Tutorial Python: Archivos temporales

Creación de archivos temporales

Los archivos temporales son recursos de almacenamiento transitorios que Python puede crear y gestionar automáticamente. Funcionan como "notas adhesivas digitales" que el sistema utiliza para guardar información de manera provisional durante la ejecución de un programa. Estos archivos son particularmente útiles cuando necesitamos almacenar datos intermedios que no requieren persistencia a largo plazo.

El módulo tempfile de la biblioteca estándar de Python proporciona funciones para crear archivos y directorios temporales de forma segura. Este módulo se encarga de generar nombres únicos y de manejar los permisos adecuados según el sistema operativo, evitando conflictos y problemas de seguridad.

Métodos básicos para crear archivos temporales

Python ofrece varias funciones para crear archivos temporales, cada una con características específicas:

• TemporaryFile(): Crea un archivo temporal que se elimina automáticamente al cerrarse.
• NamedTemporaryFile(): Similar al anterior, pero con un nombre accesible en el sistema de archivos.
• SpooledTemporaryFile(): Mantiene los datos en memoria hasta alcanzar cierto tamaño.

Veamos cada uno con más detalle:

TemporaryFile

La función TemporaryFile() crea un archivo temporal que existe solo mientras está abierto. Cuando el archivo se cierra (ya sea explícitamente o cuando el objeto es recolectado por el garbage collector), el archivo se elimina automáticamente:

import tempfile

# Crear un archivo temporal
with tempfile.TemporaryFile() as temp_file:
    # Escribir datos en el archivo
    temp_file.write(b"Datos temporales de prueba")
    
    # Volver al inicio del archivo para leerlo
    temp_file.seek(0)
    
    # Leer los datos
    data = temp_file.read()
    print(data)  # b'Datos temporales de prueba'

# Al salir del bloque 'with', el archivo se cierra y elimina automáticamente

Este método es ideal cuando necesitamos un archivo temporal que no debe ser accesible por otros procesos y que debe eliminarse automáticamente después de su uso.

NamedTemporaryFile

Si necesitamos acceder al archivo por su nombre (por ejemplo, para pasarlo a otro programa), podemos usar NamedTemporaryFile():

import tempfile
import os

# Crear un archivo temporal con nombre
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=True) as named_temp:
    print(f"Nombre del archivo temporal: {named_temp.name}")
    
    # Escribir datos
    named_temp.write(b"Estos datos se pueden acceder por nombre de archivo")
    named_temp.flush()  # Asegurar que los datos se escriban en disco
    
    # Demostrar que podemos acceder al archivo por su nombre
    with open(named_temp.name, 'rb') as f:
        print(f"Leyendo desde otra referencia: {f.read()}")

# El archivo se elimina automáticamente al salir del bloque 'with'
# (siempre que delete=True, que es el valor predeterminado)

El parámetro delete=True (valor predeterminado) indica que el archivo debe eliminarse automáticamente cuando se cierre. Si establecemos delete=False, tendremos que eliminar el archivo manualmente.

SpooledTemporaryFile

Para operaciones que podrían generar archivos temporales muy pequeños, SpooledTemporaryFile() ofrece una optimización interesante: mantiene los datos en memoria hasta que alcanzan un cierto tamaño, momento en el que los vuelca a disco:

import tempfile

# Crear un archivo temporal en memoria (hasta 1024 bytes)
with tempfile.SpooledTemporaryFile(max_size=1024) as temp:
    # Escribir menos de 1024 bytes (se mantiene en memoria)
    temp.write(b"Datos pequeños")
    temp.seek(0)
    print(f"Datos en memoria: {temp.read()}")
    
    # Escribir más de 1024 bytes para forzar el volcado a disco
    temp.write(b"x" * 1500)
    
    # Comprobar si se ha volcado a disco
    print(f"¿Volcado a disco? {not temp._rolled}")

# El archivo se elimina automáticamente al cerrarse

Esta función es útil cuando no sabemos de antemano si necesitaremos un archivo en disco o si una estructura en memoria sería suficiente.

Personalización de archivos temporales

Podemos personalizar varios aspectos de los archivos temporales:

Especificar el directorio

Por defecto, los archivos temporales se crean en el directorio temporal del sistema, pero podemos especificar una ubicación diferente:

import tempfile
import os

# Crear un archivo temporal en un directorio específico
custom_dir = os.path.join(os.getcwd(), "temp_files")
os.makedirs(custom_dir, exist_ok=True)

with tempfile.NamedTemporaryFile(dir=custom_dir) as temp:
    print(f"Archivo creado en: {temp.name}")
    temp.write(b"Datos en ubicación personalizada")

Especificar prefijo y sufijo

Para facilitar la identificación de nuestros archivos temporales, podemos especificar un prefijo y un sufijo:

import tempfile

# Crear un archivo temporal con prefijo y sufijo específicos
with tempfile.NamedTemporaryFile(prefix="miapp_", suffix=".tmp") as temp:
    print(f"Nombre del archivo: {temp.name}")  # Algo como: miapp_a1b2c3.tmp
    temp.write(b"Datos con formato específico")

Especificar el modo de apertura

Por defecto, los archivos temporales se abren en modo binario (wb+), pero podemos especificar otros modos:

import tempfile

# Crear un archivo temporal en modo texto
with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+t', encoding='utf-8') as temp:
    # Escribir texto (no bytes)
    temp.write("Texto con caracteres especiales: áéíóú")
    temp.seek(0)
    print(f"Contenido: {temp.read()}")

Casos de uso prácticos

Los archivos temporales son especialmente útiles en varios escenarios:

Procesamiento intermedio de datos

Cuando procesamos grandes volúmenes de datos que no caben en memoria:

import tempfile
import csv

def procesar_grandes_datos(datos_entrada, funcion_procesamiento):
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+t', newline='', encoding='utf-8', delete=False) as temp:
        # Escribir datos procesados en el archivo temporal
        writer = csv.writer(temp)
        for fila in datos_entrada:
            resultado = funcion_procesamiento(fila)
            writer.writerow(resultado)
        
        # Guardar el nombre para devolverlo
        nombre_archivo = temp.name
    
    # Devolver el nombre del archivo para su uso posterior
    # (en este caso, el archivo no se elimina automáticamente)
    return nombre_archivo

# Ejemplo de uso
datos = [["Juan", 25], ["Ana", 30], ["Carlos", 22]]
archivo_resultados = procesar_grandes_datos(datos, lambda x: [x[0], x[1] * 2])
print(f"Resultados guardados en: {archivo_resultados}")

# Importante: en un caso real, deberíamos eliminar el archivo cuando ya no lo necesitemos
import os
os.unlink(archivo_resultados)

Caché temporal

Para almacenar resultados intermedios que pueden ser costosos de calcular:

import tempfile
import pickle
import time

def calcular_con_cache(entrada, funcion_costosa):
    # Crear un archivo temporal para la caché
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as cache_file:
        cache_name = cache_file.name
    
    try:
        # Intentar cargar resultados previos
        try:
            with open(cache_name, 'rb') as f:
                cache = pickle.load(f)
                if entrada in cache:
                    print("Usando resultado en caché")
                    return cache[entrada]
        except (FileNotFoundError, EOFError):
            cache = {}
        
        # Calcular el resultado (simulando operación costosa)
        print("Calculando resultado...")
        time.sleep(2)  # Simulación de cálculo costoso
        resultado = funcion_costosa(entrada)
        
        # Guardar en caché
        cache[entrada] = resultado
        with open(cache_name, 'wb') as f:
            pickle.dump(cache, f)
        
        return resultado
    finally:
        # En un caso real, podríamos mantener la caché entre ejecuciones
        # Aquí la eliminamos para el ejemplo
        os.unlink(cache_name)

# Ejemplo de uso
for i in range(3):
    resultado = calcular_con_cache(10, lambda x: x**2)
    print(f"Resultado: {resultado}")

Consideraciones de seguridad

Al trabajar con archivos temporales, es importante tener en cuenta algunas consideraciones de seguridad:

• Evitar race conditions: Utiliza siempre las funciones del módulo tempfile en lugar de crear manualmente nombres de archivos temporales.
• Gestionar correctamente los permisos: Los archivos temporales creados con tempfile tienen permisos restrictivos por defecto.
• Eliminar los archivos cuando ya no sean necesarios: Utiliza el contexto with o asegúrate de eliminar manualmente los archivos temporales cuando uses delete=False.

import tempfile
import os

# Incorrecto (vulnerable a race conditions)
def forma_insegura():
    nombre_temp = f"/tmp/miapp_{os.getpid()}.tmp"
    with open(nombre_temp, 'w') as f:
        f.write("datos sensibles")
    # ... usar el archivo ...
    os.unlink(nombre_temp)

# Correcto (seguro)
def forma_segura():
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=True) as temp:
        temp.write(b"datos sensibles")
        temp.flush()
        # ... usar el archivo ...

Los archivos temporales son una herramienta fundamental para el manejo eficiente de datos transitorios en Python. El módulo tempfile proporciona una interfaz segura y flexible que se adapta a diferentes necesidades, desde el procesamiento de grandes volúmenes de datos hasta el almacenamiento en caché de resultados intermedios.

Gestión del ciclo de vida

La gestión adecuada del ciclo de vida de los archivos temporales es crucial para evitar fugas de recursos y problemas de seguridad en nuestras aplicaciones Python. Aunque el módulo tempfile facilita la creación de estos archivos, es responsabilidad del desarrollador asegurar que se eliminen correctamente cuando ya no sean necesarios.

Ciclo de vida automático con bloques with

El enfoque más recomendado para gestionar archivos temporales es utilizar el patrón de contexto con bloques with. Este método garantiza que los recursos se liberen adecuadamente incluso si ocurren excepciones durante la ejecución:

import tempfile

# Gestión automática del ciclo de vida
with tempfile.TemporaryFile() as temp:
    temp.write(b"Datos importantes")
    temp.seek(0)
    contenido = temp.read()
    print(contenido)
# Al salir del bloque, el archivo se cierra y elimina automáticamente

Cuando utilizamos el bloque with, Python se encarga de llamar al método __exit__() del objeto archivo temporal, que a su vez cierra el archivo y lo elimina del sistema de archivos. Esta automatización reduce significativamente el riesgo de dejar archivos temporales huérfanos.

Control manual del ciclo de vida

En algunos casos, necesitamos un control más preciso sobre cuándo se elimina un archivo temporal. Para estas situaciones, podemos desactivar la eliminación automática y gestionar manualmente el ciclo de vida:

import tempfile
import os

# Creación con eliminación automática desactivada
temp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
try:
    nombre_archivo = temp.name
    temp.write(b"Datos que necesitamos mantener por más tiempo")
    temp.close()  # Cerramos el archivo pero no se elimina
    
    # Realizamos operaciones con el archivo...
    with open(nombre_archivo, 'rb') as f:
        print(f"El archivo sigue existiendo: {f.read()}")
    
finally:
    # Eliminación manual cuando ya no lo necesitamos
    if os.path.exists(nombre_archivo):
        os.unlink(nombre_archivo)
        print(f"Archivo {nombre_archivo} eliminado manualmente")

Este enfoque es útil cuando necesitamos que el archivo temporal persista entre diferentes partes de nuestro código o incluso entre diferentes procesos.

Gestión de excepciones

Un aspecto importante de la gestión del ciclo de vida es el manejo adecuado de excepciones. Debemos asegurarnos de que los archivos temporales se eliminen incluso si ocurren errores:

import tempfile
import os

def procesar_datos_con_temp():
    temp = None
    try:
        temp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
        temp.write(b"Datos para procesar")
        temp.close()
        
        # Simulamos un error durante el procesamiento
        if True:  # Condición que podría fallar
            raise ValueError("Error durante el procesamiento")
            
        return "Procesamiento exitoso"
    
    except Exception as e:
        print(f"Error capturado: {e}")
        return "Procesamiento fallido"
    
    finally:
        # Garantizamos la limpieza incluso si hay errores
        if temp and os.path.exists(temp.name):
            os.unlink(temp.name)
            print(f"Archivo temporal eliminado en bloque finally")

# Ejecutamos la función
resultado = procesar_datos_con_temp()
print(resultado)

El bloque finally garantiza que el código de limpieza se ejecute siempre, independientemente de si la función termina normalmente o con una excepción.

Persistencia controlada

En algunos escenarios, necesitamos que los archivos temporales persistan durante un tiempo determinado o hasta que ocurra un evento específico. Podemos implementar un sistema de gestión más sofisticado:

import tempfile
import os
import atexit
import time

class GestorArchivosTemporales:
    def __init__(self):
        self.archivos = []
        # Registramos una función para limpiar al salir del programa
        atexit.register(self.limpiar_todos)
    
    def crear_archivo(self, contenido=None, persistir=False):
        """Crea un archivo temporal y opcionalmente lo registra para limpieza automática"""
        temp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
        
        if contenido:
            if isinstance(contenido, str):
                temp.write(contenido.encode('utf-8'))
            else:
                temp.write(contenido)
        
        temp.close()
        
        # Si no debe persistir, lo registramos para limpieza
        if not persistir:
            self.archivos.append(temp.name)
        
        return temp.name
    
    def eliminar_archivo(self, nombre_archivo):
        """Elimina un archivo específico y lo quita del registro"""
        if os.path.exists(nombre_archivo):
            os.unlink(nombre_archivo)
            if nombre_archivo in self.archivos:
                self.archivos.remove(nombre_archivo)
            return True
        return False
    
    def limpiar_todos(self):
        """Elimina todos los archivos temporales registrados"""
        for archivo in list(self.archivos):
            self.eliminar_archivo(archivo)
        print(f"Se han limpiado todos los archivos temporales")

# Ejemplo de uso
gestor = GestorArchivosTemporales()

# Crear archivos temporales
archivo1 = gestor.crear_archivo(b"Contenido temporal 1")
archivo2 = gestor.crear_archivo("Contenido temporal 2")
archivo_persistente = gestor.crear_archivo("Este archivo persistirá", persistir=True)

print(f"Archivos creados: {archivo1}, {archivo2}, {archivo_persistente}")
print(f"Archivos registrados para limpieza: {gestor.archivos}")

# Eliminar un archivo específico
gestor.eliminar_archivo(archivo1)
print(f"Después de eliminar uno: {gestor.archivos}")

# Simular finalización del programa (normalmente esto ocurriría al salir)
gestor.limpiar_todos()

# El archivo persistente debe eliminarse manualmente
if os.path.exists(archivo_persistente):
    print(f"El archivo persistente sigue existiendo: {archivo_persistente}")
    os.unlink(archivo_persistente)

Este gestor proporciona un control más granular sobre el ciclo de vida de los archivos temporales, permitiendo decidir cuáles deben eliminarse automáticamente y cuáles deben persistir.

Monitorización de recursos

Para aplicaciones de larga duración o que manejan muchos archivos temporales, es recomendable monitorizar el uso de recursos:

import tempfile
import os
import time
import psutil  # Requiere instalación: pip install psutil

def monitorizar_uso_temporales(func):
    """Decorador para monitorizar el uso de archivos temporales"""
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # Obtener directorio temporal
        temp_dir = tempfile.gettempdir()
        
        # Contar archivos antes
        archivos_antes = len([f for f in os.listdir(temp_dir) 
                             if os.path.isfile(os.path.join(temp_dir, f))])
        
        # Medir uso de disco antes
        uso_disco_antes = psutil.disk_usage(temp_dir).used
        
        # Ejecutar función
        inicio = time.time()
        resultado = func(*args, **kwargs)
        tiempo = time.time() - inicio
        
        # Contar archivos después
        archivos_despues = len([f for f in os.listdir(temp_dir) 
                               if os.path.isfile(os.path.join(temp_dir, f))])
        
        # Medir uso de disco después
        uso_disco_despues = psutil.disk_usage(temp_dir).used
        
        # Mostrar estadísticas
        print(f"Función: {func.__name__}")
        print(f"Tiempo de ejecución: {tiempo:.4f} segundos")
        print(f"Archivos temporales: {archivos_despues - archivos_antes:+d}")
        print(f"Uso de disco: {(uso_disco_despues - uso_disco_antes) / 1024:.2f} KB")
        
        return resultado
    
    return wrapper

# Ejemplo de uso
@monitorizar_uso_temporales
def procesar_con_temporales(num_archivos=5):
    archivos = []
    for i in range(num_archivos):
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as temp:
            temp.write(b"X" * 1024 * 10)  # 10 KB de datos
            archivos.append(temp.name)
    
    # Simular procesamiento
    time.sleep(0.5)
    
    # Limpiar
    for archivo in archivos:
        os.unlink(archivo)
    
    return len(archivos)

# Ejecutar función monitorizada
archivos_procesados = procesar_con_temporales(3)
print(f"Archivos procesados: {archivos_procesados}")

Esta técnica nos permite detectar posibles fugas de recursos o un uso excesivo de archivos temporales en nuestras aplicaciones.

Estrategias para diferentes escenarios

La gestión del ciclo de vida debe adaptarse a diferentes escenarios de uso:

• Procesamiento por lotes: Para operaciones que procesan grandes volúmenes de datos en lotes, es recomendable crear y eliminar archivos temporales por cada lote, en lugar de mantenerlos durante todo el proceso.

import tempfile
import os

def procesar_lotes(datos, tamaño_lote=100):
    resultados = []
    
    for i in range(0, len(datos), tamaño_lote):
        lote = datos[i:i+tamaño_lote]
        
        # Crear archivo temporal para este lote
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as temp:
            # Procesar y escribir resultados intermedios
            for item in lote:
                resultado = item * 2  # Procesamiento simple
                temp.write(f"{resultado}\n".encode('utf-8'))
            
            temp.close()
            
            # Leer resultados procesados
            with open(temp.name, 'r') as f:
                resultados_lote = [int(linea.strip()) for linea in f]
                resultados.extend(resultados_lote)
            
            # Eliminar archivo temporal de este lote
            os.unlink(temp.name)
            print(f"Lote procesado y archivo temporal eliminado")
    
    return resultados

# Ejemplo de uso
datos = list(range(1, 251))
resultados = procesar_lotes(datos, tamaño_lote=100)
print(f"Total de resultados: {len(resultados)}")

• Aplicaciones web: En servidores web, es crucial eliminar los archivos temporales después de cada solicitud para evitar acumular archivos innecesarios.

import tempfile
import os

def manejar_solicitud_subida_archivo(archivo_subido):
    """Simula el manejo de una solicitud web con subida de archivo"""
    archivo_temp = None
    try:
        # Crear archivo temporal para procesar la subida
        archivo_temp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
        archivo_temp.write(archivo_subido)
        archivo_temp.close()
        
        # Procesar el archivo (por ejemplo, redimensionar una imagen)
        resultado = f"Archivo procesado: {len(archivo_subido)} bytes"
        
        return {"estado": "éxito", "resultado": resultado}
    
    except Exception as e:
        return {"estado": "error", "mensaje": str(e)}
    
    finally:
        # Garantizar que el archivo temporal se elimine
        if archivo_temp and os.path.exists(archivo_temp.name):
            os.unlink(archivo_temp.name)

# Simular solicitud web
datos_archivo = b"Contenido del archivo subido por el usuario"
respuesta = manejar_solicitud_subida_archivo(datos_archivo)
print(respuesta)

La gestión adecuada del ciclo de vida de los archivos temporales no solo optimiza el uso de recursos del sistema, sino que también mejora la seguridad y robustez de nuestras aplicaciones Python. Implementar estas estrategias nos ayuda a evitar problemas comunes como la acumulación de archivos huérfanos o las fugas de información sensible.

Directorios temporales

Además de los archivos temporales, Python ofrece herramientas para crear y gestionar directorios temporales completos. Estos directorios son especialmente útiles cuando necesitamos trabajar con múltiples archivos relacionados de forma transitoria, como al descomprimir un archivo ZIP, procesar un conjunto de imágenes, o crear una estructura de archivos temporal para pruebas.

El módulo tempfile proporciona funciones específicas para la creación de directorios temporales que siguen los mismos principios de seguridad y eficiencia que los archivos temporales.

Creación de directorios temporales

Python ofrece dos funciones principales para crear directorios temporales:

• TemporaryDirectory(): Crea un directorio temporal que se elimina automáticamente al finalizar su uso.
• mkdtemp(): Crea un directorio temporal pero no gestiona automáticamente su eliminación.

Usando TemporaryDirectory

La forma más segura y conveniente de trabajar con directorios temporales es utilizando TemporaryDirectory() con un bloque with:

import tempfile
import os

# Crear un directorio temporal
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
    print(f"Directorio temporal creado en: {temp_dir}")
    
    # Crear un archivo dentro del directorio temporal
    archivo_path = os.path.join(temp_dir, "ejemplo.txt")
    with open(archivo_path, "w") as f:
        f.write("Contenido de prueba")
    
    # Listar el contenido del directorio
    print(f"Contenido del directorio: {os.listdir(temp_dir)}")
    
    # Leer el archivo creado
    with open(archivo_path, "r") as f:
        print(f"Contenido del archivo: {f.read()}")

# Al salir del bloque 'with', el directorio y todo su contenido se eliminan automáticamente
print("¿El directorio sigue existiendo?", os.path.exists(temp_dir))

La ventaja principal de TemporaryDirectory() es que gestiona automáticamente la limpieza recursiva del directorio y todos sus contenidos cuando sale del contexto del bloque with.

Usando mkdtemp

Si necesitamos más control sobre el ciclo de vida del directorio temporal, podemos usar mkdtemp():

import tempfile
import os
import shutil

# Crear un directorio temporal sin gestión automática
temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix="miapp_")
try:
    print(f"Directorio temporal creado en: {temp_dir}")
    
    # Crear subdirectorios y archivos
    subdir = os.path.join(temp_dir, "subdir")
    os.mkdir(subdir)
    
    with open(os.path.join(subdir, "datos.txt"), "w") as f:
        f.write("Datos en subdirectorio")
    
    print(f"Estructura creada: {os.listdir(temp_dir)}")
    print(f"Contenido del subdirectorio: {os.listdir(subdir)}")
    
finally:
    # Debemos eliminar manualmente el directorio y su contenido
    shutil.rmtree(temp_dir)
    print("Directorio temporal eliminado manualmente")

Con mkdtemp(), somos responsables de eliminar el directorio cuando ya no lo necesitemos. Para esto, utilizamos shutil.rmtree() que elimina recursivamente un directorio y todo su contenido.

Personalización de directorios temporales

Al igual que con los archivos temporales, podemos personalizar varios aspectos de los directorios temporales:

Especificar la ubicación

Podemos controlar dónde se crean los directorios temporales:

import tempfile
import os

# Crear un directorio para contener nuestros directorios temporales
base_dir = os.path.join(os.getcwd(), "temp_dirs")
os.makedirs(base_dir, exist_ok=True)

# Crear un directorio temporal en la ubicación especificada
with tempfile.TemporaryDirectory(dir=base_dir) as temp_dir:
    print(f"Directorio temporal creado en: {temp_dir}")
    
    # Verificar que está dentro de nuestra ubicación personalizada
    print(f"¿Está en la ubicación correcta? {temp_dir.startswith(base_dir)}")

Especificar prefijo y sufijo

Para facilitar la identificación de nuestros directorios temporales:

import tempfile

# Crear un directorio temporal con prefijo personalizado
with tempfile.TemporaryDirectory(prefix="proyecto_", suffix="_cache") as temp_dir:
    print(f"Nombre del directorio: {os.path.basename(temp_dir)}")
    # Ejemplo de salida: proyecto_a1b2c3d4_cache

Casos de uso prácticos

Los directorios temporales son especialmente útiles en varios escenarios comunes:

Procesamiento de archivos comprimidos

Cuando necesitamos descomprimir archivos para procesarlos:

import tempfile
import zipfile
import os
import glob

def procesar_zip(archivo_zip):
    # Crear un directorio temporal para descomprimir
    with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
        print(f"Extrayendo en: {temp_dir}")
        
        # Descomprimir el archivo
        with zipfile.ZipFile(archivo_zip, 'r') as zip_ref:
            zip_ref.extractall(temp_dir)
        
        # Procesar los archivos extraídos
        archivos_txt = glob.glob(os.path.join(temp_dir, "*.txt"))
        
        resultados = []
        for archivo in archivos_txt:
            with open(archivo, 'r') as f:
                # Contar líneas como ejemplo de procesamiento
                num_lineas = sum(1 for _ in f)
                resultados.append((os.path.basename(archivo), num_lineas))
        
        return resultados

# Ejemplo: crear un ZIP de prueba
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.zip', delete=False) as temp_zip:
    temp_zip_path = temp_zip.name

# Crear un ZIP con algunos archivos de texto
with zipfile.ZipFile(temp_zip_path, 'w') as zip_file:
    for i in range(3):
        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.txt', delete=False) as temp_txt:
            temp_txt.write(f"Archivo {i}\nLínea adicional".encode())
            temp_txt_path = temp_txt.name
        
        zip_file.write(temp_txt_path, f"archivo{i}.txt")
        os.unlink(temp_txt_path)

# Procesar el ZIP
resultados = procesar_zip(temp_zip_path)
print("Resultados del procesamiento:")
for nombre, lineas in resultados:
    print(f"- {nombre}: {lineas} líneas")

# Limpiar
os.unlink(temp_zip_path)

Entornos de prueba aislados

Para crear entornos aislados donde ejecutar pruebas:

import tempfile
import os
import json
import shutil

def ejecutar_prueba_en_entorno_aislado(configuracion):
    # Crear un directorio temporal para el entorno de prueba
    with tempfile.TemporaryDirectory() as entorno:
        print(f"Entorno de prueba creado en: {entorno}")
        
        # Crear estructura de directorios para la prueba
        os.makedirs(os.path.join(entorno, "datos"), exist_ok=True)
        os.makedirs(os.path.join(entorno, "resultados"), exist_ok=True)
        
        # Crear archivo de configuración
        with open(os.path.join(entorno, "config.json"), "w") as f:
            json.dump(configuracion, f)
        
        # Simular ejecución de prueba (en un caso real, ejecutaríamos código aquí)
        with open(os.path.join(entorno, "resultados", "output.txt"), "w") as f:
            f.write(f"Prueba ejecutada con configuración: {configuracion}")
        
        # Recopilar resultados
        with open(os.path.join(entorno, "resultados", "output.txt"), "r") as f:
            resultado = f.read()
        
        return resultado

# Ejecutar una prueba
config = {"parametro1": 42, "modo": "test"}
resultado = ejecutar_prueba_en_entorno_aislado(config)
print(f"Resultado: {resultado}")

Generación de informes con múltiples archivos

Cuando necesitamos generar informes que constan de múltiples archivos:

import tempfile
import os
import shutil
from datetime import datetime

def generar_informe_multiarchivo(datos):
    # Crear directorio temporal para el informe
    with tempfile.TemporaryDirectory() as dir_informe:
        # Generar archivos del informe
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        
        # Archivo principal
        with open(os.path.join(dir_informe, "resumen.txt"), "w") as f:
            f.write(f"Informe generado: {timestamp}\n")
            f.write(f"Total de elementos: {len(datos)}\n")
        
        # Archivos detallados
        for i, item in enumerate(datos):
            with open(os.path.join(dir_informe, f"detalle_{i}.txt"), "w") as f:
                f.write(f"Detalle del ítem {i}:\n")
                for k, v in item.items():
                    f.write(f"{k}: {v}\n")
        
        # Crear directorio final para el usuario
        dir_destino = f"informe_{timestamp}"
        if os.path.exists(dir_destino):
            shutil.rmtree(dir_destino)
        
        # Copiar todo el contenido del directorio temporal
        shutil.copytree(dir_informe, dir_destino)
        
        return dir_destino

# Ejemplo de uso
datos_muestra = [
    {"nombre": "Producto A", "precio": 29.99, "stock": 100},
    {"nombre": "Producto B", "precio": 49.99, "stock": 50},
    {"nombre": "Producto C", "precio": 19.99, "stock": 200}
]

dir_informe = generar_informe_multiarchivo(datos_muestra)
print(f"Informe generado en: {dir_informe}")
print(f"Archivos generados: {os.listdir(dir_informe)}")

Trabajando con estructuras de directorios complejas

Para casos más avanzados, podemos crear estructuras de directorios temporales complejas:

import tempfile
import os
import json

def crear_estructura_proyecto(estructura):
    """Crea una estructura de directorios y archivos a partir de un diccionario"""
    with tempfile.TemporaryDirectory() as dir_base:
        print(f"Creando estructura en: {dir_base}")
        
        def _crear_recursivo(ruta_actual, estructura_actual):
            if isinstance(estructura_actual, dict):
                # Es un directorio con contenido
                for nombre, contenido in estructura_actual.items():
                    ruta_completa = os.path.join(ruta_actual, nombre)
                    
                    if isinstance(contenido, dict):
                        # Es un subdirectorio
                        os.makedirs(ruta_completa, exist_ok=True)
                        _crear_recursivo(ruta_completa, contenido)
                    else:
                        # Es un archivo con contenido
                        with open(ruta_completa, "w") as f:
                            f.write(str(contenido))
        
        # Iniciar la creación recursiva
        _crear_recursivo(dir_base, estructura)
        
        # Mostrar la estructura creada
        def _mostrar_estructura(ruta, nivel=0):
            items = os.listdir(ruta)
            for item in sorted(items):
                ruta_item = os.path.join(ruta, item)
                if os.path.isdir(ruta_item):
                    print("  " * nivel + f"📁 {item}/")
                    _mostrar_estructura(ruta_item, nivel + 1)
                else:
                    print("  " * nivel + f"📄 {item}")
        
        print("\nEstructura creada:")
        _mostrar_estructura(dir_base)
        
        return dir_base

# Definir una estructura de proyecto
estructura_proyecto = {
    "src": {
        "main.py": "print('Hola mundo')",
        "utils": {
            "helpers.py": "def suma(a, b): return a + b",
            "config.py": "DEBUG = True"
        }
    },
    "tests": {
        "test_main.py": "# Tests para main.py",
        "test_utils.py": "# Tests para utils"
    },
    "README.md": "# Proyecto de ejemplo\nEste es un proyecto temporal.",
    "config.json": json.dumps({"version": "1.0", "autor": "Python Dev"}, indent=2)
}

# Crear la estructura
dir_proyecto = crear_estructura_proyecto(estructura_proyecto)

Consideraciones de seguridad y rendimiento

Al trabajar con directorios temporales, es importante tener en cuenta algunas consideraciones de seguridad y rendimiento:

• Permisos de acceso: Los directorios temporales creados con tempfile tienen permisos restrictivos por defecto, pero es buena práctica verificar que sean adecuados para tu caso de uso.

• Limpieza de recursos: Siempre asegúrate de que los directorios temporales se eliminen correctamente, especialmente si contienen información sensible.

• Espacio en disco: Monitoriza el uso de espacio en disco cuando trabajas con grandes volúmenes de datos en directorios temporales.

import tempfile
import os
import shutil

def verificar_seguridad_directorio_temp():
    with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
        # Verificar permisos
        stats = os.stat(temp_dir)
        permisos = oct(stats.st_mode)[-3:]  # Últimos 3 dígitos del modo en octal
        
        print(f"Directorio: {temp_dir}")
        print(f"Permisos: {permisos}")
        
        # En sistemas Unix, verificar que solo el propietario tenga acceso
        if os.name == 'posix':
            es_seguro = permisos in ('700', '750', '755')
            print(f"¿Permisos seguros? {'Sí' if es_seguro else 'No'}")
        
        # Verificar que esté en una ubicación segura
        temp_root = tempfile.gettempdir()
        es_subdirectorio = temp_dir.startswith(temp_root)
        print(f"¿Es subdirectorio del directorio temporal del sistema? {'Sí' if es_subdirectorio else 'No'}")

# Verificar seguridad
verificar_seguridad_directorio_temp()

Integración con contextos de aplicación

Los directorios temporales se pueden integrar fácilmente en diferentes contextos de aplicación:

import tempfile
import os
import contextlib

class AplicacionProcesamiento:
    def __init__(self):
        self.directorio_trabajo = None
    
    @contextlib.contextmanager
    def sesion_trabajo(self):
        """Crea una sesión de trabajo con un directorio temporal"""
        with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
            self.directorio_trabajo = temp_dir
            print(f"Sesión iniciada en: {temp_dir}")
            
            # Preparar el entorno de trabajo
            os.makedirs(os.path.join(temp_dir, "entrada"), exist_ok=True)
            os.makedirs(os.path.join(temp_dir, "salida"), exist_ok=True)
            
            try:
                yield self  # Proporcionar la aplicación configurada
            finally:
                print(f"Sesión finalizada, limpiando: {temp_dir}")
                self.directorio_trabajo = None
    
    def procesar_archivo(self, archivo_entrada, nombre_salida):
        """Procesa un archivo dentro de la sesión de trabajo"""
        if not self.directorio_trabajo:
            raise RuntimeError("No hay una sesión de trabajo activa")
        
        # Copiar archivo de entrada al directorio de trabajo
        ruta_entrada = os.path.join(self.directorio_trabajo, "entrada", os.path.basename(archivo_entrada))
        with open(archivo_entrada, "r") as src, open(ruta_entrada, "w") as dst:
            contenido = src.read()
            dst.write(contenido)
        
        # Procesar (en este caso, simplemente convertir a mayúsculas)
        ruta_salida = os.path.join(self.directorio_trabajo, "salida", nombre_salida)
        with open(ruta_entrada, "r") as src, open(ruta_salida, "w") as dst:
            dst.write(src.read().upper())
        
        # Devolver la ruta del archivo procesado
        return ruta_salida

# Ejemplo de uso
app = AplicacionProcesamiento()

# Crear un archivo de prueba
with open("ejemplo_entrada.txt", "w") as f:
    f.write("Este es un texto de prueba para procesar.")

# Usar la aplicación con una sesión temporal
with app.sesion_trabajo() as sesion:
    archivo_procesado = sesion.procesar_archivo("ejemplo_entrada.txt", "resultado.txt")
    
    # Verificar el resultado
    with open(archivo_procesado, "r") as f:
        print(f"Resultado: {f.read()}")

# Limpiar
os.remove("ejemplo_entrada.txt")

Los directorios temporales son una herramienta fundamental para el desarrollo de aplicaciones Python que necesitan trabajar con múltiples archivos de forma transitoria. El módulo tempfile proporciona una interfaz segura y flexible que facilita la creación y gestión de estos espacios de trabajo efímeros, permitiéndonos concentrarnos en la lógica de nuestra aplicación sin preocuparnos por la gestión manual de recursos temporales.