Buscar Antes de Programar — DataFlow Analytics

Features analizadas

Candidatos evaluados

Líneas de código custom

Paquetes a instalar

Proceso ejecutado

Preflight

pip ✓ gh ✓ rg ✓

Análisis

Necesidad + constraints

Búsqueda paralela

PyPI · GitHub · docs

Evaluación

6 criterios × candidato

Decisión

Adopt / Extend / Build

Implementar

pip install + config

Validación de esquemas JSON en la API

Python · FastAPI — reemplaza validador custom con regex

✓ ADOPT

⚠ Plan original del equipo — descartado "Escribir validador propio con regex y dicts" — ~200 líneas de código, sin mantenimiento, sin mensajes de error útiles, sin integración con FastAPI.

Candidatos encontrados — PyPI + GitHub

pydantic

PyPI · ya en pyproject.toml (FastAPI dep)

Validación de tipos + esquemas con decoradores Python. Integración nativa con FastAPI via BaseModel.

10/10

MIT ya instalado FastAPI nativo 195M dl/mes

marshmallow

PyPI · 12M dl/mes

Serialización y validación clásica para Python. Sin integración automática con FastAPI.

6/10

MIT dep extra

cerberus

PyPI · 1.2M dl/mes

Validación ligera basada en reglas. Sin integración con type hints ni FastAPI.

4/10

ISC poco activo

Veredicto — ADOPT (cero instalaciones extra)

pydantic ya está instalado como dependencia de FastAPI. Basta con declarar los modelos como BaseModel: FastAPI valida automáticamente los request bodies, genera el esquema OpenAPI y produce mensajes de error estructurados. El validador custom planeado es innecesario.

# Antes: 200 líneas de regex custom
# Después: modelo Pydantic (ya disponible)

class MetricsRequest(BaseModel):
    store_id: str
    period: Literal["7d", "30d", "90d"]
    metrics: list[str] = Field(min_length=1, max_length=10)

@app.post("/api/metrics")
async def get_metrics(req: MetricsRequest): # ← validación automática
    ...

Rate limiting en endpoints públicos

Python · FastAPI · Redis — reemplaza middleware custom desde cero

✓ ADOPT

⚠ Plan original del equipo — descartado "Implementar rate limiter desde cero con Redis y middleware custom" — ~350 líneas, gestión manual de ventanas deslizantes, sin soporte de burst, sin headers RFC 6585.

Candidatos encontrados — PyPI

slowapi

PyPI · 780K dl/mes · GitHub ★2.9k

Rate limiting para FastAPI/Starlette. Decoradores por endpoint, soporte Redis, headers RateLimit estándar.

9/10

MIT FastAPI nativo Redis backend activo 2024

fastapi-limiter

PyPI · 250K dl/mes

Middleware de rate limiting async para FastAPI con Redis. API más simple pero menor documentación.

7/10

MIT async

limits

PyPI · 5.2M dl/mes

Librería de bajo nivel para algoritmos de rate limiting. Requiere mucho más código de integración.

5/10

MIT low-level

Veredicto — ADOPT slowapi (100req/min por API key)

slowapi integra con FastAPI en exactamente el caso de uso requerido: rate limiting por API key usando Redis como backend. Configuración en <20 líneas, headers RFC 6585 automáticos, ningún bug de ventana deslizante manual.

# pip install slowapi redis

from slowapi import Limiter
from slowapi.util import get_remote_address

limiter = Limiter(key_func=lambda req: req.headers.get("X-API-Key"), storage_uri="redis://localhost:6379")

@app.get("/api/metrics")
@limiter.limit("100/minute")
async def get_metrics(request: Request, ...): # ← listo

Procesamiento de archivos PDF

Python — extracción de texto + tablas de informes de ventas

⊕ EXTEND

⚠ Plan original del equipo — descartado "Usar regex sobre texto raw" — inviable para tablas PDF (columnas desalineadas, codificación variable). Solo funciona para PDFs muy simples y produce estructuras rotas en el 60%+ de los casos reales.

Candidatos encontrados — PyPI + GitHub

pdfplumber

PyPI · 2.1M dl/mes · GitHub ★7.8k

Extracción de texto y tablas de PDFs. API pythónica, excelente para tablas con bordes. MIT, activo 2024.

9/10

MIT tablas nativas activo

PyMuPDF (fitz)

PyPI · 3.4M dl/mes

Más rápido para texto puro, pero extracción de tablas menos robusta en PDFs sin bordes explícitos.

7/10

AGPL muy rápido

camelot-py

PyPI · 180K dl/mes

Especialista en tablas PDF. Depende de Ghostscript (dep de sistema), complicado en CI/CD.

6/10

MIT Ghostscript dep

Veredicto — EXTEND pdfplumber (wrapper fino de normalización)

pdfplumber extrae texto y tablas de forma robusta. Se necesita un wrapper mínimo (~40 líneas) para normalizar el output al formato JSON estructurado que espera el sistema (secciones + tablas). No es código custom desde cero: es adaptar la librería al contrato de la API.

# pip install pdfplumber

import pdfplumber

def parse_sales_report(path: str) -> dict:
    """Wrapper fino: pdfplumber → JSON estructurado."""
    with pdfplumber.open(path) as pdf:
        sections = [p.extract_text() for p in pdf.pages]
        tables = [p.extract_tables() for p in pdf.pages]
    return {"sections": sections, "tables": tables} # ~40L custom

Impacto de aplicar la skill

⏱

Tiempo ahorrado

Las 3 implementaciones custom habrían tomado 3-5 días de desarrollo + testing. Con los paquetes existentes: menos de medio día.

-4d de desarrollo

🛡

Deuda técnica evitada

~590 líneas de código custom no escritas = 0 bugs de mantenimiento, 0 regressions futuras, 0 cobertura de tests adicional necesaria.

~590 líneas no escritas

📦

Dependencias añadidas

3 paquetes MIT/Apache maduros con millones de descargas mensuales y mantenimiento activo. Licencias comercialmente compatibles.

+3 paquetes (todos MIT)

Informe de Investigación Técnica