• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Documentar paquetes de Python (Creación de paquetes de Python 6ª parte)

marzo 27, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

Una vez creadas las funciones y las clases de nuestro paquete es necesario escribir la documentación para que otros usuarios puedan saber cómo usarlas. Documentación que debe ofrecer información concisa sobre el funcionamiento de los componentes. En esta sexta entrada de la serie “Creación de un paquete de Python” vamos a ver cómo documentar paquetes de Python, escribiendo la documentación tanto del paquete como de las funciones y clases.

Esta entrada forma parte de la colección “Creación de paquetes de Python” que consta de las siguientes siete entradas:

  1. Creación de paquetes de Python
  2. Pruebas unitarias en Python
  3. Probar en múltiples versiones de Python
  4. Cobertura de las pruebas unitarias en Python
  5. Gestionar las dependencias de paquetes Python
  6. Documentar paquetes de Python
  7. Distribuir paquetes de Python

Tabla de contenidos

  • 1 Cadenas de documentación (“Docstring”)
  • 2 Tipos de documentación
    • 2.1 Documentación de clases
    • 2.2 Documentación de funciones
    • 2.3 Documentación de módulos o submódulos
  • 3 Formato de la documentación
  • 4 El archivo README.rst
  • 5 Inclusión de badges al documentar paquetes de Python
  • 6 Conclusiones

Cadenas de documentación (“Docstring”)

La documentación de las funciones de Python se realiza mediante cadenas de documentación (“Docstring”). Una cadenas que se incluyen dentro de código para que los usuarios puedan consultarlas mediante la función nativa de Python help(). La cual imprimirá la cadena de documentación del objeto solictado.

Las cadenas de documentación se tienen que incluir inmediatamente después de la línea en la que define el objeto. Para lo que se debe utilizar siempre cadenas de texto con comillas dobles triple, incluso cuando la documentación solamente conste de una línea. Es importante que ninguna de las líneas de la documentación supere los 72 caracteres para que se pueda consultar en terminales.

Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane

Generalmente las cadenas de documentación contarán tendrán más de una línea para explicar el funcionamiento de elemento. En estos casos la estructura básica de la documentación es:

  • Una primera línea de resumen
  • Una línea en blanco
  • Varias líneas donde se ofrece más detalles
  • Una línea en blanco.

Tipos de documentación

La documentación de los paquetes de Python se puede dividir en tres clases principales: clases, funciones y módulos o submódulos.

Publicidad


Documentación de clases

Las cadenas de documentación de las clases se tienen que escribir tanto para la clase en sí, como para los diferentes métodos de la clase. En ambos casos se tiene que situar inmediatamente después de la clase o el método con un sangrado. Por ejemplo tal como se muestra en el siguiente ejemplo.

class ClaseEjemplo:
    """Documentación de la clase"""

    def metodo(self):
        """Documentación del método"""

        pass

Documentación de funciones

La documentación de las funciones se incluye inmediatamente después de la definición de estas con un sagrado. Exactamente igual que en el caso de los métodos de las clases. Por ejemplo, como se muestra a continuación:

def funcion(self):
    """Documentación de la función."""

Documentación de módulos o submódulos

Finalmente, la documentación de los módulos o submódulos se sitúa al comienzo de los archivos __init__.py que se deben situar en la carpeta del proyecto y todas las subcarpetas. Esta documentación debe incluir una descripción del módulo y una lista de las clases, funciones y módulos que exporta.

Publicidad


Formato de la documentación

Existen diferentes estándares para escribir las cadenas de documentación. Entre los más populares se puede encontrar Google docstrings, reStructure y NumPy/SciPy docstrings. Siendo este último el que elegiremos para nuestro proyecto.

La documentación tipo NumPy/SciPy comienza con una descripción de lo que se está documentando. Posteriormente se indica cuales son los parámetros, para lo que se inicia una sección llamada Parameters. En esta sección se indica el nombre del parámetro, seguido de dos puntos y el tipo. En la siguiente línea con sangrado se describe el qué se espera. Al final se el tipo de dato que se devuelve, si el método o la función devuelve uno, y una descripción de este.

"""Descripción de la función

Parameters
----------
parametro_1 : tipo
    Descripción del parametro
parametro_2 : tipo
    Descripción del parametro

Returns
-------
tipo
    Descripción de los valores que devuelve
"""

El archivo README.rst

Si no hemos fijado en nuestro paquete podemos observar que en la raíz de este se incluye un archivo llamado README.rst. Este archivo Incluye documentación del paquete en reStructure y es necesario para publicar el paquete en PyPi.

En el caso de que no deseemos aprender este formato y estemos acostumbrados a documentar nuestro paquete con un documento markdown, como suele ser habitual en GitHub, podemos convertir uno en otro con pandoc. Para ellos solamente es necesario instalar la herramienta en nuestro sistema y ejecutar la siguiente línea en la terminal.

pandoc --from=markdown --to=rst --output=README.rst README.md

Con lo que crearemos una copia del README.md en formato reStructure.

Inclusión de badges al documentar paquetes de Python

Tanto el archivo README.rst como README.md pueden contener “badges”. Unas insignias mediante las que indicar la ultima versión publicada en PyPi, el grado de cobertura de las pruebas, la “calidad” del código, etc. Estas no son más que enlaces a los servicios que ofrecen estos resultados y se para cada uno de ellos se puede consultar cómo conseguir la insignia en Shields.io.

Así podemos mostrar por ejemplo la licencia de y el tamaño del repositorio con las siguientes líneas de Markdown.

![GitHub repo size](https://img.shields.io/github/repo-size/analyticslane/pylane)
![GitHub](https://img.shields.io/github/license/analyticslane/pylane)

Lo que produce el siguiente ejemplo.

GitHub repo size GitHub

Publicidad


Conclusiones

En esta entrada hemos visto cómo documentar paquetes en Python, algo que es importante tanto para nuestros usuarios como nosotros mismos. La próxima semana se explicará los métodos disponibles para distribuir los paquetes, viendo las opciones más habituales como puede ser GitHub, archivos o PyPi.

Imagen de seth0s en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
  • Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane
  • Calculadora de Contrastes de Hipótesis: interpreta correctamente el p-valor y toma decisiones estadísticas con confianza
  • Calculadora de Tamaño del Efecto: la herramienta clave para entender cuánto importa realmente una diferencia
  • Simulador de DBSCAN: descubre cómo encontrar clusters reales (y ruido) sin fijar K
  • Conversor de Colores: convierte, compara y valida cualquier color en tiempo real
  • Analytics Lane lanza su Generador de UUIDs: identificadores únicos, seguros y listos para producción en segundos
  • 1200 publicaciones en Analytics Lane
  • Analytics Lane lanza su Conversor TIN ↔ TAE: la herramienta definitiva para entender el coste real de depósitos, préstamos e hipotecas

Publicado en: Python

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos

mayo 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática

mayo 19, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring

mayo 18, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura publicado el julio 16, 2018 | en Python
  • De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática publicado el mayo 19, 2026 | en Ciencia de datos
  • Ignorar acentos al comparar cadenas de texto y diferencias entre mayúsculas o minúsculas publicado el febrero 12, 2020 | en Python
  • Comenzando con PyScript: Ejecutar Python en un navegador publicado el junio 10, 2022 | en Herramientas, Python
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto