Fazer code review em Python vai muito além de procurar erros óbvios. É uma das etapas mais importantes pra garantir que o código que chega na produção seja limpo, seguro e fácil de manter.
Num time que trabalha com uma linguagem dinâmica como Python, onde o compilador não vai te proteger de tudo, o code review vira o último checkpoint técnico antes do deploy. É ali que você pega decisões de arquitetura questionáveis, problemas de legibilidade, riscos de performance e até falhas de segurança que passaram batido.
Neste artigo, vamos cobrir os principais motivos pra ter um processo de revisão bem feito, boas práticas e um checklist técnico e direto pra você usar nos seus próximos PRs.
Por que code review em Python não é opcional
Ter um processo sólido de code review em Python não é só uma formalidade. É o que faz a diferença entre uma codebase bagunçada e um projeto realmente sustentável. Não é só sobre caçar bugs, é sobre melhorar a qualidade do código, compartilhar contexto e manter o time alinhado.
Por que o Code Review em Python é tão importante
Revisar código em Python cumpre vários papéis críticos no ciclo de desenvolvimento:
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Encontrar problemas cedo
Revisão é o último filtro antes da produção. Quanto antes os bugs aparecem, mais barato (e menos doloroso) é corrigir. -
Melhorar a qualidade geral do código
Revisores não estão só caçando erro de sintaxe. Eles sugerem formas de deixar o código mais legível, mais eficiente e mais fácil de manter. Pequenos ajustes hoje evitam grandes retrabalhos amanhã. -
Disseminar conhecimento pelo time
Quando devs revisam o código uns dos outros, eles aprendem sobre partes do sistema que talvez nunca tivessem visto. É um jeito natural de espalhar contexto, padrões e boas práticas. -
Garantir consistência de estilo e arquitetura
Cada dev tem um jeito de escrever, mas o código precisa parecer que foi feito pela mesma equipe. Code review é o checkpoint pra manter o padrão. -
Mentoria na prática
Revisões viram uma oportunidade de orientação técnica. Quem tem mais experiência pode mostrar jeitos melhores de resolver um problema, apontar riscos escondidos ou sugerir padrões mais modernos, tudo dentro do fluxo de trabalho normal.
Checklist Code Review em Python
1 Pré-revisão (autor)
Black rodado (black .) e isort aplicado
Tests locais verdes (pytest -q)
Descrição clara do PR: por que, o que e como testar
Diff pequeno (ideal até 400 LOC) ou PR segmentado em commits lógicos
Issue ou ticket de referência linkado
2 Estilo & Formatação
Conformidade com PEP 8 e regras extras de flake8
Linhas ≤ 88 colunas (padrão Black)
Imports organizados por isort e sem ciclos
Variáveis e funções com nomes claros, sem abreviações crípticas
Docstrings PEP 257 em módulos, classes, métodos públicos
3 Qualidade & Legibilidade
Funções ≤ 40 linhas e complexidade ciclomática < 10 (radon cc -a)
Sem duplicação detectada por flake8-builtins ou jscpd
Blocos condicionais simples: evite if/elif/else profundos
Uso correto de list/dict/set comprehensions em vez de loops verbosos
Evite magic numbers: extraia para constantes nomeadas
4 Estrutura & Design
Princípio de responsabilidade única em módulos e classes
Classes com __init__ leve; lógica pesada fora ou em métodos de classe
Camadas bem separadas (ex.: domínio vs infraestrutura)
Dataclasses (@dataclass) quando o objeto é só contêiner de dados
Interfaces públicas mantêm retrocompatibilidade
5 Tipagem Estática
Anotações completas PEP 484 em funções públicas
Nenhum type: ignore sem comentário justificando
mypy sem erros (dmypy run --)
Uso de typing moderno (| para união, Self, Literal, TypedDict)
Validadores de tipo em runtime quando expostos a dados externos
6 Segurança
Sem eval, exec, pickle não confiável ou SQL string concatenado
Entradas externas validadas e sanitizadas (pydantic, marshmallow)
Criptografia usando libs mantidas (cryptography, passlib)
Dependências limpas em safety check ou pip-audit
Secrets fora do código (env vars, Vault, AWS Secrets Manager)
7 Performance
Estruturas adequadas (set ou dict para busca O(1) quando preciso)
Evite criar listas intermediárias, prefira generators quando possível
Escritura em disco e rede agrupada (batched)
Profiling pesado removido, nada de print ou logging.debug ruidoso em hot path
Comprovação via pytest-benchmark se performance foi requisito do PR
8 Concorrência & Async
Apenas um modelo de paralelismo por módulo (threads / async / multiprocess)
asyncio com timeouts, async with para conexões
Bloqueios (threading.Lock) documentados e bem justificados
Sem mixed IO/CPU dentro do mesmo event loop
Recursos fechados corretamente (await conn.close() ou contexto)
9 Testabilidade
Cobertura ≥ 80 % no módulo novo (coverage run -m pytest)
Testes unitários focam lógica; integração cobre dependências reais
Mocks somente onde efeito colateral é irrelevante
Casos de falha (exceptions) incluídos
Fixtures reutilizáveis e sem dependência implícita de ordem de execução
10 Observabilidade
Logging estruturado (json, extra={}) sem PII
Métricas chave (latência, erros, fila) exportadas via OpenTelemetry ou prometheus_client
Tracing propagando trace_id por todo call stack
Alertas configurados para limites de SLO
Logs de debug desabilitados em produção
11 Documentação
README ou docs/ atualizado com novo comportamento
Comentários só onde o código não se explica sozinho
Exemplos de uso em docstrings ou blocos doctest
Changelog adicionado se impacto de versão pública
Diagramas mermaid para fluxos complexos quando útil
12 Dependências e Empacotamento
pyproject.toml define runtime e dev requirements separados
Versões travadas via poetry lock ou pip-tools
Nada de dependência obsoleta ou abandonada
Licenças compatíveis (verifique licensecheck)
Wheel construído e instalável (pip install -e .) sem warnings
13 Compatibilidade & Deploy
Suporta todas versões Python declaradas (ex.: 3.9+ testado em CI)
Sem path absolutas dependentes de ambiente
Config via env vars com valores padrão seguros
Imagem Docker cortafina (python:3.12-slim, multi-stage se precisar build)
Scripts de migração idempotentes e reversíveis
Perfeito, entendi o que você quer. Vou deixar mais técnico, com um tom de dev falando com dev, cortando frases genéricas e enchendo de contexto real que quem faz review de Python no dia a dia reconhece.
Boas práticas para um Python code review que não vira só burocracia
Fazer code review em Python é muito mais do que dar um “LGTM” e seguir a vida. É a hora de olhar com atenção pra qualidade técnica, decisões de design e até legibilidade de cada mudança. O problema é que, se não for bem feito, o processo vira só um check burocrático antes do merge , sem impacto real na qualidade do código.
Aqui, o foco é o que realmente importa pra um review de Python que ajuda de verdade.
Como dar feedback técnico sem ser aquele revisor chato
Foque no código, não na pessoa
Evite qualquer coisa que soe como ataque. Nada de “Você errou aqui”, “Isso tá errado”, etc.
Prefira: “Esse trecho pode gerar erro se a entrada for None” ou “Será que faria sentido quebrar essa função? Tá ficando difícil de acompanhar.”
Seja direto, mas com contexto
Não adianta só falar “Isso tá confuso”. Explica o que exatamente ficou ruim: “Esse loop tá difícil de entender porque mistura lógica de transformação e filtragem. Que tal separar em duas etapas?”
Mostre o porquê, não só o quê
Dizer só o problema não ajuda muito.
Explica o impacto:
“Esse dict tá sendo mutado dentro de um loop. Pode gerar side effect estranho em outro lugar se alguém estiver usando a mesma referência.”
Ou:
“Faltou usar o context manager aqui. Se der exception no meio, o arquivo fica aberto e pode travar o sistema em produção.”
Não vire o cara do ‘micro-nitpick’ em coisa que o CI já cobre
Se o projeto já usa Black, isort, flake8… Não perca tempo apontando espaço em branco ou ordem de import. Foca no que realmente precisa de olhar humano: design, performance, segurança, legibilidade.
Elogie quando merece
Viu uma solução elegante? Fala.
“Essa solução com defaultdict ficou bem clean. Boa.”
Pequeno elogio técnico, zero bajulação.
Como receber feedback sem criar tempestade em copo d’água
- Descole o ego do código
Todo mundo escreve código ruim de vez em quando. E tá tudo bem. Melhor arrumar agora do que ter bug em produção depois. - Se não entendeu, pergunta
“Pode explicar melhor o problema aqui?”
“Você tem um exemplo de como faria diferente?” - Não trate feedback como ordem
Se você não concorda com um ponto, explique por quê.
“Acho que manter desse jeito é melhor por causa de X e Y. Faz sentido pra você?” - Itere de forma consciente
Não é só sair aceitando tudo de forma cega. Entenda as sugestões, avalie o impacto, ajuste ou discuta. - Agradeça, sempre
Ninguém é pago pra revisar só porque gosta. Um “Valeu pela revisão” faz diferença, principalmente em times com muita demanda.
Tornando o code review parte da cultura do time (de verdade)
- Todo mundo revisa, não só quem é senior
Revisão é skill técnica. Quanto mais gente praticar, melhor pro time. - Se virou tema recorrente, é hora de criar uma convenção
Se todo PR vira discussão sobre o mesmo ponto, para e cria uma regra de time.
Exemplo: “A partir de agora, toda função pública precisa ter type hint.” - Documente decisões importantes nos próprios PRs
Se rolou uma discussão técnica importante, deixa registrado no PR pra consultas futuras. - Feedback bom é aquele que vira melhoria visível no código
Se depois de 10 reviews o código não melhorou em nada, tem algo errado no processo. - E celebre quando a coisa funciona
Quando uma mudança de review evita bug em produção ou melhora a performance, reconhece isso. Faz diferença pro time continuar engajado.
Conclusão
Code review em Python não é só um passo a mais antes do merge. É uma das formas mais eficientes de manter a qualidade da base, evitar problemas futuros e garantir que todo mundo do time entenda o que está sendo entregue.
O objetivo não é buscar a solução perfeita ou transformar cada PR numa discussão interminável. É fazer o suficiente pra garantir que o código seja claro, seguro, testável e consistente com o resto do projeto.
Com um processo simples, um checklist objetivo e uma postura colaborativa, o time consegue revisar rápido e bem, sem burocracia desnecessária e sem deixar passar problemas que poderiam ter sido evitados.
