Consideraciones para obtener datos vía API

Dic. 02, 2025

Recientemente trabajé en una integración para obtener datos sobre clima accediendo a la API del National Weather Service (NWS). Por lo general, la primera impresión sobre esta tarea es que consiste solo enviar una solicitud HTTP al servidor y recibir los datos. Sin embargo, el proceso es más complejo de lo que parece a simple vista. Yo empecé con un par instrucciones y terminé con más de 1200 líneas de código, incluyendo las pruebas. De esta experiencia, a continuación describo algunas de las lecciones que he aprendído.

En principio, la tarea puede ser concebida como la ejecución de curl desde la línea de comandos, una llamada fetch en JavaScript, o un requests.get en Python. Pero a medida que se revisan los detalles, se descubren múltiples consideraciones relacionadas con la preparación de la solicitud, el mantenimiento de la conexión, la autenticación, el manejo de errores, el respecto a los límites de la API, el procesamiento de la respuesta, el almacenamiento de los datos y, entre otros, la integración con el sistema existente.

La documentación de la API es fundamental y conviene leerla con detenimiento. De mi ejercicio con la API del NWS, pude identificar la exigencia de incluir encabezados de identificación en cada solicitud, los diferentes puntos finales donde los datos de mi interés estaban disponibles, el formato de las peticiones y las respuestas, así como las limitaciones de uso que debía respetar para evitar ser bloqueado.

La definición de estructuras de datos adecuadas para las solicitudes y las respuestas es crucial. Esto, no solo para asegurar que la interacción con la API sea efectiva, sino también para garantizar el correcto procesamiento de los datos y la integración con el sistema existente. En mi caso, debido a que la implementación era en Python, usé dataclasses como argumentos y valores de retorno en la mayoría de las funciones. Además, inclui funciones auxiliares para manejar conversiones entre tipos de datos, por ejemplos para la representación del tiempo. Esto facilitó la validación y manipulación de los datos, la detección de errores y facilitó en gran medida la lectura del código.

Las peticiones a la API en lugar de consideralas como acciones puntuales, resulta más efectivo tratarlas como un proceso comprensivo que incluye múltiples provisiones y verificaciones. Ayuda mucho anticipar desde el primer momento que la petición puede fallar y mitigar los diferentes riesgos asociados. En mi ejercicio tuve incluir timeouts, reintentos, delays entre peticiones, límites a la tasa de peticiones, manejadors de errores HTTP, cache de respuestas y persistencia de las sesiones.

Un enfoque de desarrollo guíado por pruebas (TDD) es valioso para asegurar la calidad y confiabilidad del código. Como se aprecia en los párrafos anteriores, la complejidad de la integración con una API puede ser alta. Las pruebas unitarias y de integración ayudan a identificar errores, mantener la estabilidad del código y facilitar los cambios. Aunque trabajoso, me ayudó mucho crear pruebas automatizadas desde las etapas iniciales del desarrollo. Hubo momento en los que algunos cambios parecían corromper partes importes del código, pero las pruebas me ayudaron a identificar rápidamente los problemas y a corregirlos.

Un aspecto que ahora valoro más es la trazabilidad del proceso de obtención de datos. Ayuda mucho el uso de logging detallado y del registro de estadísticas de uso. Esto no solo facilita la observación en tiempo real del comportamiento del código, sino también su análisis posterior para identificar fallos inadvertidos, cuellos de botella y oportunidades de mejora. En mi ejercicio, el uso del módulo logging de Python fue de una ayuda invaluable.

Aunque en el ejemplo que he citado, el rendimiento no era un factor crítico, en otros escenarios puede serlo. En general en el acceso a las API hay latencias inherentes a la comunicación en red con las que poco se puede hacer. Sin embargo, una buena gestión de las conexiones, la correcta preparación de las solicitudes y el manejo eficiente de las respuestas pueden mejorar considerablemente el rendimiento. De entrada, poder recuperar los datos en medio de una sesión con complicaciones es una solución más eficiente que declarar le petición fallida y reiniciarla desde cero. Además, con una adecuada planificacióni y sincronización, los tiempos de espera pueden ser aprovechados para realizar otras tareas, como el procesamiento de datos previos y el intercambio de información con otros componentes del sistema.

Como con cualquier pieza de ingeníería, es en los detalles donde se define un producto robuzto y confiable. La integración con una API por medio de comunicaciones de red es un componente crítico de los actuales sistemas interconectados. Si se tiene la oportunidad de trabajar con cuidado cada uno de esos detalles, el resultado final será un sistema sólido y satisfactorio para los usuarios. Y para los desarrolladores, una experiencia que brinda paz mental y confianza en el trabajo realizado.