Boas Práticas de Programação em Python - PARTE II

Por Ricardo Costa Val do Rosario

9. Ferramentas de Qualidade de Código e Automatização

1. •	Formatação automática: Black, YAPF
2. •	Linting: Flake8, pylint
3. •	Tipagem estática: mypy
4. •	Git hooks com pre-commit para verificações antes do commit

10. Controle de Versão e Fluxo de Trabalho

•	Use Git para versionamento

•	Branches: 
1.	main/master para código estável

2.	develop para integração contínua

3.	Feature branches para novas funcionalidades

•	Pull requests revisados por colegas antes de merge

11. Documentação e API

1. •	Crie e mantenha um README.md com instruções de instalação e uso
2. •	Documente APIs internas e públicas (por exemplo, usando Sphinx)
3. •	Inclua exemplos de uso e casos de teste

12. Performance e Profiling

1. •	Identifique gargalos com módulos cProfile ou line_profiler
2. •	Evite loops desnecessários; prefira compreensões e operações vetoriais (NumPy, pandas)
3. •	Use caching (functools.lru_cache) quando aplicável

13. Segurança e Boas Práticas

1. •	Nunca exponha segredos ou senhas em código
2. •	Use variáveis de ambiente ou cofre de segredos
3. •	Valide dados de entrada de fontes externas
4. •	Atualize dependências para corrigir vulnerabilidades

14. Logging e Monitoramento

1. •	Utilize o módulo logging em vez de print()
2. •	Configure níveis (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
3. •	Direcione logs para arquivos ou serviços especializados

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("Processamento iniciado")

15. Empacotamento e Distribuição

1. •	Configure setup.py ou pyproject.toml para empacotar seu projeto
2. •	Teste a instalação (pip install .) em um ambiente limpo
3. •	Publique em repositórios privados ou no PyPI conforme apropriado

Ao adotar essas práticas, você garante que seu código Python seja claro, robusto, 
sustentável e pronto para colaboração e crescimento contínuo.