Flujos de Trabajo - AI y Chatbost - Copy Paste - - ¿Cómo de bueno es ChatGPT para aprender un nuevo lenguaje? XII

 

Este artículo es parte de una series acerca de  De cómo aprender python con ChatGPT, en el enlace previo, puedes empezar por el principio si quieres.

Si estás comenzando en la programación con un chatbot, lo primero que necesitas es familiarizarte con un entorno de desarrollo. Por eso te recomiendo que comiences con una preguntando a tu chatbot favorito algo del estilo:

¿Puedes explicar cuáles son las herramientas básicas para programar en Python?

Yo he probado con ChatGPT y su respuesta es bastante completa:

1. Intérprete de Python

El intérprete de Python es esencial para ejecutar tus scripts.

Qué es: Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que necesitas instalar su intérprete en tu sistema.
Cómo obtenerlo: Descárgalo desde python.org.

Versiones recomendadas: Utiliza la versión más reciente de Python 3 (Python 2 ya no tiene soporte).

Uso básico:
Ejecuta scripts desde la línea de comandos:
bash
Copiar código
python script.py
Usa el intérprete interactivo para probar líneas de código directamente:
bash
Copiar código
python >>> print("Hola, mundo!")

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2. Editor de texto o IDE (Entorno de Desarrollo Integrado)

Un buen editor o IDE facilita la escritura y depuración de código.

Editores de texto recomendados:
Visual Studio Code (VS Code): Ligero y con extensiones como Python y Pylance para resaltar sintaxis, autocompletar y depuración.

Sublime Text: Rápido y personalizable, ideal para principiantes.

Atom: Editor gratuito con soporte para Python.
IDEs completos:
PyCharm: Ideal para proyectos grandes. Ofrece herramientas avanzadas como depurador, pruebas unitarias y soporte para frameworks.
Jupyter Notebook: Popular en ciencia de datos y aprendizaje automático, permite combinar código con texto explicativo y gráficos.
Thonny: Sencillo y diseñado para principiantes que empiezan con Python.

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3. Administrador de paquetes: pip

Qué es: Herramienta para instalar bibliotecas y paquetes de Python desde el repositorio oficial (PyPI).

Cómo usarlo:

Instalar un paquete:
bash
Copiar código
pip install nombre_del_paquete
Ver paquetes instalados:
bash
Copiar código
pip list
Ejemplo:
Para instalar la biblioteca requests (para realizar peticiones HTTP):

bash

Copiar código
pip install requests

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4. Entornos virtuales

Qué son: Espacios aislados para instalar paquetes específicos de un proyecto sin afectar tu instalación global de Python.
Herramientas comunes:
venv (incluido en Python):
bash
Copiar código
python -m venv mi_entorno source mi_entorno/bin/activate # En Linux/Mac mi_entorno\Scripts\activate # En Windows

virtualenv: Una alternativa popular a venv.

Conda: Administrador de entornos y paquetes para ciencia de datos.

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5. Control de versiones: Git

Qué es: Una herramienta para gestionar versiones de tu código.
Cómo empezar:
Instala Git desde git-scm.com.

Usa servicios como GitHub, GitLab o Bitbucket para colaborar y almacenar tu código.

Comandos básicos:
bash
Copiar código
git init # Inicializar un repositorio git add archivo.py # Añadir archivos al índice git commit -m "Mensaje" # Crear un commit git push origin main # Subir cambios al repositorio remoto

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6. Librerías y frameworks básicos

Python es conocido por su ecosistema rico en bibliotecas y frameworks:

Bibliotecas estándar:
os (manejo del sistema operativo)

sys (interacción con el intérprete)

math (operaciones matemáticas avanzadas)

datetime (manejo de fechas y horas)

Bibliotecas populares:
NumPy: Computación numérica.

Pandas: Manipulación de datos tabulares.

Matplotlib/Seaborn: Visualización de datos.

Flask/Django: Desarrollo web.

TensorFlow/PyTorch: Aprendizaje automático.

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7. Depuración y pruebas

Herramientas básicas:
Usa el depurador integrado en tu IDE (por ejemplo, VS Code o PyCharm).
La biblioteca estándar pdb permite depurar directamente desde el terminal.

python

Copiar código
import pdb; pdb.set_trace()

Pruebas automáticas:

Usa unittest (incluido en Python) o herramientas como pytest para garantizar que tu código funcione correctamente.

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8. Comunidad y documentación

Documentación oficial de Python:
https://docs.python.org/
Comunidades:
Stack Overflow
Python Discord
Foros locales y grupos de Meetup para Pythonistas.

Especialmente importantes son los puntos 1, 2 y 3. Para empezar, me quedaría con:

• Instalar el intérprete de Python.
• Instalar un IDE. En este caso, Visual Studio Code es el más popular.
• Instalar el gestor de paquetes (pip).

Con esto sería suficiente para comenzar. Ante cualquier contratiempo en estos pasos, le pediría al chatbot que los describa con más detalle.

Flujo de trabajo

Una vez que tenemos todo preparado, lo único que queda es pedirle al chatbot es que genere el código para la tarea que queremos realizar, copiar el código generado y pegarlo en un archivo. En este punto, el IDE nos indicará si hay problemas con la sintaxis y realizará comprobaciones básicas, como por ejemplo si fuese necesario instalar alguna librería, para lo cual ya contaríamos con pip instalado de pasos anteriores. 

Finalmente, podemos ejecutar el código, ya sea desde el IDE o directamente con:

python script.py

Para las siguientes iteraciones, podemos realizar la operación inversa: copiar el código desde nuestro IDE, pegarlo en el chatbot y pedirle que lo modifique según nuestras necesidades. Lo normal es que la herramienta te facilite el trabajo con botones para copiar el código:

Si usamos la misma conversación, esto podría no ser necesario, ya que el chatbot mantendrá el contexto.

Es importante notar que, cuanto mayor sea la porción de código que queramos modificar, más difícil será para la IA tener todo en cuenta y mantener el contexto. Por ello, conviene mantener el código conciso. Es más importante que nunca aplicar principios básicos de programación, como el de responsabilidad única o DRY (Don’t Repeat Yourself - no te repitas).

La buena noticia es que ya existen IDEs que incorporan todas estas herramientas. El más popular actualmente es Cursor IDE, sobre el cual haré en el próximo artículo.