Diseña una arquitectura clara en Python con orientación a objetos para un CLI: separa interfaz, lógica de negocio y modelos. Aquí verás cómo modelar un cliente, generar IDs con UUID4, convertir objetos a diccionario y persistir datos en CSV con un servicio dedicado. Todo con código conciso y listo para crecer.
¿Cómo organizar la arquitectura de la aplicación con paquetes y módulos?
En aplicaciones reales, separar responsabilidades acelera el desarrollo y evita errores. Se propone dividir en tres capas: interfaz (comandos del CLI), lógica de negocio (servicios) y abstracciones (modelos/objetos con los que se interactúa).
¿Qué estructura de archivos y paquetes usar en clientes?
- Paquete clients con el módulo commands.
- Script inicial para ejecutar el CLI.
- setup.py para instalar la aplicación en el sistema.
- Nuevos archivos: models.py y services.py dentro de clients.
¿Qué papel cumple la interfaz de CLI en comandos?
- Define cómo el software interactúa con el exterior.
- En CLI, son los comandos que el usuario ejecuta.
- Si fuese web: la interfaz gráfica. Si fuera API: los endpoints abiertos.
¿Dónde ubicar la lógica de negocio y las abstracciones?
- Lógica de negocio en servicios: abrir y escribir archivos, operaciones de lista y actualización.
- Abstracciones en modelos: objetos como el cliente representados con clases.
¿Cómo modelar al cliente con clases, self, UUID y schema?
El objeto cliente concentra datos y utilidades para persistir. Se resalta el uso de self, la generación de UID con el módulo estándar de Python y una representación tipo diccionario para escribir en CSV.
- Clase cliente con init y primer parámetro self en métodos de instancia.
- Atributos: name, company, email, position y UID.
- UID opcional: si no viene, se genera con UUID4 (estándar de la industria).
- Conversión a diccionario con vars para escribir a disco en CSV.
- Decorador @staticmethod para exponer el schema (columnas) sin instanciar la clase.
- Nota sobre lógica booleana: se menciona el uso de all y que None evalúa a falso.
# models.py
import uuid
class Cliente:
def __init__(self, name, company, email, position, uid=None):
self.name = name
self.company = company
self.email = email
self.position = position
# si llega uid se usa; de lo contrario se genera uno único
self.uid = uid or uuid.uuid4()
def to_dict(self):
# representación del objeto como diccionario, útil para CSV
return vars(self)
@staticmethod
def schema():
# columnas que representan al objeto en datos tabulares
return ["name", "company", "email", "position", "uid"]
¿Cómo implementar el servicio de clientes y escribir en CSV?
La clase de servicio centraliza la lógica de negocio: sabe dónde guardar, en qué modo abrir y cómo transformar datos a filas tabulares. Así, los comandos solo orquestan y el servicio hace el trabajo.
¿Qué responsabilidades tiene ClientService en la creación?
- Recibe el nombre de la tabla: el archivo CSV destino.
- Abre el archivo en modo append para añadir nuevas filas.
- Usa csv.DictWriter con fieldnames obtenidos de Cliente.schema() sin instanciar.
- Escribe una fila a partir de client.to_dict().
# services.py
import csv
from clients.models import Cliente
class ClientService:
def __init__(self, table_name):
self.table_name = table_name
def create_client(self, client):
with open(self.table_name, mode="a", newline="") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=Cliente.schema())
writer.writerow(client.to_dict())
¿Cómo se conectan comandos, modelos y servicios?
- Los comandos del CLI son la interfaz: reciben parámetros del usuario.
- El servicio implementa la lógica: abrir, escribir y actualizar datos.
- El modelo define la estructura: atributos, schema y conversión a diccionario.
¿Te gustaría comentar cómo extenderías este diseño para listar, actualizar o borrar clientes?
