{"id":643,"date":"2026-07-22T08:16:48","date_gmt":"2026-07-22T08:16:48","guid":{"rendered":"https:\/\/matforge.org\/?p=643","raw":"https:\/\/matforge.org\/?p=643"},"modified":"2026-07-22T08:16:48","modified_gmt":"2026-07-22T08:16:48","slug":"installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/","title":{"rendered":"Instalaci\u00f3n y configuraci\u00f3n de Fipy por primera vez","raw":"Instalaci\u00f3n y configuraci\u00f3n de Fipy por primera vez"},"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\"> 6<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span><p>Fipy es un solucionador de ecuaci\u00f3n diferencial parcial (PDE) de volumen finito escrito en Python y dise\u00f1ado para construir, probar y ejecutar modelos basados en PDE con un flujo de trabajo limpio y con scripts. Si lo est\u00e1 instalando por primera vez, su objetivo principal debe ser una configuraci\u00f3n que sea estable, reproducible y f\u00e1cil de actualizar. En la pr\u00e1ctica, eso generalmente significa instalar Fipy en su propio entorno, verificar que las dependencias centrales funcionen y, opcionalmente, habilitar backends de solucionador m\u00e1s r\u00e1pidos (como PetSc) cuando necesita rendimiento o escalabilidad.<\/p>\n<p>Esta gu\u00eda lo gu\u00eda a trav\u00e9s de una ruta de instalaci\u00f3n fiable, una lista de verificaci\u00f3n de validaci\u00f3n r\u00e1pida y una secci\u00f3n de soluci\u00f3n de problemas para los problemas m\u00e1s comunes que las personas han tenido durante su primera configuraci\u00f3n. Los pasos a continuaci\u00f3n siguen la gu\u00eda oficial de instalaci\u00f3n de Fipy y las mejores pr\u00e1cticas comunes para entornos cient\u00edficos de Python. Fipy tambi\u00e9n proporciona un entorno listo para usar en Binder para una exploraci\u00f3n r\u00e1pida, pero para un trabajo serio querr\u00e1 un entorno local que controle.<\/p>\n<h2>Lo que necesitas antes de empezar<\/h2>\n<ul>\n<li>Un moderno administrador de entornos de Python (se recomienda la conda para instalaciones por primera vez)<\/li>\n<li>Acceso b\u00e1sico a la l\u00ednea de comandos (terminal en macOS\/Linux, PowerShell\/comando de comandos en Windows)<\/li>\n<li>Suficiente espacio en disco para paquetes cient\u00edficos (algunos GB es normal)<\/li>\n<li>Un plan para solucionadores: comience con el valor predeterminado, luego agregue PETSC m\u00e1s tarde si es necesario<\/li>\n<\/ul>\n<h2>M\u00e9todo de instalaci\u00f3n recomendado: CONDA (m\u00e1s confiable)<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n de Fipy describe expl\u00edcitamente la instalaci\u00f3n basada en Conda como la ruta recomendada, porque resuelve las dependencias cient\u00edficas compiladas de manera m\u00e1s consistente en todas las plataformas y reduce las situaciones de \u00abinstalaci\u00f3n pero no se ejecuta\u00bb. El canal Conda-Forge proporciona un paquete FIPY mantenido activamente y actualiza con frecuencia las compilaciones. Puede instalar Fipy directamente desde Conda-Forge como un solo comando, pero es una pr\u00e1ctica recomendada crear primero un entorno dedicado.<\/p>\n<h3>Paso 1: Instale Conda (o una herramienta compatible con CONDA)<\/h3>\n<p>Si ya tiene instalado Conda (Anaconda, Miniconda u otra distribuci\u00f3n compatible con CONDA), puede omitir este paso. De lo contrario, instale una distribuci\u00f3n de conda ligera y aseg\u00farese de que el comando <em>conda<\/em> funcione en su terminal.<\/p>\n<h3>Paso 2: crear un entorno dedicado<\/h3>\n<p>La creaci\u00f3n de un entorno limpio mantiene las dependencias aisladas. Eso facilita las actualizaciones y evita conflictos con proyectos no relacionados.<\/p>\n<pre><code>conda create -n fipy-env python=3.11\nconda activate fipy-env<\/code><\/pre>\n<p>Puede elegir una versi\u00f3n diferente de Python si su proyecto lo requiere, pero apegarse a una versi\u00f3n moderna y compatible suele ser lo m\u00e1s simple.<\/p>\n<h3>Paso 3: Instalar Fipy desde Conda-Forge<\/h3>\n<p>La p\u00e1gina del paquete Conda-Forge enumera el comando de instalaci\u00f3n. En un entorno fresco, este es t\u00edpicamente el enfoque m\u00e1s suave.<\/p>\n<pre><code>conda install -c conda-forge fipy<\/code><\/pre>\n<p>Si usa Mamba (un solucionador compatible con Conda m\u00e1s r\u00e1pido), puede instalar el mismo paquete con:<\/p>\n<pre><code>mamba install -c conda-forge fipy<\/code><\/pre>\n<p>Si desea una prioridad estricta del canal (a menudo reduce los conflictos), configure Conda-Forge como canal de prioridad:<\/p>\n<pre><code>conda config --add channels conda-forge\nconda config --set channel_priority strict<\/code><\/pre>\n<h2>Instalaci\u00f3n alternativa: PIP (funciona, pero tenga cuidado)<\/h2>\n<p>Fipy tambi\u00e9n est\u00e1 disponible en PYPI, por lo que puede usar PIP. La trampa m\u00e1s com\u00fan con las instalaciones de PIP para los paquetes cient\u00edficos es intentar instalar en un entorno \u00abvac\u00edo\u00bb sin dependencias num\u00e9ricas centrales, lo que puede causar fallas en el tiempo de construcci\u00f3n o falta de requisitos previos. Si usa PIP, h\u00e1galo en un entorno virtual e instale Numpy primero (o aseg\u00farese de que est\u00e9 presente), luego instale Fipy.<\/p>\n<h3>Paso 1: Crear y activar un entorno virtual<\/h3>\n<pre><code>python -m venv fipy-venv<\/code><\/pre>\n<p>Act\u00edvalo:<\/p>\n<pre><code># macOS \/ Linux\nsource fipy-venv\/bin\/activate\n\n# Windows (PowerShell)\n.fipy-venvScriptsActivate.ps1<\/code><\/pre>\n<h3>Paso 2: actualice las herramientas PIP y luego instale DEPS num\u00e9ricos centrales<\/h3>\n<pre><code>python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel\npython -m pip install numpy<\/code><\/pre>\n<h3>Paso 3: Instalar Fipy<\/h3>\n<pre><code>python -m pip install fipy<\/code><\/pre>\n<p>Si la instalaci\u00f3n de PIP falla en su plataforma, la soluci\u00f3n pragm\u00e1tica m\u00e1s r\u00e1pida generalmente es cambiar al m\u00e9todo Conda anterior, porque Conda-Forge maneja las dependencias compiladas de manera m\u00e1s fluida.<\/p>\n<h2>Verifique su instalaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de instalar, confirme que Fipy importa y puede ejecutar un peque\u00f1o problema de difusi\u00f3n. Comience con dos verificaciones: visibilidad de la versi\u00f3n y una simulaci\u00f3n m\u00ednima.<\/p>\n<h3>Comprobar 1: Importar Fipy<\/h3>\n<pre><code>python -c \"import fipy; print('FiPy imported:', fipy.__version__)\"<\/code><\/pre>\n<h3>Cheque 2: Ejecute un peque\u00f1o ejemplo de difusi\u00f3n<\/h3>\n<p>Cree un archivo llamado <em>quick_fipy_test.py<\/em>:<\/p>\n<pre><code>from fipy import CellVariable, Grid1D, DiffusionTerm, Viewer\n\nmesh = Grid1D(nx=50, dx=1.0)\nphi = CellVariable(name=\"phi\", mesh=mesh, value=0.0)\n\n# Set a Dirichlet boundary condition by directly constraining boundary faces\nphi.constrain(1.0, mesh.facesLeft)\nphi.constrain(0.0, mesh.facesRight)\n\neq = DiffusionTerm()\nfor _ in range(20):\n    eq.solve(var=phi, dt=1.0)\n\nprint(\"Min\/Max:\", float(phi.min()), float(phi.max()))\n\n# Viewer may open a window depending on your environment\n# Comment this out if you're on a headless machine\ntry:\n    viewer = Viewer(vars=phi)\n    viewer.plot()\nexcept Exception as e:\n    print(\"Viewer skipped:\", e)<\/code><\/pre>\n<p>ejecutarlo:<\/p>\n<pre><code>python quick_fipy_test.py<\/code><\/pre>\n<p>Resultado esperado: deber\u00eda ver un rango m\u00ednimo\/m\u00e1ximo entre 0 y 1, y opcionalmente un gr\u00e1fico simple si su entorno admite un visor GUI. Si est\u00e1 en un servidor o en una configuraci\u00f3n sin cabeza, es normal que el espectador falle; La salida num\u00e9rica es la parte importante.<\/p>\n<h2>Solvers y Rendimiento: Cu\u00e1ndo agregar PETSC<\/h2>\n<p>Fipy puede ejecutarse con diferentes backends de Solver. Para el aprendizaje temprano y los peque\u00f1os problemas, la configuraci\u00f3n predeterminada suele ser suficiente. Cuando comienza a resolver sistemas m\u00e1s grandes, ejecuta problemas 2D\/3D con mallas finas o usando acoplamientos multif\u00edsicos r\u00edgidos, la elecci\u00f3n del solucionador es importante. PETSC es un paso m\u00e1s com\u00fan porque proporciona solucionadores lineales y no lineales robustos, preacondicionadores escalables y capacidades paralelas.<\/p>\n<p>La documentaci\u00f3n de Fipy incluye opciones de configuraci\u00f3n y clases de solucionador relacionadas con PetSc. Un flujo de trabajo pr\u00e1ctico es:<\/p>\n<ol>\n<li>Obtenga Fipy trabajando localmente con el solucionador predeterminado.<\/li>\n<li>Valide un script peque\u00f1o y confirme que sus condiciones de contorno y la discretizaci\u00f3n son correctas.<\/li>\n<li>Solo entonces agregue PETSC y Switch Solver Suites cuando el rendimiento se convierta en un cuello de botella.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Habilitaci\u00f3n de PETSC (Gu\u00eda de alto nivel)<\/h3>\n<p>La instalaci\u00f3n de PETSC var\u00eda seg\u00fan la plataforma. En Linux y macOS, Conda-Forge a menudo proporciona una ruta fluida; En las ventanas nativas, la disponibilidad de PETSC puede ser m\u00e1s limitada y muchos usuarios conf\u00edan en WSL2 para los flujos de trabajo basados en PetSC. Si instala PetSC y luego desea ver qu\u00e9 opciones de solucionador est\u00e1n disponibles, los documentos de uso de Fipy mencionan que se ejecutan con opciones de estilo \u00ab-ayuda\u00bb para solucionadores habilitados para PETSC para enumerar las posibilidades de configuraci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Errores comunes de configuraci\u00f3n por primera vez (y c\u00f3mo evitarlos)<\/h2>\n<h3>Error 1: Instalaci\u00f3n en su entorno base<\/h3>\n<p>La instalaci\u00f3n de pilas cient\u00edficas en el entorno base a menudo conduce a conflictos de dependencia m\u00e1s adelante. Use un entorno dedicado para que pueda actualizar o eliminar paquetes de manera segura sin romper otros proyectos.<\/p>\n<h3>Error 2: mezclar conda y pip sin un plan<\/h3>\n<p>Puedes mezclar conda y pip, pero hazlo intencionalmente. Un enfoque seguro t\u00edpico es: instalar paquetes num\u00e9ricos centrales con Conda, luego usar PIP solo para paquetes que no est\u00e1n disponibles en Conda-Forge. Si usa PIP primero, puede terminar tirando de ruedas incompatibles y creando conflictos de solucionador.<\/p>\n<h3>Error 3: los errores del visor se tratan como \u00abfipy est\u00e1 roto\u00bb<\/h3>\n<p>Las ventanas del visor\/trazado dependen de su sistema operativo, servidor de pantalla y backend de GUI. En entornos sin cabeza, se espera un error de visor. Valide primero la salida num\u00e9rica. Si necesita gr\u00e1ficos en servidores, utilice trazados basados en cuaderno o guarde arreglos en archivos para su visualizaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>Error 4: confundir a Fipy con hardware con nombre similar<\/h3>\n<p>Tambi\u00e9n hay una placa de microcontrolador \u00abfipy\u00bb utilizada en contextos de IoT. Esta gu\u00eda trata sobre el solucionador de PDE de volumen finito de Python de NIST y el ecosistema cient\u00edfico de Python. Si ve documentaci\u00f3n sobre placas de expansi\u00f3n o m\u00f3dems celulares, est\u00e1 buscando un producto diferente.<\/p>\n<h2>Lista de verificaci\u00f3n de soluci\u00f3n de problemas<\/h2>\n<p>Si su instalaci\u00f3n falla o no se importar\u00e1 FIPY, revise esta lista de verificaci\u00f3n en orden:<\/p>\n<h3>1) Confirma que est\u00e1s en el entorno adecuado<\/h3>\n<pre><code>which python\npython -V\npython -c \"import sys; print(sys.executable)\"<\/code><\/pre>\n<p>En las ventanas, use:<\/p>\n<pre><code>where python<\/code><\/pre>\n<h3>2) Confirme que Fipy est\u00e1 instalado en ese entorno<\/h3>\n<pre><code>python -c \"import fipy; print(fipy.__version__)\"<\/code><\/pre>\n<h3>3) Si usa Conda, verifique si hay conflictos<\/h3>\n<pre><code>conda list\nconda info<\/code><\/pre>\n<p>Si Conda informa conflictos durante la instalaci\u00f3n, cree un entorno nuevo y vuelva a intentarlo. Esto suele ser m\u00e1s r\u00e1pido que luchar contra un conjunto de dependencias enredados.<\/p>\n<h3>4) Si usa PIP, confirme que est\u00e1 presente NumPy<\/h3>\n<pre><code>python -c \"import numpy; print(numpy.__version__)\"<\/code><\/pre>\n<h3>5) Validar con un script m\u00ednimo<\/h3>\n<p>Utilice la prueba de difusi\u00f3n en la secci\u00f3n de verificaci\u00f3n. A\u00edsla los componentes centrales: malla, variable, restricciones de l\u00edmite, un t\u00e9rmino de ecuaci\u00f3n y paso de tiempo.<\/p>\n<h2>Opcional: una estructura de proyecto limpia para su primer trabajo Fipy<\/h2>\n<p>Una vez que Fipy se ejecute, cree un peque\u00f1o dise\u00f1o de proyecto que admita la iteraci\u00f3n y la reproducibilidad:<\/p>\n<pre><code>my-fipy-project\/\n  env\/\n  scripts\/\n    quick_fipy_test.py\n    my_first_model.py\n  data\/\n  results\/\n  README.txt<\/code><\/pre>\n<p>Mantenga los guiones peque\u00f1os al principio. Los modelos Fipy se vuelven m\u00e1s f\u00e1ciles de mantener cuando se separa:<\/p>\n<ul>\n<li>Par\u00e1metros f\u00edsicos y constantes<\/li>\n<li>Opciones de definici\u00f3n de malla y discretizaci\u00f3n<\/li>\n<li>Ecuaciones y condiciones de contorno<\/li>\n<li>Lazo y salida de paso en el tiempo<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Pr\u00f3ximos pasos despu\u00e9s de la instalaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de su primera ejecuci\u00f3n exitosa, el mejor siguiente paso es reproducir un ejemplo est\u00e1ndar: difusi\u00f3n, convecci\u00f3n-difusi\u00f3n o un modelo de campo de fase simple. Genere confianza en su discretizaci\u00f3n y condiciones de contorno antes de saltar a un acoplamiento multif\u00edsico complejo. Si su objetivo final es el campo de fase, planifique su progresi\u00f3n:<\/p>\n<ol>\n<li>Difusi\u00f3n con restricciones de l\u00edmite fijos<\/li>\n<li>Difusi\u00f3n dependiente del tiempo con pasos de tiempo estables<\/li>\n<li>Verificaciones de estabilidad de t\u00e9rminos no lineales y del solucionador<\/li>\n<li>Un m\u00ednimo prototipo Cahn-Hilliard o Allen-Cahn<\/li>\n<li>Actualizaciones de rendimiento (PETSC) una vez que el modelo es correcto<\/li>\n<\/ol>\n<p>Si est\u00e1 escribiendo un documento acad\u00e9mico m\u00e1s largo y desea enmarcar sus pasos de configuraci\u00f3n con claridad, tambi\u00e9n puede hacer referencia a un recurso de introducci\u00f3n de disertaci\u00f3n aqu\u00ed:<br \/> <a href=\"https:\/\/exclusive-paper.com\/buy-dissertation-introduction-online.php\">introducci\u00f3n de disertaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n<h2>Resumen<\/h2>\n<p>Para la instalaci\u00f3n por primera vez, Conda con un entorno dedicado es la ruta m\u00e1s confiable. Verifique su configuraci\u00f3n con un script de difusi\u00f3n m\u00ednimo, trate los problemas del visor como opcionales y solo agregue PETSC cuando realmente necesite solucionadores de mayor rendimiento o m\u00e1s robustos. Con un entorno estable y un script \u00abHello PDE\u00bb que funciona, est\u00e1 listo para pasar a los flujos de trabajo m\u00e1s avanzados de Fipy con mucha menos fricci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false,"raw":"<p>Fipy es un solucionador de ecuaci\u00f3n diferencial parcial (PDE) de volumen finito escrito en Python y dise\u00f1ado para construir, probar y ejecutar modelos basados en PDE con un flujo de trabajo limpio y con scripts. Si lo est\u00e1 instalando por primera vez, su objetivo principal debe ser una configuraci\u00f3n que sea estable, reproducible y f\u00e1cil de actualizar. En la pr\u00e1ctica, eso generalmente significa instalar Fipy en su propio entorno, verificar que las dependencias centrales funcionen y, opcionalmente, habilitar backends de solucionador m\u00e1s r\u00e1pidos (como PetSc) cuando necesita rendimiento o escalabilidad.<\/p>\n<p>Esta gu\u00eda lo gu\u00eda a trav\u00e9s de una ruta de instalaci\u00f3n fiable, una lista de verificaci\u00f3n de validaci\u00f3n r\u00e1pida y una secci\u00f3n de soluci\u00f3n de problemas para los problemas m\u00e1s comunes que las personas han tenido durante su primera configuraci\u00f3n. Los pasos a continuaci\u00f3n siguen la gu\u00eda oficial de instalaci\u00f3n de Fipy y las mejores pr\u00e1cticas comunes para entornos cient\u00edficos de Python. Fipy tambi\u00e9n proporciona un entorno listo para usar en Binder para una exploraci\u00f3n r\u00e1pida, pero para un trabajo serio querr\u00e1 un entorno local que controle.<\/p>\n<h2>Lo que necesitas antes de empezar<\/h2>\n<ul>\n<li>Un moderno administrador de entornos de Python (se recomienda la conda para instalaciones por primera vez)<\/li>\n<li>Acceso b\u00e1sico a la l\u00ednea de comandos (terminal en macOS\/Linux, PowerShell\/comando de comandos en Windows)<\/li>\n<li>Suficiente espacio en disco para paquetes cient\u00edficos (algunos GB es normal)<\/li>\n<li>Un plan para solucionadores: comience con el valor predeterminado, luego agregue PETSC m\u00e1s tarde si es necesario<\/li>\n<\/ul>\n<h2>M\u00e9todo de instalaci\u00f3n recomendado: CONDA (m\u00e1s confiable)<\/h2>\n<p>La documentaci\u00f3n de Fipy describe expl\u00edcitamente la instalaci\u00f3n basada en Conda como la ruta recomendada, porque resuelve las dependencias cient\u00edficas compiladas de manera m\u00e1s consistente en todas las plataformas y reduce las situaciones de \"instalaci\u00f3n pero no se ejecuta\". El canal Conda-Forge proporciona un paquete FIPY mantenido activamente y actualiza con frecuencia las compilaciones. Puede instalar Fipy directamente desde Conda-Forge como un solo comando, pero es una pr\u00e1ctica recomendada crear primero un entorno dedicado.<\/p>\n<h3>Paso 1: Instale Conda (o una herramienta compatible con CONDA)<\/h3>\n<p>Si ya tiene instalado Conda (Anaconda, Miniconda u otra distribuci\u00f3n compatible con CONDA), puede omitir este paso. De lo contrario, instale una distribuci\u00f3n de conda ligera y aseg\u00farese de que el comando <em>conda<\/em> funcione en su terminal.<\/p>\n<h3>Paso 2: crear un entorno dedicado<\/h3>\n<p>La creaci\u00f3n de un entorno limpio mantiene las dependencias aisladas. Eso facilita las actualizaciones y evita conflictos con proyectos no relacionados.<\/p>\n<pre><code>conda create -n fipy-env python=3.11\nconda activate fipy-env<\/code><\/pre>\n<p>Puede elegir una versi\u00f3n diferente de Python si su proyecto lo requiere, pero apegarse a una versi\u00f3n moderna y compatible suele ser lo m\u00e1s simple.<\/p>\n<h3>Paso 3: Instalar Fipy desde Conda-Forge<\/h3>\n<p>La p\u00e1gina del paquete Conda-Forge enumera el comando de instalaci\u00f3n. En un entorno fresco, este es t\u00edpicamente el enfoque m\u00e1s suave.<\/p>\n<pre><code>conda install -c conda-forge fipy<\/code><\/pre>\n<p>Si usa Mamba (un solucionador compatible con Conda m\u00e1s r\u00e1pido), puede instalar el mismo paquete con:<\/p>\n<pre><code>mamba install -c conda-forge fipy<\/code><\/pre>\n<p>Si desea una prioridad estricta del canal (a menudo reduce los conflictos), configure Conda-Forge como canal de prioridad:<\/p>\n<pre><code>conda config --add channels conda-forge\nconda config --set channel_priority strict<\/code><\/pre>\n<h2>Instalaci\u00f3n alternativa: PIP (funciona, pero tenga cuidado)<\/h2>\n<p>Fipy tambi\u00e9n est\u00e1 disponible en PYPI, por lo que puede usar PIP. La trampa m\u00e1s com\u00fan con las instalaciones de PIP para los paquetes cient\u00edficos es intentar instalar en un entorno \"vac\u00edo\" sin dependencias num\u00e9ricas centrales, lo que puede causar fallas en el tiempo de construcci\u00f3n o falta de requisitos previos. Si usa PIP, h\u00e1galo en un entorno virtual e instale Numpy primero (o aseg\u00farese de que est\u00e9 presente), luego instale Fipy.<\/p>\n<h3>Paso 1: Crear y activar un entorno virtual<\/h3>\n<pre><code>python -m venv fipy-venv<\/code><\/pre>\n<p>Act\u00edvalo:<\/p>\n<pre><code># macOS \/ Linux\nsource fipy-venv\/bin\/activate\n\n# Windows (PowerShell)\n.fipy-venvScriptsActivate.ps1<\/code><\/pre>\n<h3>Paso 2: actualice las herramientas PIP y luego instale DEPS num\u00e9ricos centrales<\/h3>\n<pre><code>python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel\npython -m pip install numpy<\/code><\/pre>\n<h3>Paso 3: Instalar Fipy<\/h3>\n<pre><code>python -m pip install fipy<\/code><\/pre>\n<p>Si la instalaci\u00f3n de PIP falla en su plataforma, la soluci\u00f3n pragm\u00e1tica m\u00e1s r\u00e1pida generalmente es cambiar al m\u00e9todo Conda anterior, porque Conda-Forge maneja las dependencias compiladas de manera m\u00e1s fluida.<\/p>\n<h2>Verifique su instalaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de instalar, confirme que Fipy importa y puede ejecutar un peque\u00f1o problema de difusi\u00f3n. Comience con dos verificaciones: visibilidad de la versi\u00f3n y una simulaci\u00f3n m\u00ednima.<\/p>\n<h3>Comprobar 1: Importar Fipy<\/h3>\n<pre><code>python -c \"import fipy; print('FiPy imported:', fipy.__version__)\"<\/code><\/pre>\n<h3>Cheque 2: Ejecute un peque\u00f1o ejemplo de difusi\u00f3n<\/h3>\n<p>Cree un archivo llamado <em>quick_fipy_test.py<\/em>:<\/p>\n<pre><code>from fipy import CellVariable, Grid1D, DiffusionTerm, Viewer\n\nmesh = Grid1D(nx=50, dx=1.0)\nphi = CellVariable(name=\"phi\", mesh=mesh, value=0.0)\n\n# Set a Dirichlet boundary condition by directly constraining boundary faces\nphi.constrain(1.0, mesh.facesLeft)\nphi.constrain(0.0, mesh.facesRight)\n\neq = DiffusionTerm()\nfor _ in range(20):\n    eq.solve(var=phi, dt=1.0)\n\nprint(\"Min\/Max:\", float(phi.min()), float(phi.max()))\n\n# Viewer may open a window depending on your environment\n# Comment this out if you're on a headless machine\ntry:\n    viewer = Viewer(vars=phi)\n    viewer.plot()\nexcept Exception as e:\n    print(\"Viewer skipped:\", e)<\/code><\/pre>\n<p>ejecutarlo:<\/p>\n<pre><code>python quick_fipy_test.py<\/code><\/pre>\n<p>Resultado esperado: deber\u00eda ver un rango m\u00ednimo\/m\u00e1ximo entre 0 y 1, y opcionalmente un gr\u00e1fico simple si su entorno admite un visor GUI. Si est\u00e1 en un servidor o en una configuraci\u00f3n sin cabeza, es normal que el espectador falle; La salida num\u00e9rica es la parte importante.<\/p>\n<h2>Solvers y Rendimiento: Cu\u00e1ndo agregar PETSC<\/h2>\n<p>Fipy puede ejecutarse con diferentes backends de Solver. Para el aprendizaje temprano y los peque\u00f1os problemas, la configuraci\u00f3n predeterminada suele ser suficiente. Cuando comienza a resolver sistemas m\u00e1s grandes, ejecuta problemas 2D\/3D con mallas finas o usando acoplamientos multif\u00edsicos r\u00edgidos, la elecci\u00f3n del solucionador es importante. PETSC es un paso m\u00e1s com\u00fan porque proporciona solucionadores lineales y no lineales robustos, preacondicionadores escalables y capacidades paralelas.<\/p>\n<p>La documentaci\u00f3n de Fipy incluye opciones de configuraci\u00f3n y clases de solucionador relacionadas con PetSc. Un flujo de trabajo pr\u00e1ctico es:<\/p>\n<ol>\n<li>Obtenga Fipy trabajando localmente con el solucionador predeterminado.<\/li>\n<li>Valide un script peque\u00f1o y confirme que sus condiciones de contorno y la discretizaci\u00f3n son correctas.<\/li>\n<li>Solo entonces agregue PETSC y Switch Solver Suites cuando el rendimiento se convierta en un cuello de botella.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Habilitaci\u00f3n de PETSC (Gu\u00eda de alto nivel)<\/h3>\n<p>La instalaci\u00f3n de PETSC var\u00eda seg\u00fan la plataforma. En Linux y macOS, Conda-Forge a menudo proporciona una ruta fluida; En las ventanas nativas, la disponibilidad de PETSC puede ser m\u00e1s limitada y muchos usuarios conf\u00edan en WSL2 para los flujos de trabajo basados en PetSC. Si instala PetSC y luego desea ver qu\u00e9 opciones de solucionador est\u00e1n disponibles, los documentos de uso de Fipy mencionan que se ejecutan con opciones de estilo \"-ayuda\" para solucionadores habilitados para PETSC para enumerar las posibilidades de configuraci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Errores comunes de configuraci\u00f3n por primera vez (y c\u00f3mo evitarlos)<\/h2>\n<h3>Error 1: Instalaci\u00f3n en su entorno base<\/h3>\n<p>La instalaci\u00f3n de pilas cient\u00edficas en el entorno base a menudo conduce a conflictos de dependencia m\u00e1s adelante. Use un entorno dedicado para que pueda actualizar o eliminar paquetes de manera segura sin romper otros proyectos.<\/p>\n<h3>Error 2: mezclar conda y pip sin un plan<\/h3>\n<p>Puedes mezclar conda y pip, pero hazlo intencionalmente. Un enfoque seguro t\u00edpico es: instalar paquetes num\u00e9ricos centrales con Conda, luego usar PIP solo para paquetes que no est\u00e1n disponibles en Conda-Forge. Si usa PIP primero, puede terminar tirando de ruedas incompatibles y creando conflictos de solucionador.<\/p>\n<h3>Error 3: los errores del visor se tratan como \"fipy est\u00e1 roto\"<\/h3>\n<p>Las ventanas del visor\/trazado dependen de su sistema operativo, servidor de pantalla y backend de GUI. En entornos sin cabeza, se espera un error de visor. Valide primero la salida num\u00e9rica. Si necesita gr\u00e1ficos en servidores, utilice trazados basados en cuaderno o guarde arreglos en archivos para su visualizaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>Error 4: confundir a Fipy con hardware con nombre similar<\/h3>\n<p>Tambi\u00e9n hay una placa de microcontrolador \"fipy\" utilizada en contextos de IoT. Esta gu\u00eda trata sobre el solucionador de PDE de volumen finito de Python de NIST y el ecosistema cient\u00edfico de Python. Si ve documentaci\u00f3n sobre placas de expansi\u00f3n o m\u00f3dems celulares, est\u00e1 buscando un producto diferente.<\/p>\n<h2>Lista de verificaci\u00f3n de soluci\u00f3n de problemas<\/h2>\n<p>Si su instalaci\u00f3n falla o no se importar\u00e1 FIPY, revise esta lista de verificaci\u00f3n en orden:<\/p>\n<h3>1) Confirma que est\u00e1s en el entorno adecuado<\/h3>\n<pre><code>which python\npython -V\npython -c \"import sys; print(sys.executable)\"<\/code><\/pre>\n<p>En las ventanas, use:<\/p>\n<pre><code>where python<\/code><\/pre>\n<h3>2) Confirme que Fipy est\u00e1 instalado en ese entorno<\/h3>\n<pre><code>python -c \"import fipy; print(fipy.__version__)\"<\/code><\/pre>\n<h3>3) Si usa Conda, verifique si hay conflictos<\/h3>\n<pre><code>conda list\nconda info<\/code><\/pre>\n<p>Si Conda informa conflictos durante la instalaci\u00f3n, cree un entorno nuevo y vuelva a intentarlo. Esto suele ser m\u00e1s r\u00e1pido que luchar contra un conjunto de dependencias enredados.<\/p>\n<h3>4) Si usa PIP, confirme que est\u00e1 presente NumPy<\/h3>\n<pre><code>python -c \"import numpy; print(numpy.__version__)\"<\/code><\/pre>\n<h3>5) Validar con un script m\u00ednimo<\/h3>\n<p>Utilice la prueba de difusi\u00f3n en la secci\u00f3n de verificaci\u00f3n. A\u00edsla los componentes centrales: malla, variable, restricciones de l\u00edmite, un t\u00e9rmino de ecuaci\u00f3n y paso de tiempo.<\/p>\n<h2>Opcional: una estructura de proyecto limpia para su primer trabajo Fipy<\/h2>\n<p>Una vez que Fipy se ejecute, cree un peque\u00f1o dise\u00f1o de proyecto que admita la iteraci\u00f3n y la reproducibilidad:<\/p>\n<pre><code>my-fipy-project\/\n  env\/\n  scripts\/\n    quick_fipy_test.py\n    my_first_model.py\n  data\/\n  results\/\n  README.txt<\/code><\/pre>\n<p>Mantenga los guiones peque\u00f1os al principio. Los modelos Fipy se vuelven m\u00e1s f\u00e1ciles de mantener cuando se separa:<\/p>\n<ul>\n<li>Par\u00e1metros f\u00edsicos y constantes<\/li>\n<li>Opciones de definici\u00f3n de malla y discretizaci\u00f3n<\/li>\n<li>Ecuaciones y condiciones de contorno<\/li>\n<li>Lazo y salida de paso en el tiempo<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Pr\u00f3ximos pasos despu\u00e9s de la instalaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de su primera ejecuci\u00f3n exitosa, el mejor siguiente paso es reproducir un ejemplo est\u00e1ndar: difusi\u00f3n, convecci\u00f3n-difusi\u00f3n o un modelo de campo de fase simple. Genere confianza en su discretizaci\u00f3n y condiciones de contorno antes de saltar a un acoplamiento multif\u00edsico complejo. Si su objetivo final es el campo de fase, planifique su progresi\u00f3n:<\/p>\n<ol>\n<li>Difusi\u00f3n con restricciones de l\u00edmite fijos<\/li>\n<li>Difusi\u00f3n dependiente del tiempo con pasos de tiempo estables<\/li>\n<li>Verificaciones de estabilidad de t\u00e9rminos no lineales y del solucionador<\/li>\n<li>Un m\u00ednimo prototipo Cahn-Hilliard o Allen-Cahn<\/li>\n<li>Actualizaciones de rendimiento (PETSC) una vez que el modelo es correcto<\/li>\n<\/ol>\n<p>Si est\u00e1 escribiendo un documento acad\u00e9mico m\u00e1s largo y desea enmarcar sus pasos de configuraci\u00f3n con claridad, tambi\u00e9n puede hacer referencia a un recurso de introducci\u00f3n de disertaci\u00f3n aqu\u00ed:<br> <a href=\"https:\/\/exclusive-paper.com\/buy-dissertation-introduction-online.php\">introducci\u00f3n de disertaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n<h2>Resumen<\/h2>\n<p>Para la instalaci\u00f3n por primera vez, Conda con un entorno dedicado es la ruta m\u00e1s confiable. Verifique su configuraci\u00f3n con un script de difusi\u00f3n m\u00ednimo, trate los problemas del visor como opcionales y solo agregue PETSC cuando realmente necesite solucionadores de mayor rendimiento o m\u00e1s robustos. Con un entorno estable y un script \"Hello PDE\" que funciona, est\u00e1 listo para pasar a los flujos de trabajo m\u00e1s avanzados de Fipy con mucha menos fricci\u00f3n.<\/p>\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\"> 6<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>Fipy es un solucionador de ecuaci\u00f3n diferencial parcial (PDE) de volumen finito escrito en Python y dise\u00f1ado para construir, probar y ejecutar modelos basados en PDE con un flujo de trabajo limpio y con scripts. Si lo est\u00e1 instalando por primera vez, su objetivo principal debe ser una configuraci\u00f3n que sea estable, reproducible y f\u00e1cil [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"raw":""},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_locale":"es_ES","_original_post":"https:\/\/new.matforge.org\/?p=46","iawp_total_views":0,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-643","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-fipy-documentation-examples-development","es-ES"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Instalaci\u00f3n de Fipy por primera vez: configuraci\u00f3n paso a paso, solucionadores y soluci\u00f3n de problemas<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Aprenda c\u00f3mo instalar Fipy de la manera correcta usando Conda (recomendado) o PIP, verifique su configuraci\u00f3n, habilite los solucionadores de PetSc opcionales, ejecute una primera simulaci\u00f3n y solucione los problemas de instalaci\u00f3n comunes.\" \/>\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\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Instalaci\u00f3n de Fipy por primera vez: configuraci\u00f3n paso a paso, solucionadores y soluci\u00f3n de problemas\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Aprenda c\u00f3mo instalar Fipy de la manera correcta usando Conda (recomendado) o PIP, verifique su configuraci\u00f3n, habilite los solucionadores de PetSc opcionales, ejecute una primera simulaci\u00f3n y solucione los problemas de instalaci\u00f3n comunes.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"matforge.org\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-07-22T08:16:48+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Tomas Delgado\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Tomas Delgado\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Tomas Delgado\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/518cdd1f18dd092f4ed738d68e540061\"},\"headline\":\"Instalaci\u00f3n y configuraci\u00f3n de Fipy por primera vez\",\"datePublished\":\"2026-07-22T08:16:48+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/\"},\"wordCount\":1754,\"commentCount\":0,\"articleSection\":[\"Fipy: Documentaci\u00f3n, ejemplos &amp; Desarrollo\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/\",\"name\":\"Instalaci\u00f3n de Fipy por primera vez: configuraci\u00f3n paso a paso, solucionadores y soluci\u00f3n de problemas\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-07-22T08:16:48+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/518cdd1f18dd092f4ed738d68e540061\"},\"description\":\"Aprenda c\u00f3mo instalar Fipy de la manera correcta usando Conda (recomendado) o PIP, verifique su configuraci\u00f3n, habilite los solucionadores de PetSc opcionales, ejecute una primera simulaci\u00f3n y solucione los problemas de instalaci\u00f3n comunes.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/es\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Instalaci\u00f3n y configuraci\u00f3n de Fipy por primera vez\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/\",\"name\":\"matforge.org\",\"description\":\"\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/518cdd1f18dd092f4ed738d68e540061\",\"name\":\"Tomas Delgado\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/202f82c9f4f4534a3ba77bf8a8fbef09cf8489f52bdf819082f21390da4e7c9a?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/202f82c9f4f4534a3ba77bf8a8fbef09cf8489f52bdf819082f21390da4e7c9a?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/202f82c9f4f4534a3ba77bf8a8fbef09cf8489f52bdf819082f21390da4e7c9a?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Tomas Delgado\"},\"sameAs\":[\"http:\\\/\\\/matforge.org\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/author\\\/tomas-delgado\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Instalaci\u00f3n de Fipy por primera vez: configuraci\u00f3n paso a paso, solucionadores y soluci\u00f3n de problemas","description":"Aprenda c\u00f3mo instalar Fipy de la manera correcta usando Conda (recomendado) o PIP, verifique su configuraci\u00f3n, habilite los solucionadores de PetSc opcionales, ejecute una primera simulaci\u00f3n y solucione los problemas de instalaci\u00f3n comunes.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Instalaci\u00f3n de Fipy por primera vez: configuraci\u00f3n paso a paso, solucionadores y soluci\u00f3n de problemas","og_description":"Aprenda c\u00f3mo instalar Fipy de la manera correcta usando Conda (recomendado) o PIP, verifique su configuraci\u00f3n, habilite los solucionadores de PetSc opcionales, ejecute una primera simulaci\u00f3n y solucione los problemas de instalaci\u00f3n comunes.","og_url":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/","og_site_name":"matforge.org","article_published_time":"2026-07-22T08:16:48+00:00","author":"Tomas Delgado","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Escrito por":"Tomas Delgado","Tiempo de lectura":"10 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/"},"author":{"name":"Tomas Delgado","@id":"https:\/\/matforge.org\/#\/schema\/person\/518cdd1f18dd092f4ed738d68e540061"},"headline":"Instalaci\u00f3n y configuraci\u00f3n de Fipy por primera vez","datePublished":"2026-07-22T08:16:48+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/"},"wordCount":1754,"commentCount":0,"articleSection":["Fipy: Documentaci\u00f3n, ejemplos &amp; Desarrollo"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/","url":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/","name":"Instalaci\u00f3n de Fipy por primera vez: configuraci\u00f3n paso a paso, solucionadores y soluci\u00f3n de problemas","isPartOf":{"@id":"https:\/\/matforge.org\/#website"},"datePublished":"2026-07-22T08:16:48+00:00","author":{"@id":"https:\/\/matforge.org\/#\/schema\/person\/518cdd1f18dd092f4ed738d68e540061"},"description":"Aprenda c\u00f3mo instalar Fipy de la manera correcta usando Conda (recomendado) o PIP, verifique su configuraci\u00f3n, habilite los solucionadores de PetSc opcionales, ejecute una primera simulaci\u00f3n y solucione los problemas de instalaci\u00f3n comunes.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/matforge.org\/es\/installing-and-setting-up-fipy-for-the-first-time\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/matforge.org\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Instalaci\u00f3n y configuraci\u00f3n de Fipy por primera vez"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/matforge.org\/#website","url":"https:\/\/matforge.org\/","name":"matforge.org","description":"","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/matforge.org\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/matforge.org\/#\/schema\/person\/518cdd1f18dd092f4ed738d68e540061","name":"Tomas Delgado","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/202f82c9f4f4534a3ba77bf8a8fbef09cf8489f52bdf819082f21390da4e7c9a?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/202f82c9f4f4534a3ba77bf8a8fbef09cf8489f52bdf819082f21390da4e7c9a?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/202f82c9f4f4534a3ba77bf8a8fbef09cf8489f52bdf819082f21390da4e7c9a?s=96&d=mm&r=g","caption":"Tomas Delgado"},"sameAs":["http:\/\/matforge.org"],"url":"https:\/\/matforge.org\/author\/tomas-delgado\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/643","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=643"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/643\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":646,"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/643\/revisions\/646"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=643"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=643"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/matforge.org\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=643"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}