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Boas Práticas para Desenvolvimento de Automação em Python RPA

Mapeamento de processo é essencial para o sucesso de um projeto de automação

  • Documentação do Processo: Antes de começar a automação, documente o processo manual detalhadamente. Inclua todos os passos, decisões e fluxos alternativos.
  • Identificação de Pontos Críticos: Identifique pontos críticos e possíveis exceções no processo que podem afetar a automação.

Use sempre um sistema de controle de versão

  • Git: Utilize um sistema de controle de versão como Git para gerenciar e versionar seu código. Isso permite rastrear mudanças, colaborar com outros desenvolvedores e reverter alterações se necessário.
  • Commits Significativos: Faça commits regulares com mensagens claras e descritivas para facilitar a compreensão das alterações.

Explícito é melhor do que implícito

  • Código Claro e Legível: Escreva código que seja fácil de entender. Prefira nomes de variáveis e funções que descrevam claramente o que elas representam.
  • Documentação: Use docstrings para documentar funções e classes, descrevendo o propósito, parâmetros e valores retornados.

Sempre valide parâmetros de input

  • Verificações de Tipo: Verifique se os inputs estão no formato esperado (por exemplo, se um número é realmente um número).
  • Valores de Entrada: Implemente verificações para garantir que os valores de entrada sejam válidos e estejam dentro dos limites aceitáveis.

Trate exceções e limpe os recursos alocados

  • Tratamento de Exceções: Use blocos try-except para capturar e lidar com exceções de forma adequada, evitando falhas inesperadas.
  • Fechamento de Recursos: Assegure-se de que todos os recursos alocados (como arquivos, conexões de rede e aplicativos) sejam fechados ou liberados corretamente após o uso.

Divida seu problema em módulos para maximizar o reuso

  • Modularização: Quebre o código em funções e classes pequenas e reutilizáveis. Isso facilita a manutenção e o teste de cada módulo individualmente.
  • Bibliotecas e Pacotes: Organize o código em bibliotecas e pacotes, quando apropriado, para promover a reutilização e a organização.

Mantenha suas funções com apenas uma funcionalidade

  • Responsabilidade Única: Cada função deve ter uma única responsabilidade ou tarefa. Isso torna o código mais fácil de entender, testar e manter.
  • Refatoração: Refatore funções grandes e complexas em funções menores e mais gerenciáveis.

Documente seu código para facilitar futuras manutenções

  • Comentários: Adicione comentários onde necessário para explicar o propósito do código, especialmente em trechos complexos.
  • Docstrings: Use docstrings para documentar funções e classes, descrevendo claramente o que elas fazem e como devem ser usadas.

Evite otimizações prematuras

  • Solução Inicial: Concentre-se primeiro em resolver o problema de forma correta e completa. Não se preocupe com otimizações até que a solução básica esteja funcionando.
  • Melhorias Gradativas: Após a solução estar funcionando corretamente, analise e otimize o código conforme necessário, com base em desempenho e requisitos reais.

Teste sua aplicação

  • Caminho Feliz e Situações Adversas: Teste não apenas o caminho principal de execução, mas também casos de erro e situações adversas. Isso inclui entradas inválidas, falhas de rede e outros cenários que podem ocorrer.
  • Automatização de Testes: Considere automatizar os testes para verificar regularmente o comportamento da automação após alterações no código.

Tenha um processo de revisão de código

  • Revisão por Pares: Faça revisões de código regulares com colegas para identificar problemas, sugerir melhorias e garantir a qualidade do código.
  • Revisões de Código Automatizadas: Utilize ferramentas de análise estática e linters para verificar a qualidade do código e identificar problemas comuns antes da revisão por pares.