{"id":598,"date":"2026-07-22T08:16:55","date_gmt":"2026-07-22T08:16:55","guid":{"rendered":"https:\/\/matforge.org\/?p=598","raw":"https:\/\/matforge.org\/?p=598"},"modified":"2026-07-22T08:16:55","modified_gmt":"2026-07-22T08:16:55","slug":"documentation-best-practices-scientific-python-packages","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matforge.org\/es\/documentation-best-practices-scientific-python-packages\/","title":{"rendered":"Mejores pr\u00e1cticas de documentaci\u00f3n para paquetes cient\u00edficos de Python","raw":"Mejores pr\u00e1cticas de documentaci\u00f3n para paquetes cient\u00edficos de Python"},"content":{"rendered":"<span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 9<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span><p>La excelente documentaci\u00f3n transforma los paquetes cient\u00edficos de Python de c\u00f3digo inutilizable a activos de investigaci\u00f3n reproducibles. Adopte un enfoque <strong>documentaci\u00f3n como c\u00f3digo<\/strong>: almacene documentos junto con el c\u00f3digo, use <strong>Sphinx<\/strong> con <strong>numpy o docStrings estilo Google<\/strong>, automate las compilaciones con <strong>Lea el docs<\/strong> e integre las actualizaciones de la documentaci\u00f3n en cada revisi\u00f3n de c\u00f3digo. Incluya un <strong>readme<\/strong> claro, mantenga un <strong>changelog<\/strong> y pruebe ejemplos con <strong>doctest<\/strong>. Trate la documentaci\u00f3n como una entrega de primera clase, no como una ocurrencia tard\u00eda.<\/p>\n<h2>Por qu\u00e9 importa la documentaci\u00f3n en Python cient\u00edfico<\/h2>\n<p>El software cient\u00edfico a menudo no logra el impacto no debido a los algoritmos defectuosos, sino porque otros (o incluso los autores originales meses despu\u00e9s) no pueden entender o reproducir el trabajo. De acuerdo con un estudio de las mejores pr\u00e1cticas cient\u00edficas del software, la documentaci\u00f3n clara es esencial para la reproducibilidad, mantenibilidad y validaci\u00f3n entre pares. A diferencia del software comercial donde la documentaci\u00f3n a menudo se descuida, el c\u00f3digo de investigaci\u00f3n requiere una documentaci\u00f3n especialmente cuidadosa para garantizar que se puedan confiar y ampliar los resultados computacionales.<\/p>\n<p>Las consecuencias de la mala documentaci\u00f3n en contextos cient\u00edficos incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li>Resultados irreproducibles debido a una configuraci\u00f3n poco clara<\/li>\n<li>Tiempo perdido de ingenier\u00eda inversa C\u00f3digo propio meses despu\u00e9s<\/li>\n<li>Incapacidad para construir sobre el trabajo de los dem\u00e1s<\/li>\n<li>Revisi\u00f3n por pares fallida de los m\u00e9todos computacionales<\/li>\n<li>Proyectos abandonados cuando los desarrolladores originales se van<\/li>\n<\/ul>\n<p>La buena documentaci\u00f3n cierra la brecha entre la formulaci\u00f3n matem\u00e1tica y la simulaci\u00f3n de trabajo: la misma brecha que Matforge pretende cerrar.<\/p>\n<h2>La filosof\u00eda de documentaci\u00f3n como c\u00f3digo<\/h2>\n<p>El enfoque m\u00e1s efectivo de la documentaci\u00f3n en proyectos cient\u00edficos de Python es <strong>documentaci\u00f3n como c\u00f3digo<\/strong> (DAC): Trate la documentaci\u00f3n con el mismo rigor que el c\u00f3digo fuente. esto significa:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Documentaci\u00f3n de la versi\u00f3n junto con el c\u00f3digo<\/strong>: almacene los archivos de Markdown o Reestructurado de texto en un directorio <code>docs\/<\/code> dentro del mismo repositorio que su c\u00f3digo fuente. Esto asegura que la documentaci\u00f3n siempre coincida con la versi\u00f3n de c\u00f3digo correspondiente.<\/li>\n<li><strong>Revise la documentaci\u00f3n en las solicitudes de extracci\u00f3n<\/strong>: haga que las actualizaciones de documentaci\u00f3n sean obligatorias para cualquier cambio de c\u00f3digo que altere la funcionalidad. Una revisi\u00f3n de c\u00f3digo est\u00e1 incompleta si la documentaci\u00f3n no se actualiza.<\/li>\n<li><strong>Automatizaci\u00f3n de automatizaci\u00f3n e implementaci\u00f3n<\/strong>: use GitHub Actions o GitLab CI para crear documentaci\u00f3n autom\u00e1ticamente en cada Push and Deploy en servicios de alojamiento como leer los documentos.<\/li>\n<li><strong>Aplique los mismos est\u00e1ndares de calidad<\/strong>: incline su reducci\u00f3n, busque enlaces rotos y trate errores de documentaci\u00f3n con la misma seriedad que los errores de c\u00f3digo.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Este enfoque evita la falla de documentaci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan: documentos que no se sincronizan con el c\u00f3digo que describen.<\/p>\n<h2>El marco de Di\u00e1taxis: cuatro tipos de documentaci\u00f3n<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n efectiva sirve para distintos fines. El marco de Di\u00e1taxis divide la documentaci\u00f3n en cuatro categor\u00edas:<\/p>\n<h3>1. Tutoriales (orientado al aprendizaje)<\/h3>\n<p>Los tutoriales son lecciones paso a paso que gu\u00edan a los reci\u00e9n llegados a trav\u00e9s de una tarea completa y significativa. Deben ser concretos, pr\u00e1cticos y resultar en un resultado de trabajo. Para los paquetes cient\u00edficos de Python, los tutoriales pueden incluir:<\/p>\n<ul>\n<li>Configuraci\u00f3n de Fipy para un problema de difusi\u00f3n simple<\/li>\n<li>Ejecuci\u00f3n de su primera simulaci\u00f3n de campo de fase<\/li>\n<li>Validar un solucionador de PDE contra una soluci\u00f3n anal\u00edtica<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Principio clave:<\/strong> Los tutoriales ense\u00f1an haciendo. Evite los conceptos abstractos; Conc\u00e9ntrese en pasos pr\u00e1cticos con retroalimentaci\u00f3n inmediata.<\/p>\n<h3>2. Gu\u00edas pr\u00e1cticas (orientadas a objetivos)<\/h3>\n<p>Las gu\u00edas pr\u00e1cticas proporcionan recetas para tareas espec\u00edficas. A diferencia de los tutoriales, asumen la familiaridad b\u00e1sica y apuntan a un objetivo claro. Ejemplos:<\/p>\n<ul>\n<li>C\u00f3mo implementar condiciones de contorno personalizadas en FIPY<\/li>\n<li>C\u00f3mo paralelizar su simulaci\u00f3n con MPI<\/li>\n<li>C\u00f3mo perfilar y optimizar un solucionador de PDE<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Estructura:<\/strong> Presente un objetivo claro, luego proporcione pasos numerados o fragmentos de c\u00f3digo que lo logren.<\/p>\n<h3>3. Referencia t\u00e9cnica (orientado a la informaci\u00f3n)<\/h3>\n<p>La documentaci\u00f3n de referencia de API describe lo que hace cada funci\u00f3n, clase y m\u00f3dulo. Aqu\u00ed es donde las cadenas documentales completas se vuelven cr\u00edticas. La documentaci\u00f3n de referencia debe ser exhaustiva y precisa, permitiendo a los usuarios experimentados buscar detalles r\u00e1pidamente.<\/p>\n<h3>4. Explicaci\u00f3n (orientado al entendimiento)<\/h3>\n<p>Las explicaciones discuten antecedentes, decisiones de dise\u00f1o y modelos conceptuales. Responden preguntas de \u00abpor qu\u00e9\u00bb que los tutoriales y documentos de referencia no pueden. Ejemplos:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfPor qu\u00e9 elegir el volumen finito sobre los m\u00e9todos de elementos finitos?<\/li>\n<li>Entendiendo la estabilidad num\u00e9rica en los pasos de tiempo<\/li>\n<li>Las matem\u00e1ticas detr\u00e1s de los modelos de campo de fase<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un conjunto de documentaci\u00f3n bien estructurado incluye los cuatro tipos, cada uno en su lugar adecuado.<\/p>\n<h2>Configuraci\u00f3n de su pila de documentaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Para los paquetes cient\u00edficos de Python, la cadena de herramientas est\u00e1ndar de facto es <strong>Sphinx<\/strong> con <strong>leer el alojamiento de documentos<\/strong>.<\/p>\n<h3>Sphinx: el motor de documentaci\u00f3n<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.sphinx-doc.org\/\">Sphinx<\/a> es un poderoso generador de documentaci\u00f3n que transforma el texto reestructurado o Markdown en sitios web profesionales, PDF y libros electr\u00f3nicos. Sus caracter\u00edsticas clave para el software cient\u00edfico:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Documentaci\u00f3n autom\u00e1tica de la API<\/strong>: Sphinx puede extraer cadenas de documentos de su c\u00f3digo Python y generar p\u00e1ginas de referencia de API autom\u00e1ticamente a trav\u00e9s de la extensi\u00f3n <code>autodoc<\/code>.<\/li>\n<li><strong>Referencias cruzadas<\/strong>: enlace entre p\u00e1ginas de documentaci\u00f3n y proyectos externos f\u00e1cilmente.<\/li>\n<li><strong>Notaci\u00f3n matem\u00e1tica<\/strong> \u2013 Soporte para ecuaciones de l\u00e1tex renderizadas con MathJax, esencial para el contenido cient\u00edfico.<\/li>\n<li><strong>Extensible<\/strong>: cientos de extensiones para funcionalidad personalizada.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para empezar:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">pip install sphinx sphinx-rtd-theme\nsphinx-quickstart\n<\/code><\/pre>\n<p>Configure <code>conf.py<\/code> para incluir la ruta de su paquete y habilite las extensiones como <code>sphinx.ext.autodoc<\/code>, <code>sphinx.ext.napoleon<\/code> (para Google\/Numpy DocStrings) y <code>sphinx.ext.mathjax<\/code>.<\/p>\n<h3>Lea los documentos: Alojamiento gratuito con automatizaci\u00f3n<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/readthedocs.org\/\">leer los documentos<\/a> es una plataforma de alojamiento gratuita para la documentaci\u00f3n de Sphinx. Se integra a la perfecci\u00f3n con GitHub:<\/p>\n<ul>\n<li>Conecte su repositorio<\/li>\n<li>Lea los documentos de forma autom\u00e1tica crea documentaci\u00f3n en cada push<\/li>\n<li>Dominios personalizados, selecci\u00f3n de versiones y descargas de PDF disponibles<\/li>\n<li>Soporta m\u00faltiples versiones (estable, \u00faltima, etiquetado)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esta automatizaci\u00f3n garantiza que su documentaci\u00f3n est\u00e9 siempre actualizada con su c\u00f3digo.<\/p>\n<h3>Elegir un formato de cadena de documentos: numpy vs google<\/h3>\n<p>Las cadenas de documentos son la base de la documentaci\u00f3n de API. Tres formatos dominan Python:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Formato<\/th>\n<th>caracter\u00edsticas<\/th>\n<th>preferencia cient\u00edfica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Descanso<\/strong><\/td>\n<td>Formato Sphinx original, utiliza <code>:param name: description<\/code> Sintaxis<\/td>\n<td>Proyectos de legado<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Google<\/strong><\/td>\n<td>margen limpio y m\u00ednimo; Secciones con encabezados simples<\/td>\n<td>Proyectos modernos, Python general<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Numero<\/strong><\/td>\n<td>Secciones estructuradas con subrayados; Excelente para firmas complejas<\/td>\n<td><strong>Python cient\u00edfico<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>El <strong>estilo nump\u00ed<\/strong> es m\u00e1s com\u00fan en los paquetes cient\u00edficos porque su formato estructurado maneja con claridad m\u00faltiples par\u00e1metros, devoluciones y anotaciones de tipo complejo. El <a href=\"https:\/\/learn.scientific-python.org\/development\/guides\/docs\/\">gu\u00eda de desarrollo de Python cient\u00edfico<\/a> recomienda Numpy-Style para su claridad.<\/p>\n<p><strong>Ejemplo: docString de estilo numpy<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">def solve_poisson(potential, conductivity, tolerance=1e-6):\n    \"\"\"\n    Solve the Poisson equation \u2207\u00b7(\u03c3\u2207\u03c6) = 0 using finite volumes.\n\n    Parameters\n    ----------\n    potential : ndarray\n        Initial guess for potential field (will be overwritten).\n    conductivity : ndarray\n        Conductivity array on cell centers.\n    tolerance : float, optional\n        Convergence criterion for residual (default: 1e-6).\n\n    Returns\n    -------\n    residual : float\n        Final residual after convergence.\n\n    Notes\n    -----\n    Uses a conjugate gradient solver with Jacobi preconditioner.\n    Boundary conditions must be applied before calling.\n\n    Examples\n    --------\n    &gt;&gt;&gt; phi = np.zeros(grid.shape)\n    &gt;&gt;&gt; sigma = np.ones(grid.shape)\n    &gt;&gt;&gt; residual = solve_poisson(phi, sigma)\n    &gt;&gt;&gt; print(f\"Converged to {residual:.2e}\")\n    \"\"\"\n<\/code><\/pre>\n<p>La extensi\u00f3n <code>napoleon<\/code> Sphinx analiza los estilos de Google y Numpy, as\u00ed que elige seg\u00fan la preferencia de tu equipo.<\/p>\n<h2>Escribir cadenas de documentos eficaces<\/h2>\n<p>Las cadenas de documentos eficaces siguen las convenciones consistentes y proporcionan informaci\u00f3n completa. La <a href=\"https:\/\/www.pyopensci.org\/python-package-guide\/documentation\/write-user-documentation\/document-your-code-api-docstrings.html\">Gu\u00eda de documentaci\u00f3n de PYOPENSC<\/a> describe las secciones esenciales:<\/p>\n<h3>Secciones requeridas<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>L\u00ednea de resumen<\/strong>: una oraci\u00f3n que describe lo que hace la funci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Par\u00e1metros<\/strong>: nombre, tipo y descripci\u00f3n de cada argumento.<\/li>\n<li><strong>Devoluciones<\/strong> \u2013 Tipo y descripci\u00f3n de los valores devueltos.<\/li>\n<li><strong>aumenta<\/strong> \u2013 Excepciones que se pueden lanzar y condiciones.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Secciones opcionales pero valiosas<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Ejemplos<\/strong> \u2013 fragmentos de uso concreto; Estos se pueden probar con DoctTest.<\/li>\n<li><strong>Notas<\/strong>: detalles de implementaci\u00f3n, referencias de algoritmos, caracter\u00edsticas de rendimiento.<\/li>\n<li><strong>Referencias<\/strong>: citas a documentos o documentaci\u00f3n externa.<\/li>\n<li><strong>Ver tambi\u00e9n<\/strong>: enlaces a funciones o clases relacionadas.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>El poder de los ejemplos<\/h3>\n<p>Los ejemplos sirven para fines duales:<\/p>\n<ol>\n<li>Muestran a los usuarios c\u00f3mo aplicar su c\u00f3digo.<\/li>\n<li>Se convierten en pruebas ejecutables a trav\u00e9s de <code>doctest<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Cuando se escriben ejemplos como sesiones interactivas de Python, tanto los usuarios como las herramientas automatizadas pueden verificar que funcionen correctamente. Esto protege contra la podredumbre de la documentaci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Documentaci\u00f3n de prueba con DoctTest<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.python.org\/3\/library\/doctest.html\">doctest<\/a> es un m\u00f3dulo de Python que verifica los ejemplos de c\u00f3digo en docStrings que se ejecutan y producen la salida esperada. Esto crea documentaci\u00f3n viva que no puede volverse incorrecta en silencio.<\/p>\n<p><strong>C\u00f3mo funciona:<\/strong> Escribe un ejemplo como si se introdujera en un mensaje de Python:<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">&gt;&gt;&gt; from mypackage import compute_diffusion\n&gt;&gt;&gt; result = compute_diffusion(concentration=1.0, D=0.01)\n&gt;&gt;&gt; round(result, 4)\n0.1234\n<\/code><\/pre>\n<p>Ejecutar <code>pytest --doctest-module<\/code> o <code>python -m doctest -v your_module.py<\/code> Ejecuta estos ejemplos y falla si la salida es diferente.<\/p>\n<p>Para los paquetes cient\u00edficos, DoctTest es particularmente valioso porque:<\/p>\n<ul>\n<li>El c\u00f3digo num\u00e9rico puede producir f\u00e1cilmente resultados err\u00f3neos sin generar errores; DoctTest atrapa inexactitudes silenciosas.<\/li>\n<li>Los ejemplos demuestran patrones de uso adecuados (unidades, condiciones de contorno, etc.).<\/li>\n<li>Sirven como pruebas m\u00ednimas de regresi\u00f3n para la funcionalidad principal.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El complemento <code>pytest-doctestplus<\/code> de Scientific Python proporciona funciones mejoradas para la documentaci\u00f3n de prueba.<\/p>\n<h2>El archivo L\u00e9ame: la puerta de entrada de su proyecto<\/h2>\n<p>El L\u00e9ame suele ser el primer y, a veces, el \u00fanico que encuentran los usuarios de documentaci\u00f3n. Un L\u00e9ame bien elaborado debe aparecer en la ra\u00edz de su repositorio y en PYPI.<\/p>\n<p><strong>Secciones esenciales L\u00e9ame:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li><strong>Descripci\u00f3n del proyecto<\/strong>: 1-3 oraciones que explican lo que hace el paquete y su dominio.<\/li>\n<li><strong>Instrucciones de instalaci\u00f3n<\/strong>: c\u00f3mo instalar, incluidas las dependencias y los requisitos de la plataforma.<\/li>\n<li><strong>Ejemplo r\u00e1pido<\/strong>: fragmento de c\u00f3digo m\u00ednimo que muestra un caso de uso t\u00edpico.<\/li>\n<li><strong>Enlaces a la documentaci\u00f3n completa<\/strong>: dirija a los usuarios a documentos completos alojados en otros lugares.<\/li>\n<li><strong>Informaci\u00f3n de citas<\/strong> \u2013 C\u00f3mo citar el software en el trabajo acad\u00e9mico.<\/li>\n<li><strong>Licencia<\/strong> \u2013 Indique claramente la licencia (por ejemplo, MIT, BSD, GPL).<\/li>\n<li><strong>Badges<\/strong>: estado de compilaci\u00f3n, cobertura, versi\u00f3n PYPI, etc.<\/li>\n<\/ol>\n<p>El <a href=\"https:\/\/www.pyopensci.org\/python-package-guide\/documentation\/repository-files\/readme-file-best-practices.html\">gu\u00eda L\u00e9ame de PYOPENSC<\/a> proporciona detalles Recomendaciones.<\/p>\n<p><strong>Consejo profesional:<\/strong> Escriba su readme antes de escribir cualquier c\u00f3digo. Esto aclara las metas y audiencia de su proyecto.<\/p>\n<h2>Mantenimiento de un registro de cambios<\/h2>\n<p>Un registro de cambios es una lista cronol\u00f3gica de cambios notables para cada versi\u00f3n. Responde \u00ab\u00bfQu\u00e9 cambi\u00f3 entre la versi\u00f3n X e Y?\u00bb tanto para usuarios como para desarrolladores.<\/p>\n<p><strong>Mejores pr\u00e1cticas:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Siga <a href=\"https:\/\/keepachangelog.com\/\">mantenga un registro de cambios<\/a> convenciones.<\/li>\n<li>Utilice <a href=\"https:\/\/semver.org\/\">versionado sem\u00e1ntico<\/a> para comunicar la compatibilidad.<\/li>\n<li>Cambios de grupo por tipo: <code>Added<\/code>, <code>Changed<\/code>, <code>Deprecated<\/code>, <code>Removed<\/code>, <code>Fixed<\/code>, <code>Security<\/code>.<\/li>\n<li>Escriba para los humanos: Explique por qu\u00e9 es importante un cambio, no solo que sucedi\u00f3.<\/li>\n<li>Incluya fechas de cambios in\u00e9ditos.<\/li>\n<li>Nunca automatice solo a partir de mensajes de confirmaci\u00f3n de Git: cure las entradas.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Formato de ejemplo:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"language-markdown\">## [Unreleased]\n### Added\n- New `adaptive_mesh` module for dynamic refinement.\n- Support for HDF5 output with compression.\n\n### Changed\n- `solve()` now returns residual history (breaking change).\n\n### Fixed\n- Memory leak in sparse matrix assembly (#123).\n<\/code><\/pre>\n<p>Un buen registro de cambios genera confianza al mostrar el mantenimiento activo y la transparencia sobre los cambios de ruptura.<\/p>\n<h2>Trampas de documentaci\u00f3n comunes (y c\u00f3mo evitarlas)<\/h2>\n<p>Basado en la literatura y la experiencia comunitaria, aqu\u00ed hay errores frecuentes:<\/p>\n<h3>1. Documentaci\u00f3n desactualizada<\/h3>\n<p>La documentaci\u00f3n que contradice el comportamiento real es peor que la falta de documentaci\u00f3n. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Integra las actualizaciones de documentaci\u00f3n en las revisiones de c\u00f3digo. Si un PR cambia la funcionalidad, los documentos correspondientes deben actualizarse en la misma confirmaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>2. Ejemplos faltantes<\/h3>\n<p>Las descripciones abstractas sin ejemplos de uso concreto dejan a los usuarios adivinando. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Cada funci\u00f3n y clase p\u00fablica debe incluir al menos un ejemplo ejecutable.<\/p>\n<h3>3. Explicar \u00abqu\u00e9\u00bb pero no \u00abpor qu\u00e9\u00bb<\/h3>\n<p>La documentaci\u00f3n a menudo describe la mec\u00e1nica pero omite el razonamiento. Los usuarios necesitan entender el contexto para tomar decisiones correctas. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Incluye secciones que explican cu\u00e1ndo usar una funci\u00f3n, compensaciones y alternativas.<\/p>\n<h3>4. Desajuste de la audiencia<\/h3>\n<p>Escribir para expertos cuando los principiantes son el p\u00fablico principal (o viceversa). <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Estructure sus documentos utilizando el marco de Di\u00e1taxis para atender diferentes necesidades por separado.<\/p>\n<h3>5. Estilo inconsistente<\/h3>\n<p>Formatos de DocString mixtos, diferentes niveles de encabezado y organizaci\u00f3n ad hoc. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Adopte una gu\u00eda de estilo y haga cumplir con linters (<code>markdownlint<\/code>, <code>doc8<\/code>).<\/p>\n<h3>6. Sin pruebas<\/h3>\n<p>Los ejemplos no probados eventualmente se rompen. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Use <code>doctest<\/code> o <code>pytest-doctestplus<\/code> para verificar que funcionen todos los ejemplos.<\/p>\n<h3>7. Descuidar el L\u00e9ame<\/h3>\n<p>Suponiendo que los usuarios leer\u00e1n gu\u00edas extensas antes de probar el paquete. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> hacer que el L\u00e9ame sea convincente y procesable; Incluya una secci\u00f3n de inicio r\u00e1pido.<\/p>\n<h2>Integraci\u00f3n del flujo de trabajo de documentaci\u00f3n<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n debe fluir naturalmente con su proceso de desarrollo:<\/p>\n<h3>Ganchos precomprometidos<\/h3>\n<p>Use ganchos de confirmaci\u00f3n previa para pelusa y verifique si hay problemas comunes antes de permitir confirmaciones:<\/p>\n<pre><code class=\"language-yaml\"># .pre-commit-config.yaml\nrepos:\n  - repo: https:\/\/github.com\/markdownlint\/markdownlint\n    rev: v0.11.0\n    hooks:\n      - id: markdownlint\n  - repo: https:\/\/github.com\/antonbabenko\/pre-commit-docs\n    rev: v1.6.0\n    hooks:\n      - id: check-links\n<\/code><\/pre>\n<h3>Tuber\u00edas CI\/CD<\/h3>\n<p>Configure las acciones de GitHub para:<\/p>\n<ul>\n<li>Construya documentaci\u00f3n sobre cada empuje a principal<\/li>\n<li>Implementar para leer los documentos autom\u00e1ticamente<\/li>\n<li>Ejecutar <code>doctest<\/code> como parte del conjunto de pruebas<\/li>\n<li>Compruebe si hay enlaces rotos en el HTML construido<\/li>\n<\/ul>\n<p>Flujo de trabajo de ejemplo:<\/p>\n<pre><code class=\"language-yaml\">name: Documentation\non:\n  push:\n    branches: [main]\njobs:\n  build:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    steps:\n      - uses: actions\/checkout@v3\n      - name: Build docs\n        run: |\n          pip install -e .[docs]\n          sphinx-build -b html docs\/ docs\/_build\/html\n<\/code><\/pre>\n<h3>Revisiones de c\u00f3digo<\/h3>\n<p>Hacer que la documentaci\u00f3n revise un elemento de la lista de verificaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> Las funciones nuevas\/cambiadas tienen docStrings<\/li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> Se incluyen y se prueban los ejemplos<\/li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> se actualiza L\u00e9ame si se han producido cambios orientados al usuario<\/li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> entrada de registro de cambios agregada para la versi\u00f3n de aumento<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Hacer que su documentaci\u00f3n sea citable<\/h2>\n<p>El software cient\u00edfico debe ser citable como artefacto de investigaci\u00f3n. incluir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Citation.cff<\/strong>: un archivo est\u00e1ndar de citas.cff en la ra\u00edz del repositorio con metadatos de citas (autores, t\u00edtulo, versi\u00f3n, doi).<\/li>\n<li><strong>Integraci\u00f3n de Zenodo<\/strong>: conecte su repositorio de GitHub a Zenodo para asignar autom\u00e1ticamente DOI a cada versi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Instrucciones de cita de software<\/strong>: agregue una secci\u00f3n de \u00abcita\u00bb a su archivo README y que muestre las entradas de BibTex.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esto garantiza que su trabajo reciba cr\u00e9dito acad\u00e9mico y cumpla con los requisitos de reproducibilidad de revistas y agencias de financiaci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Vinculaci\u00f3n interna y lectura adicional<\/h2>\n<p>Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre temas relacionados:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"\/what-is-scientific-simulation-and-why-it-matters\/\">Comprender la simulaci\u00f3n cient\u00edfica y su papel en la investigaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"\/tracking-long-term-technical-debt-in-research-software\/\">Seguimiento de la deuda t\u00e9cnica a largo plazo en software de investigaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"\/managing-research-software-through-tickets\/\">Gesti\u00f3n de software de investigaci\u00f3n a trav\u00e9s de tickets<\/a><\/li>\n<li><a href=\"\/reproducibility-and-its-role-in-debugging\/\">La reproducibilidad y su papel en la depuraci\u00f3n<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Estos art\u00edculos cubren aspectos complementarios del desarrollo de software de investigaci\u00f3n sostenible.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n y pr\u00f3ximos pasos<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n no es una tarea secundaria: es el veh\u00edculo a trav\u00e9s del cual su paquete cient\u00edfico Python logra impacto. Al adoptar la documentaci\u00f3n como c\u00f3digo, utilizando la cadena de herramientas adecuada (Sphinx + Lea los documentos), siguiendo marcos estructurados como DI\u00c1Taxis e integrando la documentaci\u00f3n en su flujo de trabajo de desarrollo, crea un software que es verdaderamente reutilizable y reproducible.<\/p>\n<p><strong>Elementos de acci\u00f3n para implementar hoy:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>Aseg\u00farese de que cada funci\u00f3n y clase p\u00fablica tenga una cadena de documentos en estilo numpy o google.<\/li>\n<li>Configure un directorio <code>docs\/<\/code> con configuraci\u00f3n de Sphinx.<\/li>\n<li>Conecte su repositorio para leer los documentos para compilaciones automatizadas.<\/li>\n<li>Agregue doctest a su canalizaci\u00f3n de CI para verificar ejemplos.<\/li>\n<li>Escriba o mejore su L\u00e9ame con una descripci\u00f3n clara y un ejemplo r\u00e1pido.<\/li>\n<li>Inicie un registro de cambios si no tiene uno.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Trate la documentaci\u00f3n como una inversi\u00f3n: el tiempo que dedique a escribir documentos claros pagar\u00e1 dividendos en una carga de soporte reducida, una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia y una capacidad de mantenimiento a largo plazo de su software cient\u00edfico.<\/p>\n<hr>\n<p><strong>Recursos adicionales:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/learn.scientific-python.org\/development\/guides\/docs\/\">Gu\u00eda de desarrollo cient\u00edfico de Python: Documentaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pyopensci.org\/python-package-guide\/documentation\/\">Gu\u00eda de paquetes de PyOpensci Python: Documentaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pmc.ncbi.nlm.nih.gov\/articles\/PMC6301674\/\">Diez reglas simples para documentar software cient\u00edfico<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.sphinx-doc.org\/\">Documentaci\u00f3n de Esfinge<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.readthedocs.com\/\">Lea los documentos: Documentaci\u00f3n para proyectos de c\u00f3digo abierto<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false,"raw":"<p>La excelente documentaci\u00f3n transforma los paquetes cient\u00edficos de Python de c\u00f3digo inutilizable a activos de investigaci\u00f3n reproducibles. Adopte un enfoque <strong>documentaci\u00f3n como c\u00f3digo<\/strong>: almacene documentos junto con el c\u00f3digo, use <strong>Sphinx<\/strong> con <strong>numpy o docStrings estilo Google<\/strong>, automate las compilaciones con <strong>Lea el docs<\/strong> e integre las actualizaciones de la documentaci\u00f3n en cada revisi\u00f3n de c\u00f3digo. Incluya un <strong>readme<\/strong> claro, mantenga un <strong>changelog<\/strong> y pruebe ejemplos con <strong>doctest<\/strong>. Trate la documentaci\u00f3n como una entrega de primera clase, no como una ocurrencia tard\u00eda.<\/p>\n<h2>Por qu\u00e9 importa la documentaci\u00f3n en Python cient\u00edfico<\/h2>\n<p>El software cient\u00edfico a menudo no logra el impacto no debido a los algoritmos defectuosos, sino porque otros (o incluso los autores originales meses despu\u00e9s) no pueden entender o reproducir el trabajo. De acuerdo con un estudio de las mejores pr\u00e1cticas cient\u00edficas del software, la documentaci\u00f3n clara es esencial para la reproducibilidad, mantenibilidad y validaci\u00f3n entre pares. A diferencia del software comercial donde la documentaci\u00f3n a menudo se descuida, el c\u00f3digo de investigaci\u00f3n requiere una documentaci\u00f3n especialmente cuidadosa para garantizar que se puedan confiar y ampliar los resultados computacionales.<\/p>\n<p>Las consecuencias de la mala documentaci\u00f3n en contextos cient\u00edficos incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li>Resultados irreproducibles debido a una configuraci\u00f3n poco clara<\/li>\n<li>Tiempo perdido de ingenier\u00eda inversa C\u00f3digo propio meses despu\u00e9s<\/li>\n<li>Incapacidad para construir sobre el trabajo de los dem\u00e1s<\/li>\n<li>Revisi\u00f3n por pares fallida de los m\u00e9todos computacionales<\/li>\n<li>Proyectos abandonados cuando los desarrolladores originales se van<\/li>\n<\/ul>\n<p>La buena documentaci\u00f3n cierra la brecha entre la formulaci\u00f3n matem\u00e1tica y la simulaci\u00f3n de trabajo: la misma brecha que Matforge pretende cerrar.<\/p>\n<h2>La filosof\u00eda de documentaci\u00f3n como c\u00f3digo<\/h2>\n<p>El enfoque m\u00e1s efectivo de la documentaci\u00f3n en proyectos cient\u00edficos de Python es <strong>documentaci\u00f3n como c\u00f3digo<\/strong> (DAC): Trate la documentaci\u00f3n con el mismo rigor que el c\u00f3digo fuente. esto significa:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Documentaci\u00f3n de la versi\u00f3n junto con el c\u00f3digo<\/strong>: almacene los archivos de Markdown o Reestructurado de texto en un directorio <code>docs\/<\/code> dentro del mismo repositorio que su c\u00f3digo fuente. Esto asegura que la documentaci\u00f3n siempre coincida con la versi\u00f3n de c\u00f3digo correspondiente.<\/li>\n<li><strong>Revise la documentaci\u00f3n en las solicitudes de extracci\u00f3n<\/strong>: haga que las actualizaciones de documentaci\u00f3n sean obligatorias para cualquier cambio de c\u00f3digo que altere la funcionalidad. Una revisi\u00f3n de c\u00f3digo est\u00e1 incompleta si la documentaci\u00f3n no se actualiza.<\/li>\n<li><strong>Automatizaci\u00f3n de automatizaci\u00f3n e implementaci\u00f3n<\/strong>: use GitHub Actions o GitLab CI para crear documentaci\u00f3n autom\u00e1ticamente en cada Push and Deploy en servicios de alojamiento como leer los documentos.<\/li>\n<li><strong>Aplique los mismos est\u00e1ndares de calidad<\/strong>: incline su reducci\u00f3n, busque enlaces rotos y trate errores de documentaci\u00f3n con la misma seriedad que los errores de c\u00f3digo.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Este enfoque evita la falla de documentaci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan: documentos que no se sincronizan con el c\u00f3digo que describen.<\/p>\n<h2>El marco de Di\u00e1taxis: cuatro tipos de documentaci\u00f3n<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n efectiva sirve para distintos fines. El marco de Di\u00e1taxis divide la documentaci\u00f3n en cuatro categor\u00edas:<\/p>\n<h3>1. Tutoriales (orientado al aprendizaje)<\/h3>\n<p>Los tutoriales son lecciones paso a paso que gu\u00edan a los reci\u00e9n llegados a trav\u00e9s de una tarea completa y significativa. Deben ser concretos, pr\u00e1cticos y resultar en un resultado de trabajo. Para los paquetes cient\u00edficos de Python, los tutoriales pueden incluir:<\/p>\n<ul>\n<li>Configuraci\u00f3n de Fipy para un problema de difusi\u00f3n simple<\/li>\n<li>Ejecuci\u00f3n de su primera simulaci\u00f3n de campo de fase<\/li>\n<li>Validar un solucionador de PDE contra una soluci\u00f3n anal\u00edtica<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Principio clave:<\/strong> Los tutoriales ense\u00f1an haciendo. Evite los conceptos abstractos; Conc\u00e9ntrese en pasos pr\u00e1cticos con retroalimentaci\u00f3n inmediata.<\/p>\n<h3>2. Gu\u00edas pr\u00e1cticas (orientadas a objetivos)<\/h3>\n<p>Las gu\u00edas pr\u00e1cticas proporcionan recetas para tareas espec\u00edficas. A diferencia de los tutoriales, asumen la familiaridad b\u00e1sica y apuntan a un objetivo claro. Ejemplos:<\/p>\n<ul>\n<li>C\u00f3mo implementar condiciones de contorno personalizadas en FIPY<\/li>\n<li>C\u00f3mo paralelizar su simulaci\u00f3n con MPI<\/li>\n<li>C\u00f3mo perfilar y optimizar un solucionador de PDE<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Estructura:<\/strong> Presente un objetivo claro, luego proporcione pasos numerados o fragmentos de c\u00f3digo que lo logren.<\/p>\n<h3>3. Referencia t\u00e9cnica (orientado a la informaci\u00f3n)<\/h3>\n<p>La documentaci\u00f3n de referencia de API describe lo que hace cada funci\u00f3n, clase y m\u00f3dulo. Aqu\u00ed es donde las cadenas documentales completas se vuelven cr\u00edticas. La documentaci\u00f3n de referencia debe ser exhaustiva y precisa, permitiendo a los usuarios experimentados buscar detalles r\u00e1pidamente.<\/p>\n<h3>4. Explicaci\u00f3n (orientado al entendimiento)<\/h3>\n<p>Las explicaciones discuten antecedentes, decisiones de dise\u00f1o y modelos conceptuales. Responden preguntas de \"por qu\u00e9\" que los tutoriales y documentos de referencia no pueden. Ejemplos:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfPor qu\u00e9 elegir el volumen finito sobre los m\u00e9todos de elementos finitos?<\/li>\n<li>Entendiendo la estabilidad num\u00e9rica en los pasos de tiempo<\/li>\n<li>Las matem\u00e1ticas detr\u00e1s de los modelos de campo de fase<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un conjunto de documentaci\u00f3n bien estructurado incluye los cuatro tipos, cada uno en su lugar adecuado.<\/p>\n<h2>Configuraci\u00f3n de su pila de documentaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Para los paquetes cient\u00edficos de Python, la cadena de herramientas est\u00e1ndar de facto es <strong>Sphinx<\/strong> con <strong>leer el alojamiento de documentos<\/strong>.<\/p>\n<h3>Sphinx: el motor de documentaci\u00f3n<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.sphinx-doc.org\/\">Sphinx<\/a> es un poderoso generador de documentaci\u00f3n que transforma el texto reestructurado o Markdown en sitios web profesionales, PDF y libros electr\u00f3nicos. Sus caracter\u00edsticas clave para el software cient\u00edfico:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Documentaci\u00f3n autom\u00e1tica de la API<\/strong>: Sphinx puede extraer cadenas de documentos de su c\u00f3digo Python y generar p\u00e1ginas de referencia de API autom\u00e1ticamente a trav\u00e9s de la extensi\u00f3n <code>autodoc<\/code>.<\/li>\n<li><strong>Referencias cruzadas<\/strong>: enlace entre p\u00e1ginas de documentaci\u00f3n y proyectos externos f\u00e1cilmente.<\/li>\n<li><strong>Notaci\u00f3n matem\u00e1tica<\/strong> \u2013 Soporte para ecuaciones de l\u00e1tex renderizadas con MathJax, esencial para el contenido cient\u00edfico.<\/li>\n<li><strong>Extensible<\/strong>: cientos de extensiones para funcionalidad personalizada.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para empezar:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">pip install sphinx sphinx-rtd-theme\nsphinx-quickstart\n<\/code><\/pre>\n<p>Configure <code>conf.py<\/code> para incluir la ruta de su paquete y habilite las extensiones como <code>sphinx.ext.autodoc<\/code>, <code>sphinx.ext.napoleon<\/code> (para Google\/Numpy DocStrings) y <code>sphinx.ext.mathjax<\/code>.<\/p>\n<h3>Lea los documentos: Alojamiento gratuito con automatizaci\u00f3n<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/readthedocs.org\/\">leer los documentos<\/a> es una plataforma de alojamiento gratuita para la documentaci\u00f3n de Sphinx. Se integra a la perfecci\u00f3n con GitHub:<\/p>\n<ul>\n<li>Conecte su repositorio<\/li>\n<li>Lea los documentos de forma autom\u00e1tica crea documentaci\u00f3n en cada push<\/li>\n<li>Dominios personalizados, selecci\u00f3n de versiones y descargas de PDF disponibles<\/li>\n<li>Soporta m\u00faltiples versiones (estable, \u00faltima, etiquetado)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esta automatizaci\u00f3n garantiza que su documentaci\u00f3n est\u00e9 siempre actualizada con su c\u00f3digo.<\/p>\n<h3>Elegir un formato de cadena de documentos: numpy vs google<\/h3>\n<p>Las cadenas de documentos son la base de la documentaci\u00f3n de API. Tres formatos dominan Python:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Formato<\/th>\n<th>caracter\u00edsticas<\/th>\n<th>preferencia cient\u00edfica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Descanso<\/strong><\/td>\n<td>Formato Sphinx original, utiliza <code>:param name: description<\/code> Sintaxis<\/td>\n<td>Proyectos de legado<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Google<\/strong><\/td>\n<td>margen limpio y m\u00ednimo; Secciones con encabezados simples<\/td>\n<td>Proyectos modernos, Python general<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Numero<\/strong><\/td>\n<td>Secciones estructuradas con subrayados; Excelente para firmas complejas<\/td>\n<td><strong>Python cient\u00edfico<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>El <strong>estilo nump\u00ed<\/strong> es m\u00e1s com\u00fan en los paquetes cient\u00edficos porque su formato estructurado maneja con claridad m\u00faltiples par\u00e1metros, devoluciones y anotaciones de tipo complejo. El <a href=\"https:\/\/learn.scientific-python.org\/development\/guides\/docs\/\">gu\u00eda de desarrollo de Python cient\u00edfico<\/a> recomienda Numpy-Style para su claridad.<\/p>\n<p><strong>Ejemplo: docString de estilo numpy<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">def solve_poisson(potential, conductivity, tolerance=1e-6):\n    \"\"\"\n    Solve the Poisson equation \u2207\u00b7(\u03c3\u2207\u03c6) = 0 using finite volumes.\n\n    Parameters\n    ----------\n    potential : ndarray\n        Initial guess for potential field (will be overwritten).\n    conductivity : ndarray\n        Conductivity array on cell centers.\n    tolerance : float, optional\n        Convergence criterion for residual (default: 1e-6).\n\n    Returns\n    -------\n    residual : float\n        Final residual after convergence.\n\n    Notes\n    -----\n    Uses a conjugate gradient solver with Jacobi preconditioner.\n    Boundary conditions must be applied before calling.\n\n    Examples\n    --------\n    &gt;&gt;&gt; phi = np.zeros(grid.shape)\n    &gt;&gt;&gt; sigma = np.ones(grid.shape)\n    &gt;&gt;&gt; residual = solve_poisson(phi, sigma)\n    &gt;&gt;&gt; print(f\"Converged to {residual:.2e}\")\n    \"\"\"\n<\/code><\/pre>\n<p>La extensi\u00f3n <code>napoleon<\/code> Sphinx analiza los estilos de Google y Numpy, as\u00ed que elige seg\u00fan la preferencia de tu equipo.<\/p>\n<h2>Escribir cadenas de documentos eficaces<\/h2>\n<p>Las cadenas de documentos eficaces siguen las convenciones consistentes y proporcionan informaci\u00f3n completa. La <a href=\"https:\/\/www.pyopensci.org\/python-package-guide\/documentation\/write-user-documentation\/document-your-code-api-docstrings.html\">Gu\u00eda de documentaci\u00f3n de PYOPENSC<\/a> describe las secciones esenciales:<\/p>\n<h3>Secciones requeridas<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>L\u00ednea de resumen<\/strong>: una oraci\u00f3n que describe lo que hace la funci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Par\u00e1metros<\/strong>: nombre, tipo y descripci\u00f3n de cada argumento.<\/li>\n<li><strong>Devoluciones<\/strong> \u2013 Tipo y descripci\u00f3n de los valores devueltos.<\/li>\n<li><strong>aumenta<\/strong> \u2013 Excepciones que se pueden lanzar y condiciones.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Secciones opcionales pero valiosas<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Ejemplos<\/strong> \u2013 fragmentos de uso concreto; Estos se pueden probar con DoctTest.<\/li>\n<li><strong>Notas<\/strong>: detalles de implementaci\u00f3n, referencias de algoritmos, caracter\u00edsticas de rendimiento.<\/li>\n<li><strong>Referencias<\/strong>: citas a documentos o documentaci\u00f3n externa.<\/li>\n<li><strong>Ver tambi\u00e9n<\/strong>: enlaces a funciones o clases relacionadas.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>El poder de los ejemplos<\/h3>\n<p>Los ejemplos sirven para fines duales:<\/p>\n<ol>\n<li>Muestran a los usuarios c\u00f3mo aplicar su c\u00f3digo.<\/li>\n<li>Se convierten en pruebas ejecutables a trav\u00e9s de <code>doctest<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Cuando se escriben ejemplos como sesiones interactivas de Python, tanto los usuarios como las herramientas automatizadas pueden verificar que funcionen correctamente. Esto protege contra la podredumbre de la documentaci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Documentaci\u00f3n de prueba con DoctTest<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.python.org\/3\/library\/doctest.html\">doctest<\/a> es un m\u00f3dulo de Python que verifica los ejemplos de c\u00f3digo en docStrings que se ejecutan y producen la salida esperada. Esto crea documentaci\u00f3n viva que no puede volverse incorrecta en silencio.<\/p>\n<p><strong>C\u00f3mo funciona:<\/strong> Escribe un ejemplo como si se introdujera en un mensaje de Python:<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">&gt;&gt;&gt; from mypackage import compute_diffusion\n&gt;&gt;&gt; result = compute_diffusion(concentration=1.0, D=0.01)\n&gt;&gt;&gt; round(result, 4)\n0.1234\n<\/code><\/pre>\n<p>Ejecutar <code>pytest --doctest-module<\/code> o <code>python -m doctest -v your_module.py<\/code> Ejecuta estos ejemplos y falla si la salida es diferente.<\/p>\n<p>Para los paquetes cient\u00edficos, DoctTest es particularmente valioso porque:<\/p>\n<ul>\n<li>El c\u00f3digo num\u00e9rico puede producir f\u00e1cilmente resultados err\u00f3neos sin generar errores; DoctTest atrapa inexactitudes silenciosas.<\/li>\n<li>Los ejemplos demuestran patrones de uso adecuados (unidades, condiciones de contorno, etc.).<\/li>\n<li>Sirven como pruebas m\u00ednimas de regresi\u00f3n para la funcionalidad principal.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El complemento <code>pytest-doctestplus<\/code> de Scientific Python proporciona funciones mejoradas para la documentaci\u00f3n de prueba.<\/p>\n<h2>El archivo L\u00e9ame: la puerta de entrada de su proyecto<\/h2>\n<p>El L\u00e9ame suele ser el primer y, a veces, el \u00fanico que encuentran los usuarios de documentaci\u00f3n. Un L\u00e9ame bien elaborado debe aparecer en la ra\u00edz de su repositorio y en PYPI.<\/p>\n<p><strong>Secciones esenciales L\u00e9ame:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li><strong>Descripci\u00f3n del proyecto<\/strong>: 1-3 oraciones que explican lo que hace el paquete y su dominio.<\/li>\n<li><strong>Instrucciones de instalaci\u00f3n<\/strong>: c\u00f3mo instalar, incluidas las dependencias y los requisitos de la plataforma.<\/li>\n<li><strong>Ejemplo r\u00e1pido<\/strong>: fragmento de c\u00f3digo m\u00ednimo que muestra un caso de uso t\u00edpico.<\/li>\n<li><strong>Enlaces a la documentaci\u00f3n completa<\/strong>: dirija a los usuarios a documentos completos alojados en otros lugares.<\/li>\n<li><strong>Informaci\u00f3n de citas<\/strong> \u2013 C\u00f3mo citar el software en el trabajo acad\u00e9mico.<\/li>\n<li><strong>Licencia<\/strong> \u2013 Indique claramente la licencia (por ejemplo, MIT, BSD, GPL).<\/li>\n<li><strong>Badges<\/strong>: estado de compilaci\u00f3n, cobertura, versi\u00f3n PYPI, etc.<\/li>\n<\/ol>\n<p>El <a href=\"https:\/\/www.pyopensci.org\/python-package-guide\/documentation\/repository-files\/readme-file-best-practices.html\">gu\u00eda L\u00e9ame de PYOPENSC<\/a> proporciona detalles Recomendaciones.<\/p>\n<p><strong>Consejo profesional:<\/strong> Escriba su readme antes de escribir cualquier c\u00f3digo. Esto aclara las metas y audiencia de su proyecto.<\/p>\n<h2>Mantenimiento de un registro de cambios<\/h2>\n<p>Un registro de cambios es una lista cronol\u00f3gica de cambios notables para cada versi\u00f3n. Responde \"\u00bfQu\u00e9 cambi\u00f3 entre la versi\u00f3n X e Y?\" tanto para usuarios como para desarrolladores.<\/p>\n<p><strong>Mejores pr\u00e1cticas:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Siga <a href=\"https:\/\/keepachangelog.com\/\">mantenga un registro de cambios<\/a> convenciones.<\/li>\n<li>Utilice <a href=\"https:\/\/semver.org\/\">versionado sem\u00e1ntico<\/a> para comunicar la compatibilidad.<\/li>\n<li>Cambios de grupo por tipo: <code>Added<\/code>, <code>Changed<\/code>, <code>Deprecated<\/code>, <code>Removed<\/code>, <code>Fixed<\/code>, <code>Security<\/code>.<\/li>\n<li>Escriba para los humanos: Explique por qu\u00e9 es importante un cambio, no solo que sucedi\u00f3.<\/li>\n<li>Incluya fechas de cambios in\u00e9ditos.<\/li>\n<li>Nunca automatice solo a partir de mensajes de confirmaci\u00f3n de Git: cure las entradas.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Formato de ejemplo:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"language-markdown\">## [Unreleased]\n### Added\n- New `adaptive_mesh` module for dynamic refinement.\n- Support for HDF5 output with compression.\n\n### Changed\n- `solve()` now returns residual history (breaking change).\n\n### Fixed\n- Memory leak in sparse matrix assembly (#123).\n<\/code><\/pre>\n<p>Un buen registro de cambios genera confianza al mostrar el mantenimiento activo y la transparencia sobre los cambios de ruptura.<\/p>\n<h2>Trampas de documentaci\u00f3n comunes (y c\u00f3mo evitarlas)<\/h2>\n<p>Basado en la literatura y la experiencia comunitaria, aqu\u00ed hay errores frecuentes:<\/p>\n<h3>1. Documentaci\u00f3n desactualizada<\/h3>\n<p>La documentaci\u00f3n que contradice el comportamiento real es peor que la falta de documentaci\u00f3n. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Integra las actualizaciones de documentaci\u00f3n en las revisiones de c\u00f3digo. Si un PR cambia la funcionalidad, los documentos correspondientes deben actualizarse en la misma confirmaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>2. Ejemplos faltantes<\/h3>\n<p>Las descripciones abstractas sin ejemplos de uso concreto dejan a los usuarios adivinando. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Cada funci\u00f3n y clase p\u00fablica debe incluir al menos un ejemplo ejecutable.<\/p>\n<h3>3. Explicar \"qu\u00e9\" pero no \"por qu\u00e9\"<\/h3>\n<p>La documentaci\u00f3n a menudo describe la mec\u00e1nica pero omite el razonamiento. Los usuarios necesitan entender el contexto para tomar decisiones correctas. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Incluye secciones que explican cu\u00e1ndo usar una funci\u00f3n, compensaciones y alternativas.<\/p>\n<h3>4. Desajuste de la audiencia<\/h3>\n<p>Escribir para expertos cuando los principiantes son el p\u00fablico principal (o viceversa). <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Estructure sus documentos utilizando el marco de Di\u00e1taxis para atender diferentes necesidades por separado.<\/p>\n<h3>5. Estilo inconsistente<\/h3>\n<p>Formatos de DocString mixtos, diferentes niveles de encabezado y organizaci\u00f3n ad hoc. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Adopte una gu\u00eda de estilo y haga cumplir con linters (<code>markdownlint<\/code>, <code>doc8<\/code>).<\/p>\n<h3>6. Sin pruebas<\/h3>\n<p>Los ejemplos no probados eventualmente se rompen. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Use <code>doctest<\/code> o <code>pytest-doctestplus<\/code> para verificar que funcionen todos los ejemplos.<\/p>\n<h3>7. Descuidar el L\u00e9ame<\/h3>\n<p>Suponiendo que los usuarios leer\u00e1n gu\u00edas extensas antes de probar el paquete. <strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> hacer que el L\u00e9ame sea convincente y procesable; Incluya una secci\u00f3n de inicio r\u00e1pido.<\/p>\n<h2>Integraci\u00f3n del flujo de trabajo de documentaci\u00f3n<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n debe fluir naturalmente con su proceso de desarrollo:<\/p>\n<h3>Ganchos precomprometidos<\/h3>\n<p>Use ganchos de confirmaci\u00f3n previa para pelusa y verifique si hay problemas comunes antes de permitir confirmaciones:<\/p>\n<pre><code class=\"language-yaml\"># .pre-commit-config.yaml\nrepos:\n  - repo: https:\/\/github.com\/markdownlint\/markdownlint\n    rev: v0.11.0\n    hooks:\n      - id: markdownlint\n  - repo: https:\/\/github.com\/antonbabenko\/pre-commit-docs\n    rev: v1.6.0\n    hooks:\n      - id: check-links\n<\/code><\/pre>\n<h3>Tuber\u00edas CI\/CD<\/h3>\n<p>Configure las acciones de GitHub para:<\/p>\n<ul>\n<li>Construya documentaci\u00f3n sobre cada empuje a principal<\/li>\n<li>Implementar para leer los documentos autom\u00e1ticamente<\/li>\n<li>Ejecutar <code>doctest<\/code> como parte del conjunto de pruebas<\/li>\n<li>Compruebe si hay enlaces rotos en el HTML construido<\/li>\n<\/ul>\n<p>Flujo de trabajo de ejemplo:<\/p>\n<pre><code class=\"language-yaml\">name: Documentation\non:\n  push:\n    branches: [main]\njobs:\n  build:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    steps:\n      - uses: actions\/checkout@v3\n      - name: Build docs\n        run: |\n          pip install -e .[docs]\n          sphinx-build -b html docs\/ docs\/_build\/html\n<\/code><\/pre>\n<h3>Revisiones de c\u00f3digo<\/h3>\n<p>Hacer que la documentaci\u00f3n revise un elemento de la lista de verificaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> Las funciones nuevas\/cambiadas tienen docStrings<\/li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> Se incluyen y se prueban los ejemplos<\/li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> se actualiza L\u00e9ame si se han producido cambios orientados al usuario<\/li>\n<li><input disabled=\"disabled\" type=\"checkbox\"> entrada de registro de cambios agregada para la versi\u00f3n de aumento<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Hacer que su documentaci\u00f3n sea citable<\/h2>\n<p>El software cient\u00edfico debe ser citable como artefacto de investigaci\u00f3n. incluir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Citation.cff<\/strong>: un archivo est\u00e1ndar de citas.cff en la ra\u00edz del repositorio con metadatos de citas (autores, t\u00edtulo, versi\u00f3n, doi).<\/li>\n<li><strong>Integraci\u00f3n de Zenodo<\/strong>: conecte su repositorio de GitHub a Zenodo para asignar autom\u00e1ticamente DOI a cada versi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Instrucciones de cita de software<\/strong>: agregue una secci\u00f3n de \"cita\" a su archivo README y que muestre las entradas de BibTex.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esto garantiza que su trabajo reciba cr\u00e9dito acad\u00e9mico y cumpla con los requisitos de reproducibilidad de revistas y agencias de financiaci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Vinculaci\u00f3n interna y lectura adicional<\/h2>\n<p>Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre temas relacionados:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"\/what-is-scientific-simulation-and-why-it-matters\/\">Comprender la simulaci\u00f3n cient\u00edfica y su papel en la investigaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"\/tracking-long-term-technical-debt-in-research-software\/\">Seguimiento de la deuda t\u00e9cnica a largo plazo en software de investigaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"\/managing-research-software-through-tickets\/\">Gesti\u00f3n de software de investigaci\u00f3n a trav\u00e9s de tickets<\/a><\/li>\n<li><a href=\"\/reproducibility-and-its-role-in-debugging\/\">La reproducibilidad y su papel en la depuraci\u00f3n<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Estos art\u00edculos cubren aspectos complementarios del desarrollo de software de investigaci\u00f3n sostenible.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n y pr\u00f3ximos pasos<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n no es una tarea secundaria: es el veh\u00edculo a trav\u00e9s del cual su paquete cient\u00edfico Python logra impacto. Al adoptar la documentaci\u00f3n como c\u00f3digo, utilizando la cadena de herramientas adecuada (Sphinx + Lea los documentos), siguiendo marcos estructurados como DI\u00c1Taxis e integrando la documentaci\u00f3n en su flujo de trabajo de desarrollo, crea un software que es verdaderamente reutilizable y reproducible.<\/p>\n<p><strong>Elementos de acci\u00f3n para implementar hoy:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>Aseg\u00farese de que cada funci\u00f3n y clase p\u00fablica tenga una cadena de documentos en estilo numpy o google.<\/li>\n<li>Configure un directorio <code>docs\/<\/code> con configuraci\u00f3n de Sphinx.<\/li>\n<li>Conecte su repositorio para leer los documentos para compilaciones automatizadas.<\/li>\n<li>Agregue doctest a su canalizaci\u00f3n de CI para verificar ejemplos.<\/li>\n<li>Escriba o mejore su L\u00e9ame con una descripci\u00f3n clara y un ejemplo r\u00e1pido.<\/li>\n<li>Inicie un registro de cambios si no tiene uno.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Trate la documentaci\u00f3n como una inversi\u00f3n: el tiempo que dedique a escribir documentos claros pagar\u00e1 dividendos en una carga de soporte reducida, una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia y una capacidad de mantenimiento a largo plazo de su software cient\u00edfico.<\/p>\n<hr>\n<p><strong>Recursos adicionales:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/learn.scientific-python.org\/development\/guides\/docs\/\">Gu\u00eda de desarrollo cient\u00edfico de Python: Documentaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pyopensci.org\/python-package-guide\/documentation\/\">Gu\u00eda de paquetes de PyOpensci Python: Documentaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pmc.ncbi.nlm.nih.gov\/articles\/PMC6301674\/\">Diez reglas simples para documentar software cient\u00edfico<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.sphinx-doc.org\/\">Documentaci\u00f3n de Esfinge<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.readthedocs.com\/\">Lea los documentos: Documentaci\u00f3n para proyectos de c\u00f3digo abierto<\/a><\/li>\n<\/ul>\n"},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 9<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>La excelente documentaci\u00f3n transforma los paquetes cient\u00edficos de Python de c\u00f3digo inutilizable a activos de investigaci\u00f3n reproducibles. Adopte un enfoque documentaci\u00f3n como c\u00f3digo: almacene documentos junto con el c\u00f3digo, use Sphinx con numpy o docStrings estilo Google, automate las compilaciones con Lea el docs e integre las actualizaciones de la documentaci\u00f3n en cada revisi\u00f3n de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"raw":""},"author":6,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_locale":"es_ES","_original_post":"https:\/\/matforge.org\/?p=220","iawp_total_views":0,"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-598","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-issue-tracking-tickets-technical-requests","es-ES"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Mejores pr\u00e1cticas de documentaci\u00f3n para paquetes cient\u00edficos de Python - matforge.org<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/matforge.org\/es\/documentation-best-practices-scientific-python-packages\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Mejores pr\u00e1cticas de documentaci\u00f3n para paquetes cient\u00edficos de Python - matforge.org\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Reading Time:  9 minutesLa excelente documentaci\u00f3n transforma los paquetes cient\u00edficos de Python de c\u00f3digo inutilizable a activos de investigaci\u00f3n reproducibles. 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