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@@ -1,17 +1 @@ -Add some appendixes: - -A. Tipos de datos extra: OrderedDict, NamedTuple... -B. Módulos y entornos virtuales: Pipenv -C. Librerías comunes -D. GUI - - TKinter -> comes from TCL's GUI ToolKit - - Qt is also possible with PyQt - - https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI -E. Testing - - https://docs.python.org/3/library/unittest.html -F. Depuración - - https://docs.python.org/3.8/library/pdb.html -G. Editores, IDEs etc. - - Add exercises with the answers at the end of the book diff --git a/src/A_devtools.md b/src/A_devtools.md new file mode 100644 index 0000000..e856373 --- /dev/null +++ b/src/A_devtools.md @@ -0,0 +1,90 @@ +# Anexo I: Herramientas de desarrollo {-} + +IDLE es una herramienta de desarrollo muy limitada, suficiente para seguir los +ejemplos que se recogen en este documento pero insuficiente para desarrollar +aplicaciones avanzadas. + +## Desarrollo de código fuente + +Existen gran cantidad de entornos de desarrollo (IDE) avanzados y editores que +pueden ser recomendables, aunque es cuestión de gusto personal decantarse por +uno de ellos o por otro. + +La diferencia entre un entorno de desarrollo integrado y un editor es la +siguiente: los entornos de desarrollo cumplen varias funciones adicionales, +como en el caso de IDLE, dar acceso a una REPL de python y la posibilidad de +analizar las variables en memoria. Los editores únicamente sirven para escribir +el código, aunque en muchos casos la línea que separa ambos conceptos es +bastante borrosa: existen editores con funcionalidades avanzadas y entornos +integrados muy sencillos que parecen un simple editor. Resumiendo, los entornos +integrados de desarrollo (IDE *integrated development environment*) tienen +editores entre sus herramientas. + +### Entornos de desarrollo integrados + +Quien no utiliza entornos de desarrollo avanzados (una cuestión de gusto +personal), por lo que se le hace difícil recomendar alguno en particular. Sin +embargo, el wiki de python recoge una larguísima lista de editores y entornos +de desarrollo integrado interesantes[^ides]. + +[^ides]: <https://wiki.python.org/moin/PythonEditors> + +En el entorno del análisis de datos, la distribución *Anaconda* es muy usada. +Anaconda es más que un entorno de desarrollo integrado. Incluye un entorno de +desarrollo llamado Spyder, una shell propia, un gestor de paquetes y +dependencias propio llamado Conda, posibilidad de integración con el lenguaje +de programación R y gran cantidad de paquetes instalados por defecto. + +En otros entornos PyCharm es bastante común, aunque también son muy comunes los +entornos de desarrollo integrados pensados para otros lenguajes que han +comenzado a soportar python posteriormente como KDevelop, NetBeans y otros. + +Te recomiendo que, si usas un entorno de desarrollo integrado en otros +lenguajes, investigues si soporta python. De este modo no tendrás que aprender +una nueva herramienta. Al ser un lenguaje tan común, probablemente lo soporte. +Si no lo soporta prueba con un IDE que siga una filosofía similar al que uses. + +### Editores de código + +Quien te escribe usa Vim, un editor de texto muy antiguo con muchas +características que le hacen ser un editor muy eficiente. Existe gran variedad +de editores de código que recomendar: Emacs, gEdit, Kate, Sublime, Atom... Todo +dependerá de tus gustos personales. + +La ventaja principal de los editores de código es que conociendo uno en +profundidad es más que suficiente para cualquier lenguaje, ya que están +diseñados únicamente para escribir el contenido de tus programas, dejando las +peculiaridades de ejecución de cada lenguaje a parte. Esto les aporta una +ligereza difícilmente alcanzable por los IDEs. + +Sin embargo, esta virtud también es su mayor defecto. Al no integrar ninguna +herramienta adicional, es necesario trabajar todo manualmente. En el caso de +python, te fuerzan a usar una shell independiente y a interactuar con ella de +forma manual. Al principio puede ser tedioso, pero aprender a gestionar los +detalles manualmente es interesante ya que te permite obtener un gran +conocimiento del sistema y lenguaje en el que trabajas. + +## Herramientas de depuración + +El propio diseño de python permite que sea fácilmente depurable. La REPL +facilita que se pruebe la aplicación a medida que se va desarrollando, función +a función, para asegurar que su comportamiento es el correcto. Además, la +capacidad introspectiva del lenguaje es una buena herramienta, en conjunción +con la REPL para comprobar el comportamiento. + +Además de estas características, la instalación de python viene acompañada del +programa `pdb` (*Python Debugger*), un depurador de código similar al conocido +[GNU-Debugger](https://en.wikipedia.org/wiki/GNU_Debugger). Existen otros +depuradores de código más amigables que este, pero la realidad es que no suelen +ser necesarios. + +## Testeo de aplicaciones + +Hoy en día el testeo de software es muy común, en parte gracias al desarrollo +guiado por pruebas, o TDD (*Test Driven Development*). + +La librería estándar de python incluye un módulo para pruebas unitarias llamado +`unittest` en que la librería Nose, muy conocida y usada, se basa para +facilitar el trabajo de modo similar a lo que ocurre con Requests y `urllib`. + +Por supuesto, existen otras alternativas, pero estas son las principales. |