Refactor paso a paso

Introducción

La refactorización de código es una práctica fundamental para mantener el software limpio, legible y escalable. Sin embargo, realizar cambios significativos en un proyecto puede ser riesgoso si no se hace con cuidado. La refactorización paso a paso (step-by-step refactoring) nos permite hacer pequeños ajustes que juntos resultan en una versión mejorada del código sin interrumpir el flujo de trabajo ni comprometer la funcionalidad existente.

Explicación principal

La refactorización paso a paso es especialmente útil cuando se trabaja con sistemas complejos o largos periodos de tiempo entre las revisiones de código. A continuación, te presentamos un ejemplo sencillo utilizando el lenguaje Python:

# Código original (error oculto)
def calculate_average(numbers):
    if numbers:
        return sum(numbers) / len(numbers)
    else:
        return 0

result = calculate_average([1, 2, 3])
print(result)  # Salida: 2.0

En este ejemplo, la función calculate_average parece funcionar correctamente en un caso simple, pero tiene un error oculto que no se detecta hasta que se revisan más casos de prueba.

Paso 1: Identificar el problema

Primero, identificamos el error. En nuestro caso, el error es que si la lista numbers está vacía, la función devuelve 0 en lugar de un valor que indique que no hay números para calcular una media.

# Identificación del problema
def calculate_average(numbers):
    if numbers:
        return sum(numbers) / len(numbers)
    else:
        return 0

result = calculate_average([])
print(result)  # Salida: 0.0, debería ser error o None

Paso 2: Pedir justificación del fix

Antes de realizar cambios significativos, es importante pedir justificación para asegurarnos de que la solución es apropiada.

# Solicitud de justificación
def calculate_average(numbers):
    if numbers:
        return sum(numbers) / len(numbers)
    else:
        # ¿Qué deberíamos hacer en este caso?
        return 0

result = calculate_average([])
print(result)  # Salida: 0.0, esperado: error o None

Paso 3: Crear un nuevo método

Seguimos con la refactorización creando un nuevo método que maneje el caso vacío.

# Creación de un nuevo método
def calculate_average(numbers):
    if numbers:
        return sum(numbers) / len(numbers)
    else:
        raise ValueError("La lista no puede estar vacía")

result = calculate_average([1, 2, 3])
print(result)  # Salida: 2.0

try:
    result = calculate_average([])
except ValueError as e:
    print(e)  # Salida: La lista no puede estar vacía

Paso 4: Comprobar el comportamiento

Finalmente, probamos que la refactorización funcione como se espera.

# Comprobación del comportamiento
def calculate_average(numbers):
    if numbers:
        return sum(numbers) / len(numbers)
    else:
        raise ValueError("La lista no puede estar vacía")

result = calculate_average([1, 2, 3])
print(result)  # Salida: 2.0

try:
    result = calculate_average([])
except ValueError as e:
    print(e)  # Salida: La lista no puede estar vacía

Errores típicos / trampas

1. Cambios inesperados en comportamiento: Los cambios pueden afectar a otros partes del código que dependen de la funcionalidad original.
2. Error en el estado intermedio: Al refactorizar, puede surgir un estado intermedio que no es válido y que puede causar fallos imprevistos.
3. Comentarios desactualizados: Los comentarios podrían ser desactualizados o incluso erróneos después de los cambios.

Checklist accionable

1. Identificar el problema: Detecta claramente qué aspecto del código necesita refactorización.
2. Pedir justificación del fix: Comunica a otros desarrolladores la necesidad y el impacto del cambio.
3. Crear un nuevo método o función: Divide el cambio en partes manejables, evitando interrumpir el flujo de trabajo.
4. Comprobar el comportamiento: Asegúrate de que el código sigue funcionando correctamente después del refactoring.
5. Documentar los cambios: Mantén un registro claro y conciso sobre lo que se cambió y por qué.

Cierre

Siguientes pasos

• Refactorización continua: Continúa con la refactorización en otros componentes del código para mejorar su calidad.
• Automatización de pruebas: Implementa pruebas automatizadas para detectar errores tempranamente.
• Mantenimiento preventivo: Programa regularmente sesiones de mantenimiento y refactorización para prevenir problemas a largo plazo.

Siguiendo estas prácticas, podrás realizar refactorizaciones más seguras y efectivas, mejorando la calidad del código en tu proyecto.