Notebooks & refactor — estructura, modularización y contratos

Guía para estandarizar cómo escribimos notebooks (secciones y orden), cómo extraemos funciones a módulos sin globales y cómo documentamos entradas/salidas alineadas al Catálogo y al DBML. El objetivo: reproducibilidad, menor deuda técnica y onboarding rápido.

1) Estructura mínima de un notebook (plantilla)

Usá siempre las mismas secciones, en este orden:

Imports & entorno: librerías, seed, paths base.
Parámetros & config: año/trimestre (Q), frac, rutas.
Carga de datos: fuentes externas/internas.
Preprocesamiento: limpieza, tipado, normalizaciones.
Transformaciones: pasos nucleares (ETL/modelado).
Síntesis y QA: checks de cardinalidades, NaN, rangos.
Exportes: escritura de artefactos (con naming y checksum).
Registro: tiempo de corrida, source_repo@commit.

Esta organización aparece en tus notas como “estructura lógica de celdas” y “framework por cuadernos” (preprocesamiento → principal → polis geo → guardar), útil para seguir un pipeline lineal y legible.

Snippets de cabecera (recomendado):

# 1) Imports & entorno
import os, sys, json, datetime as dt
import numpy as np, pandas as pd
np.random.seed(123)

# 2) Parámetros & config
YEAR = 2019
Q = "2019Q1"
FRAC = 0.005
RESULTS_PATH = "../results"

# 3) Carga
# df = pd.read_csv(...)

# 4) Preprocesamiento
# ...

# 5) Transformaciones (llamadas a funciones del módulo /packages)
# ...

# 6) QA
# assert df.notna().all().all()

# 7) Exportes
# df.to_csv(...)

# 8) Registro
print("done", dt.datetime.utcnow().isoformat(), "Z")

2) Contratos mínimos por tipo de notebook

Regla: todo notebook debe declarar su Contrato de Entradas/Salidas (IES).

A. Preprocesamiento

Entradas: rutas a fuentes crudas (EPH/Censo/Geo), schemas esperados, filtros.
Salidas: tablas normalizadas (tipos, claves), path temporal.
QA: columnas obligatorias presentes, dominios válidos, tamaño > 0. Motivo: separar IO/limpieza del resto del pipeline (reduce ruido y repetición).

B. Transformación (Ingresos ↔ Pobreza)

Entradas: datasets preprocesados + parámetros (p. ej., escalas, deflactores).
Salidas: tablas conformes a DBML (p. ej., personas_ingresos_Q, pobreza_hogares).
QA: cardinalidades de joins, ausencia de globales, funciones puras. Motivo: extraer funciones recurrentes a módulos y pasar dependencias por argumentos.

C. Síntesis & Export

Entradas: data consolidada; grouper[] y specs de agregación.
Salidas: JSON/CSV con contrato publicado (ver páginas de results_path y JSON).
QA: sha256, tamaños esperados, ausencia de Timestamp crudo en JSON. Motivo: uniformidad de exports para front-ends y reproducibilidad.

3) Modularización real (sin globals)

Problema: funciones que dependen de variables globales (p. ej., ad_eq, DPTO_Region, CB_ipc) dañan la reutilización y el testeo. Política: todas las dependencias entran como argumentos de función; nada lee del scope global del notebook. Ejemplos en tus apuntes (refactor de canasta, geo_hogares, etc.).

Antes (antipatrón)

# usa ad_eq, DPTO_Region globales
def canasta(df):
    return df.merge(ad_eq).merge(DPTO_Region)

Después (correcto)

def canasta(df, ad_eq, dpto_region, cb_ipc):
    out = df.merge(ad_eq).merge(dpto_region).merge(cb_ipc)
    out["CBA"] *= out["CB_EQUIV"]
    out["CBT"] *= out["CB_EQUIV"]
    return out

Beneficio: funciones puras, fáciles de mover a funciones.py / paquete, con tests directos.

4) Refactor de funciones de transformación (criterios)

Guía para desarmar “super-funciones” en piezas testeables (tu doc 0222):

Dividir por responsabilidad: educación/codificación, cálculo de pobreza, merges, guardado.
Evitar hard-coding: mappings y reglas a YAML/JSON o parámetros.
Legibilidad: docstrings, nombres claros, comentarios en pasos no obvios.
Errores controlados: try/except con mensajes y contexto (columna/fase).
Vectorizar cuando se pueda y revisar índices/joins para performance.

Esqueleto sugerido

def transform_ingresos(df, cfg):
    df1 = recod_educacion(df, cfg["map_educ"])          # sin hard-coding
    df2 = merge_geo(df1, cfg["geo_paths"])
    df3 = compute_poverty(df2, cfg["poverty_params"])
    return df3

5) Organización del proyecto: notebooks ↔ módulos

Tus notas proponen dos variantes; ambas válidas, con trade-offs:

Monolítico analysis_functions.py: rápido de armar, escala limitado.
Modular (modules/preprocessing.py, income_transformation.py, …): mejor separación y testeo; preferido si crece.

Reglas comunes

Importar siempre desde módulos; el notebook solo orquesta.
Rutas y nombres de archivo como parámetros (no literales en funciones).
Tests rápidos para cada módulo crítico (ver §7).

6) Documentación de datasets (vincular a Catálogo/DBML)

No dupliques definiciones en notebooks. Para cada output:

Apuntar a la ficha del Catálogo (nombres, columnas mínimas, sha256).
Respetar DBML para claves/relaciones (hogar/persona/geo).
Mantener un índice de “inputs/outputs” por notebook que referencie fichas relevantes. Esto ya está sugerido en tu material de estructura de conjuntos de datos: separar “Fuentes de datos” vs “Bases derivadas”, y normalizar encabezados.

Mini-índice (ejemplo)

### Outputs de este notebook
- personas_ingresos_Q → ver /catalogo/personas_ingresos_Q
- pobreza_hogares_Q → ver /catalogo/pobreza_hogares_metricas

7) QA, reproducibilidad y CI (checklist)

Determinismo: fijar semillas; registrar source_repo@commit.
Contratos IES presentes y completos.
Sin NaN inesperados en claves/medidas tras cada merge.
Sin globales: linterna simple que escanee funciones y alerte usos de variables externas.
Tiempo & memoria: log por fase (carga, transform, export).
Doctests/pytest: tests atómicos para funciones extraídas.

8) Plantillas rápidas (para pegar)

8.1. Header estándar del proyecto

# paths y seeds
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
DATA = ROOT / "data"
RESULTS = ROOT / "results"
SEED = 123

8.2. Contrato IES dentro del notebook

IES = {
  "inputs": ["EPH_personas.csv", "ad_eq.csv", "CB_ipc.parquet"],
  "outputs": ["exports/pobreza_hogares_Q.csv"],
  "depends_on": ["dbml_fuente_de_verdad", "pobreza_hogares_metricas"]
}
print(json.dumps(IES, indent=2))

8.3. Cierre con hash y log

import hashlib, json
def sha256_file(path):
    h=hashlib.sha256()
    with open(path,'rb') as f:
        for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b''):
            h.update(chunk)
    return h.hexdigest()

out = RESULTS / "exports" / "pobreza_hogares_Q.csv"
print("sha256:", sha256_file(out))
print("commit:", os.environ.get("GIT_COMMIT","<unknown>"))

9) Errores típicos (y cómo evitarlos)

Funciones que leen globales → pasá deps por argumentos (ver §3).
Transformaciones hard-coded → externalizá a config (YAML/JSON).
Import/NameError por módulos mal ubicados/nombres repetidos → consolidar funciones.py/modules/* y reiniciar kernel al mover.
Estructuras de doc desparejas → seguir la propuesta de encabezados uniformes para las secciones de datasets.

1) Estructura mínima de un notebook (plantilla)​

2) Contratos mínimos por tipo de notebook​

A. Preprocesamiento​

B. Transformación (Ingresos ↔ Pobreza)​

C. Síntesis & Export​

3) Modularización real (sin globals)​

4) Refactor de funciones de transformación (criterios)​

5) Organización del proyecto: notebooks ↔ módulos​

6) Documentación de datasets (vincular a Catálogo/DBML)​

7) QA, reproducibilidad y CI (checklist)​

8) Plantillas rápidas (para pegar)​

8.1. Header estándar del proyecto​

8.2. Contrato IES dentro del notebook​

8.3. Cierre con hash y log​

9) Errores típicos (y cómo evitarlos)​