pull Requests:

Asegurarse de que se practica una buena higiene en el control de versiones, utilizando estrategias de creación de ramas descriptivas y sin confirmaciones grandes y sin objetivo
Asegurarse de que las pull requests se revisan a fondo, centrándose en la calidad del código, el cumplimiento de las normas del proyecto y la integración con el código existente
Comprobar si hay ramas demasiado complejas o redundantes para mantener una base de código limpia y manejable

Colaboración eficaz e integración del código:

Revisar los procesos de colaboración en los cambios de código: asegurarse de que promueven un trabajo en equipo eficaz y se adaptan a la escala y complejidad del proyecto
Confirmar el buen manejo de las integraciones de código y la resolución eficaz de los conflictos de fusión
Evaluar el uso de herramientas y prácticas de revisión de código Python, asegurándose de que contribuyen a mantener la calidad y coherencia del código

Mejora de la revisión del código Python

Aunque esta lista de comprobación para la revisión de código Python le permite realizar revisiones eficaces internamente, existen ventajas significativas si se recurre a servicios independientes de revisión de código.

Ventajas de las revisiones independientes del código

He aquí por qué contratar a un experto externo para que realice un análisis en profundidad de su código base es una buena idea:

Nueva perspectiva: Es un hecho conocido que cuando los desarrolladores se familiarizan con su propio código, pueden desarrollar un cierto “punto ciego” y perder de vista el panorama general. Los revisores externos ayudarán a identificar los errores que se hayan pasado por alto.
Análisis objetivo: Los revisores externos no están influidos por la dinámica del equipo ni por las relaciones existentes, por lo que sus revisiones son más críticas y siempre imparciales.
Revisión más profunda: Las revisiones de código en Redwerk van más allá de la mera funcionalidad. Nuestros revisores inspeccionarán su código en busca de vulnerabilidades de seguridad, identificarán cuellos de botella en el rendimiento y le ayudarán a conseguir un código legible y mantenible.
Mayor experiencia: Los revisores externos trabajan en diversos proyectos, encontrando una amplia gama de estilos de codificación y posibles errores. Esta experiencia polifacética les permite reconocer patrones que pueden indicar problemas potenciales, mientras que su equipo interno suele estar más centrado en las funcionalidades específicas de su proyecto.

Nuestra experiencia y servicios de revisión de código Python

Antes de hablar de cómo puede beneficiarse de nuestros servicios, nos gustaría mencionar brevemente los resultados de nuestra revisión de código Python más reciente.

Complete Network, una empresa estadounidense de soporte informático de redes, se asoció con Redwerk para auditar su aplicación de gestión de presupuestos, que está escrita en Python. Se nos pidió que revisáramos la API de backend de la aplicación. Nuestros revisores de código informaron de 40 problemas críticos relacionados con la arquitectura, el rendimiento y la seguridad.

También compartimos algunas victorias fáciles para aumentar el rendimiento con el almacenamiento en caché de Django y las herramientas de aceleración de Python. Con nuestra ayuda, Complete Network aumentó la capacidad de mantenimiento de su código en un 80% y aprendió las mejores prácticas de revisión de código Python para evitar futuros dolores de cabeza.

Si está preparando su producto para una futura adquisición o un lanzamiento importante, una revisión de código exhaustiva e imparcial puede ser su red de seguridad. A continuación le explicamos cómo podemos ayudarle:

Revisión del proyecto: Nuestro análisis estático del código, junto con la revisión automatizada del mismo, pondrá de manifiesto las áreas de mejora en cuanto a funcionalidad, seguridad, mantenimiento y rendimiento.
Diligencia debida: Nuestra revisión del código puede formar parte de una auditoría de diligencia debida, proporcionando una imagen clara de la calidad del código, los riesgos potenciales y la capacidad de mantenimiento a largo plazo.
Revisión previa al despliegue: Asegúrese de que su proyecto Python está listo para su lanzamiento con nuestra revisión previa a la implementación. Identificaremos y abordaremos cualquier problema pendiente para garantizar un despliegue sin problemas.
Revisión de seguridad: Podemos llevar a cabo una revisión específica del código de seguridad de Python para analizar su código con respecto a las prácticas estándar del sector, descubrir vulnerabilidades de seguridad y examinar detenidamente las bibliotecas y dependencias externas.

¿Tiene áreas específicas en las que le gustaría que nos centráramos? Póngase en contacto con nosotros para estudiar cómo podemos adaptar nuestro proceso de revisión a sus necesidades específicas.

Reflexiones finales

Una revisión del código es una inversión en el futuro de su proyecto, que le ahorrará tiempo, dinero y dolores de cabeza en el futuro. Al recurrir a la experiencia de revisores externos, tendrá acceso a un conjunto más amplio de conocimientos y experiencia. Esto, combinado con su perspectiva fresca y su enfoque en las mejores prácticas de revisión de código, le permitirá identificar problemas sutiles y oportunidades de optimización que su equipo interno, por fantástico que sea, podría pasar por alto.

Lista de revisión de código Python de Redwerk