Programación procedural y descomposición funcional

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Punto profesional y fundamento pedagógico

Punto profesional. La clase existe para descomponer procedimientos por contratos y efectos, no solo por longitud.

Por qué aparece aquí. Se sitúa después de Programación imperativa y estado mutable y antes de Orientación a objetos, mensajes y encapsulación: convierte el conocimiento anterior en una decisión observable que la clase siguiente podrá reutilizar. La continuidad se comprueba en el artefacto, no por compartir vocabulario.

Error conceptual que debe corregir. Extraer funciones que comparten estado implícito y llamar a eso modularidad.

Secuencia de aprendizaje. Antes de leer la solución, el estudiante predice el resultado del caso normal y del error conceptual anterior. Luego explica un caso resuelto paso a paso, construye un contraejemplo que cambie la decisión y, sin consultar el texto, reconstruye el mecanismo y lo aplica a una entrada nueva. La secuencia usa predicción, explicación propia, contraste y recuperación. ICAP distingue participación de construcción de conocimiento; How People Learn II exige conectar conocimiento previo, contexto y transferencia; la práctica de recuperación respalda producir de nuevo la explicación tras una demora; y Education for Life and Work exige devolución que explique la causa del error.

Evidencia de aprendizaje. Procedure-contracts.md con entradas, salidas, efectos y orden permitido. Debe contener predicción previa, observación, explicación causal, contraejemplo, criterio de aceptación y una nota de qué dato haría cambiar la conclusión.

Límite de la conclusión. La descomposición procedural no elimina acoplamiento de datos.

Trazabilidad fuente → afirmación

Antes de empezar

Esta clase continúa el motor de reglas comparado de la Parte 06. Recupera la evidencia de la clase anterior, añade una decisión propia de Programación procedural y descomposición funcional y deja un artefacto que la clase siguiente deberá consumir. La pregunta activa es: ¿Dónde cortar un procedimiento para que cada paso tenga un contrato comprobable?

Prerrequisitos

• Haber completado la clase anterior o reconstruir su contrato y evidencia.
• Python 3.11 o posterior, terminal, editor y Git; un segundo runtime es opcional y debe declararse.
• Trabajar con fixtures sintéticos: ninguna observación necesita datos de una persona o sistema real.

Problema auténtico

El prototipo del motor de reglas comparado valida, puntúa, selecciona y formatea dentro de una función extensa. Reutilizar la regla desde una API obliga a ejecutar también salida de terminal y las pruebas solo pueden observar el resultado final.

Objetivos observables

Al terminar podrás explicar los cinco mecanismos de esta clase, predecir su comportamiento antes de ejecutar, construir un caso normal y uno límite, diagnosticar el fallo controlado, comparar una alternativa y entregar evidencia que otra persona pueda reproducir.

Mapa conceptual

flowchart LR
    N1[Procedimiento / contrato] --> N2[Descomposición por responsabilidad] --> N3[Flujo de datos / dependencias] --> N4[Efectos en los bordes] --> N5[Composición / nivel de abstracción]
    N5 -->|fallo o cambio| N1

El mapa se lee como una cadena de razonamiento, no como fases obligatorias del runtime. La flecha de retorno indica que un fallo o cambio de requisito obliga a revisar el modelo inicial; no autoriza a parchear solo la última salida.

Temas y por qué importan

Conceptos y decisiones

1. Procedimiento y contrato

Un procedimiento agrupa una secuencia bajo un nombre y una interfaz. Su valor no está en reducir líneas, sino en establecer qué recibe, qué devuelve, qué puede modificar y qué error comunica. Un procedimiento sin contrato solo desplaza la complejidad detrás de una llamada.

2. Descomposición por responsabilidad

Separar parseo, validación, decisión y presentación permite cambiar una razón sin arrastrar las demás. Cortar por cantidad de líneas produce piezas arbitrarias; cortar por transformación y política produce unidades que pueden explicarse y probarse con ejemplos propios.

3. Flujo de datos y dependencias

Los parámetros hacen visibles entradas; el retorno hace visible el resultado. Leer globales o escribir streams desde funciones de dominio crea canales ocultos. Pasar cada dependencia tampoco es una virtud automática: una estructura de contexto puede ser adecuada si su contenido y vida están delimitados.

4. Efectos en los bordes

El núcleo calcula una recomendación y los adaptadores leen JSON o escriben texto. Esta separación permite repetir la decisión sin repetir un efecto. El límite falla cuando una función supuestamente pura consulta el reloj, el entorno o un singleton sin declararlo.

5. Composición y nivel de abstracción

Una función coordinadora debe leerse como una historia del dominio: validar, evaluar, elegir, presentar. Si mezcla detalles de bytes con reglas de autorización, obliga a razonar en dos niveles a la vez. La descomposición correcta conserva cohesión y evita una cadena de envoltorios triviales.

Definiciones de trabajo

• procedimiento y contrato: un procedimiento agrupa una secuencia bajo un nombre y una interfaz.
• descomposición por responsabilidad: separar parseo, validación, decisión y presentación permite cambiar una razón sin arrastrar las demás.
• flujo de datos y dependencias: los parámetros hacen visibles entradas; el retorno hace visible el resultado.
• efectos en los bordes: el núcleo calcula una recomendación y los adaptadores leen json o escriben texto.
• composición y nivel de abstracción: una función coordinadora debe leerse como una historia del dominio: validar, evaluar, elegir, presentar.

Las definiciones son operativas para el motor de reglas comparado. No convierten términos con historia más amplia en sinónimos y deben contrastarse con la documentación primaria enlazada al final.

Ejemplo mínimo

def choose_next(observation):
    checked = validate(observation)
    candidates = evaluate_rules(checked)
    return select_highest(candidates)

assert choose_next({"authorized": True, "latency_ms": 850}) == "inspect-transport"

Antes de ejecutar, predice estado, resultado y error. Después registra versión, comando y salida. Si el fragmento es pseudocódigo o pertenece a otro lenguaje, etiquétalo como tal y no afirmes que fue ejecutado.

Ejemplo profesional

En el motor de reglas comparado, una recomendación contiene acción, evidencia usada, versión de política y explicación. La implementación de esta clase debe conservar ese contrato aunque cambie la forma interna. El caso profesional no pregunta únicamente si devuelve una cadena: pregunta quién puede producirla, qué estado observa, cómo falla y qué rastro permite disputar una decisión incorrecta.

Compara el caso normal con autorización falsa, evidencia incompleta, empate y repetición. Un mecanismo es apropiado cuando esas diferencias quedan visibles y localizadas; es peligroso cuando dependen de orden accidental, estado oculto o una convención que el consumidor no puede conocer.

Práctica guiada

1. Copia el contrato de entrada y salida antes de escribir implementación.
2. Predice el caso normal y un límite; identifica la invariante que no puede romperse.
3. Implementa la versión mínima sin I/O dentro del núcleo.
4. Ejecuta el caso y conserva comando, versión y salida bajo evidence/.
5. Introduce el fallo controlado, reduce la reproducción y formula dos hipótesis rivales.
6. Corrige la causa, añade regresión y ejecuta el conjunto completo.
7. Compara con otro paradigma o lenguaje indicando qué semántica se preserva.

Ejercicios

1. Lectura: dibuja una traza de cinco pasos y marca dónde cambia estado o control.
2. Construcción: añade una regla del motor de reglas comparado sin alterar los fixtures anteriores.
3. Frontera: cubre vacío, empate, no autorizado e inválido con resultados distintos.
4. Contraste: reescribe una pieza con otro modelo y explica una mejora y una pérdida.

Reto verificable

Entrega implementación, fixtures, pruebas y un informe corto. Se aprueba si otra persona ejecuta desde checkout limpio, obtiene los mismos resultados y puede relacionar cada rama o transformación con una regla del dominio. No se aprueba por cantidad de archivos ni por usar la sintaxis característica del paradigma.

Caso conductor

El motor de reglas comparado recibe una observación autorizada, evalúa reglas y devuelve una recomendación explicable. En esta clase, ejecuta el caso latency_ms=900, el límite latency_ms=800, el contraejemplo authorized=false y una entrada incompleta. Cambia después una sola regla y revisa qué archivos, pruebas y trazas debieron modificarse. Esa superficie de cambio alimenta la comparación final de la parte.

Preguntas frecuentes

¿Un paradigma determina toda la arquitectura?

No. Puede organizar un núcleo o una frontera sin dominar el sistema completo. Combinar modelos es válido si los adaptadores preservan identidad, orden, errores y evidencia.

¿Menos líneas significan una solución mejor?

No. La brevedad puede quitar duplicación o esconder decisiones. Se evalúan semántica, diagnóstico, costo de cambio y adecuación a la carga.

¿Debo instalar todos los lenguajes mencionados?

No. Python basta para la práctica base. Si usas Prolog, Rust o Erlang, registra versión y comandos; si solo analizas notación, decláralo como análisis no ejecutado.

Fallo controlado y diagnóstico

Haz que evaluate_rules lea una variable global POLICY. Cambia esa variable entre dos pruebas y observa dependencia del orden. Pasa la política como dato inmutable y demuestra que cada caso se ejecuta aislado.

Registra síntoma, entrada mínima, hipótesis, observación que descarta cada hipótesis, causa, corrección y prueba de regresión. No cambies simultáneamente implementación, fixture y expectativa.

Errores comunes y cómo corregirlos

Entorno y archivos clave

work/SE-074/
├── README.md
├── rule_engine/
│   ├── domain.py
│   └── se_074.py
├── fixtures/cases.json
├── tests/test_se_074.py
└── evidence/diagnosis.md

El README declara plataforma, runtimes, comandos, limpieza y límites. Evita dependencias externas cuando la biblioteca estándar permita observar el mecanismo; si agregas una, fija procedencia y versión.

Seguridad, ética y accesibilidad

• la autorización forma parte del dominio y no se infiere por ausencia de rechazo;
• no uses eval, reglas descargadas ni serialización insegura;
• limita colas, recursión, tamaño de entrada y tiempo de evaluación;
• redacta trazas y conserva una explicación textual además de color o animación;
• una recomendación automatizada debe poder revisarse, impugnarse y corregirse;
• respeta licencias de ejemplos y atribuye adaptaciones.

Transferencia

Traslada un fixture al segundo modelo o lenguaje. Compara representación de ausencia, error, mutabilidad, orden y cancelación. La transferencia está lograda cuando el contrato se conserva y las diferencias están explicadas, no cuando la sintaxis se parece.

Evaluación y evidencia

Fuentes

• Python Language Reference — Semántica de sentencias, funciones, clases, generadores y corrutinas; autoridad: Python Software Foundation.
• The Rust Programming Language — Ownership, enums, traits, errores y concurrencia sin carreras de datos; autoridad: Rust project.
• SWI-Prolog Reference Manual — Hechos, reglas, unificación, búsqueda y límites operacionales; autoridad: SWI-Prolog project.
• ReactiveX Observable Contract — Notificaciones, terminación, errores y control de flujo observable; autoridad: ReactiveX project.
• Erlang System Documentation: Processes — Procesos, buzones, envío de mensajes, enlaces y monitores; autoridad: Erlang/OTP project.
• SWEBOK Guide v4.0a — Construcción, diseño y fundamentos profesionales; autoridad: IEEE Computer Society.

Cada fuente respalda el mecanismo indicado; ninguna demuestra que la implementación del motor de reglas comparado sea correcta. Esa afirmación depende de fixtures, pruebas, trazas y revisión reproducible.

Límites y siguiente paso

La descomposición procedural no define por sí misma cómo representar entidades con identidad o ciclos de vida largos. La siguiente clase contrasta objetos y mensajes.

Glosario

• procedimiento y contrato: un procedimiento agrupa una secuencia bajo un nombre y una interfaz.
• descomposición por responsabilidad: separar parseo, validación, decisión y presentación permite cambiar una razón sin arrastrar las demás.
• flujo de datos y dependencias: los parámetros hacen visibles entradas; el retorno hace visible el resultado.
• efectos en los bordes: el núcleo calcula una recomendación y los adaptadores leen json o escriben texto.
• composición y nivel de abstracción: una función coordinadora debe leerse como una historia del dominio: validar, evaluar, elegir, presentar.

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