Buenas Prácticas de la Biblioteca Estándar

Utiliza los módulos "con baterías incluidas" antes que los de PyPI, y ten en cuenta cuándo la biblioteca estándar no es suficiente.

Cómo Usar Esta Lista

• Comprueba la biblioteca estándar durante la revisión del diseño antes de añadir dependencias.
• Documenta las "escape hatches" (soluciones alternativas) cuando se elija PyPI (httpx, pydantic, argon2).
• Fija las características de la versión de Python en el manifiesto (3.14) en la documentación del equipo.

A - Selección

• Prueba pathlib + json + logging antes que los micro-paquetes. La mayoría de los scripts no necesitan más.
• Añade PyPI cuando la biblioteca estándar carezca de características o ergonomía a tu escala. HTTP/2, validación, hashing de contraseñas.
• Prefiere tomllib para TOML en 3.11+. Alineado con el ecosistema pyproject.toml y uv 0.6+.
• Usa zoneinfo + datetime UTC conscientes. Instala tzdata en despliegues de Windows.
• argparse es suficiente para CLIs internas; typer cuando la experiencia de usuario importa. Los scripts sin dependencias se quedan con argparse.

B - Seguridad

• subprocess con argumentos de lista, shell=False por defecto. Audita cualquier shell=True con entrada del usuario.
• secrets para tokens; nunca el módulo random. Los enlaces de sesión y restablecimiento usan CSPRNG.
• Nunca uses sha256 solo para contraseñas. Usa argon2/bcrypt a través de bibliotecas establecidas.
• json.loads entrada no confiable con límites de tamaño. Evita DoS por cargas útiles gigantes.
• Patrones re revisados para backtracking catastrófico. Establece un tiempo límite o simplifica el patrón.

C - Archivos y Tiempo

• Objetos Path y codificación utf-8 explícita en E/S de texto. No concatenes rutas de cadenas.
• Almacena en UTC; convierte con zoneinfo para mostrar. Rechaza datetime ingenuos en el dominio.
• hashlib.file_digest o actualización por fragmentos para archivos grandes. No leas varios GB en RAM.
• Precedencia de configuración: CLI > env > archivo > valores por defecto. Documenta el orden en README.
• No incluyas secretos en INI en git. Inyección de entorno para claves.

D - Ergonomía

• dataclass + StrEnum para DTOs internos; Pydantic en el borde de la API. Límite de validación claro.
• contextmanager para ámbitos pequeños; ExitStack para muchos. Limpieza garantizada.
• Cadenas perezosas de itertools para iterables grandes. Usa islice/batched en lugar de materializar listas.
• functools.lru_cache solo en funciones puras hasheables. Sin caché ilimitada en argumentos ilimitados.
• Compila regex en la importación para rutas críticas. Usa grupos nombrados para mantenibilidad.

E - Operaciones

• Configura logging en el main, no en las bibliotecas. Las bibliotecas usan getLogger(__name__).
• Tiempos de espera de subprocess en todas las llamadas a servicios. Evita procesos hijos colgados.
• uuid4 para IDs opacos; considera uuid7 para localidad de base de datos en 3.14+. Alinea con el tipo de almacenamiento.
• compare_digest para comparaciones de secretos. Comprobaciones seguras contra ataques de temporización.
• Reevalúa la biblioteca estándar en cada actualización de Python. Las nuevas baterías (tomllib, batched, uuid7) pueden eliminar dependencias.

Preguntas Frecuentes

Relacionado

• Visión General de la Biblioteca Estándar - mapa de módulos
• pathlib y os - sistema de archivos
• hashlib, secrets y uuid - higiene criptográfica
• Buenas Prácticas de Errores y Logging - política de logging

Versiones de la pila: Esta página fue escrita para Python 3.14.0 (estable 3.14, mantenimiento 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+, y uv 0.6+.