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Planificación de Sprints para Desarrollo Python

Los proyectos Python varían desde scripts simples hasta sistemas complejos de data science y APIs robustas. GitScrum ayuda a equipos Python a estructurar sprints que respetan las particularidades del ecosistema—tests lentos, notebooks Jupyter, pipelines de datos y dependencias complejas.

Sprints para Tipos de Proyecto Python

Por Contexto

ESTRUCTURA DE SPRINT POR TIPO DE PROYECTO:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ADAPTANDO SPRINTS A TU PROYECTO PYTHON                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│ 🌐 WEB APIs (Django/Flask/FastAPI):                         │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 2 semanas                                       ││
│ │ Foco: Endpoints, models, serializers                    ││
│ │ Labels: api, model, auth, docs, tests                   ││
│ │ Entrega: Deploy en staging/production                   ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ 📊 DATA SCIENCE/ML:                                         │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 3 semanas (experimentos toman tiempo)           ││
│ │ Foco: Notebooks, modelos, ETL, análisis                 ││
│ │ Labels: experiment, data, model, viz, report            ││
│ │ Entrega: Notebooks documentados, modelos entrenados     ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ 🔧 AUTOMATIZACIÓN/SCRIPTS:                                  │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 1 semana                                        ││
│ │ Foco: Scripts, CLI tools, cron jobs                     ││
│ │ Labels: script, cli, cron, migration                    ││
│ │ Entrega: Scripts testeados y documentados               ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ 📦 BIBLIOTECAS/PACKAGES:                                    │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Sprint: 2 semanas                                       ││
│ │ Foco: API pública, docs, versioning                     ││
│ │ Labels: api, docs, tests, breaking, minor, patch        ││
│ │ Entrega: Release en PyPI                                ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Story Points para Python

Escala de Esfuerzo

ESTIMACIONES PYTHON:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PUNTOS POR TIPO DE TAREA                                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│ BACKEND/API:                                                │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 1 pt  → Endpoint simple CRUD                            ││
│ │ 2 pts → Endpoint con validación compleja                ││
│ │ 3 pts → Feature con múltiples endpoints                 ││
│ │ 5 pts → Integración externa (Stripe, S3, etc.)          ││
│ │ 8 pts → Sistema completo (auth, payments)               ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ DATA SCIENCE:                                               │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 1 pt  → Query SQL, análisis básico                      ││
│ │ 2 pts → ETL pipeline simple                             ││
│ │ 3 pts → Modelo ML baseline                              ││
│ │ 5 pts → Feature engineering + tuning                    ││
│ │ 8 pts → Pipeline end-to-end con deploy                  ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ TESTS (agrega al esfuerzo base):                            │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ +1 pt → Cobertura de unit tests                         ││
│ │ +2 pts → Integration tests                              ││
│ │ +3 pts → E2E tests con fixtures complejos               ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Integración con Ecosistema Python

Herramientas Comunes

HerramientaIntegración GitScrum
pytestLink resultados a sprints
mypyTrack issues de tipos
black/ruffAutomatiza en PRs
Poetry/pipTrack dependencias
JupyterLink notebooks a tareas
CeleryTrack jobs asíncronos

Workflow de Código

Git Flow Python

BRANCHES Y TAREAS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CONVENCIÓN DE BRANCHES                                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│ feature/TASK-123-user-api     → Nueva funcionalidad         │
│ fix/TASK-124-auth-bug         → Corrección de bug           │
│ refactor/TASK-125-models      → Refactorización             │
│ data/TASK-126-etl-pipeline    → Pipeline de datos           │
│ exp/TASK-127-model-v2         → Experimento ML              │
│                                                             │
│ GitScrum vincula automáticamente:                           │
│ • Commits con TASK-XXX en el mensaje                        │
│ • PRs con referencia a la tarea                             │
│ • Estado de CI/CD                                           │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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