# Proyecto Cobra
[![Codecov](https://codecov.io/gh/Alphonsus411/pCobra/branch/work/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/Alphonsus411/pCobra/branch/work)
[![Versión estable](https://img.shields.io/github/v/release/Alphonsus411/pCobra?label=stable)](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/releases/latest)
[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/Alphonsus411/pCobra/HEAD?labpath=notebooks/playground.ipynb)


## Qué es pCobra

Versión 10.0.9

- Ajustes en `SafeUnpickler` para admitir `core.ast_nodes` y `cobra.core.ast_nodes`.
- `corelibs.sistema.ejecutar` ahora requiere una lista blanca mediante `permitidos` o `COBRA_EJECUTAR_PERMITIDOS`.
- Caché incremental en formato JSON para AST y tokens.

[English version available here](docs/README.en.md)

pCobra es un lenguaje de programación escrito en español y pensado para la creación de herramientas, simulaciones y análisis en disciplinas como biología, computación y astrofísica. El proyecto integra un lexer, parser y un sistema de transpilación capaz de generar código en Python, JavaScript, ensamblador, Rust, C++, Go, Kotlin, Swift, R, Julia, Java, COBOL, Fortran, Pascal, Ruby, PHP, Perl, VisualBasic, Matlab, Mojo, LaTeX, C y WebAssembly, facilitando su despliegue en distintos entornos.

El objetivo de pCobra es brindar a la comunidad hispanohablante una alternativa cercana para aprender y construir software, reduciendo la barrera del idioma y fomentando la colaboración abierta. A medida que evoluciona, el proyecto busca ampliar su ecosistema, mejorar la transpilación y proveer herramientas que sirvan de puente entre la educación y el desarrollo profesional.


## Tabla de Contenidos

- Descripción del Proyecto
- Instalación
- Cómo usar la CLI
- Descargas
- Estructura del Proyecto
- Herramientas y scripts soportados
- Características Principales
- Uso
- Tokens y reglas léxicas
- Ejemplo de Uso
- Conversión desde otros lenguajes
- Pruebas
- Ejemplos de prueba
- Generar documentación
- Análisis con CodeQL
- [CobraHub](docs/frontend/cobrahub.rst)
- Hitos y Roadmap
- Contribuciones
- [Guía de Contribución](CONTRIBUTING.md)
- [Proponer extensiones](docs/frontend/rfc_plugins.rst)
- Extensión para VS Code
- [Comunidad](docs/comunidad.md)
- Licencia
- [Manual de Cobra](docs/MANUAL_COBRA.md)
- [Manual de Cobra en formato reStructuredText](docs/MANUAL_COBRA.rst)
- [Manual de Cobra en PDF](https://alphonsus411.github.io/pCobra/proyectocobra.pdf)
- [Guía básica](docs/guia_basica.md)
- [Especificación técnica](docs/especificacion_tecnica.md)
- [Blog del minilenguaje](docs/blog_minilenguaje.md)
- [Cheatsheet](docs/cheatsheet.tex) – compílalo a PDF con LaTeX
- [Casos de uso reales](docs/casos_reales.md)
- [Limitaciones del sandbox de Node](docs/limitaciones_node_sandbox.md)
- [Limitaciones del sandbox de C++](docs/limitaciones_cpp_sandbox.md)
- Notebooks de ejemplo y casos reales
- Probar Cobra en línea
- [Historial de cambios](CHANGELOG.md)

## Ejemplos

Proyectos de demostración disponibles en el [repositorio de ejemplos](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/tree/HEAD/examples).
Este repositorio incluye ejemplos básicos en la carpeta `examples/`, por
ejemplo `examples/funciones_principales.co` que muestra condicionales, bucles y
definición de funciones en Cobra.
Para ejemplos interactivos revisa los cuadernos en `notebooks/casos_reales/`.

### Ejemplos avanzados

En [examples/avanzados/](examples/avanzados/) se incluyen programas que profundizan
en Cobra con ejercicios de control de flujo, funciones recursivas e interacción
de clases. Cada tema cuenta con su propia carpeta:

- [examples/avanzados/control_flujo/](examples/avanzados/control_flujo/)
- [examples/avanzados/funciones/](examples/avanzados/funciones/)
- [examples/avanzados/clases/](examples/avanzados/clases/)

## Notebooks de ejemplo

En la carpeta `notebooks/` se incluye el cuaderno `ejemplo_basico.ipynb` con un ejemplo básico de uso de Cobra. Además, los cuadernos de `notebooks/casos_reales/` muestran cómo ejecutar los ejemplos avanzados. Para abrirlo ejecuta:

```bash
cobra jupyter --notebook notebooks/ejemplo_basico.ipynb
```
Si omites el argumento ``--notebook`` se abrirá Jupyter Notebook de manera convencional y podrás escoger el archivo desde la interfaz web.



## Probar Cobra en línea

Puedes experimentar con Cobra directamente en tu navegador:

- [Replit](https://replit.com/github/Alphonsus411/pCobra)
- [Binder](https://mybinder.org/v2/gh/Alphonsus411/pCobra/HEAD?labpath=notebooks/playground.ipynb)
- [GitHub Codespaces](https://codespaces.new/Alphonsus411/pCobra)

## Descripción del Proyecto

Cobra está diseñado para facilitar la programación en español, permitiendo que los desarrolladores utilicen un lenguaje más accesible. A través de su lexer, parser y transpiladores, Cobra puede analizar, ejecutar y convertir código a otros lenguajes, brindando soporte para variables, funciones, estructuras de control y estructuras de datos como listas, diccionarios y clases.
Para un tutorial paso a paso consulta el [Manual de Cobra](docs/MANUAL_COBRA.rst).
La especificación completa del lenguaje se encuentra en [SPEC_COBRA.md](docs/SPEC_COBRA.md).

## Instalación

```bash
pip install pcobra
```

### Instalación con pipx

```bash
pipx install pcobra
```

### Instalación desde repositorio

Consulta [docs/instalacion.md](docs/instalacion.md#instalacion-desde-repositorio) para instrucciones avanzadas (gramáticas, plugins, scripts y uso de Docker).

## Cómo usar la CLI

Ejecuta un archivo de Cobra con:

```bash
cobra archivo.co
```

Para listar las opciones disponibles ejecuta:

```bash
cobra --help
```

El intérprete se ejecuta en modo seguro por defecto. Si deseas desactivarlo utiliza la opción `--no-seguro`:

```bash
cobra archivo.co --no-seguro
```

### Ejemplo de transpilación

```bash
cobra transpila hola.co --dest python
```

Esto generará `hola.py`. Para conocer otros destinos y opciones, consulta la [documentación detallada](docs/) o revisa [docs/frontend](docs/frontend).

## Descarga de binarios

Para cada lanzamiento se generan ejecutables para Linux, Windows y macOS mediante
GitHub Actions. Puedes encontrarlos en la pestaña
[Releases](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/releases) del repositorio.
Solo descarga el archivo correspondiente a tu sistema operativo desde la versión
más reciente y ejecútalo directamente.

Crear un tag `vX.Y.Z` en GitHub desencadena la publicación automática del
paquete en PyPI y la actualización de la imagen Docker.

Si prefieres generar el ejecutable manualmente ejecuta desde la raíz del
repositorio en tu sistema (Windows, macOS o Linux):

```bash
pip install pyinstaller
cobra empaquetar --output dist
```
El nombre del binario puede ajustarse con la opción `--name`. También puedes
usar un archivo `.spec` propio o agregar datos adicionales mediante
``--spec`` y ``--add-data``:

```bash
cobra empaquetar --spec build/cobra.spec \
  --add-data "all-bytes.dat;all-bytes.dat" --output dist
```

## Crear un ejecutable con PyInstaller

Para compilar Cobra de forma independiente primero crea y activa un entorno virtual:

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # En Windows usa .\\.venv\\Scripts\\activate
```

Instala la distribución publicada y PyInstaller:

```bash
pip install pcobra
pip install pyinstaller
```

Luego genera el binario con:

```bash
pyinstaller --onefile src/pcobra/cli/cli.py -n cobra
```

El ejecutable aparecerá en el directorio `dist/`.

Para realizar una prueba rápida puedes ejecutar el script
`scripts/test_pyinstaller.sh`. Este script crea un entorno virtual temporal,
instala `pcobra` desde el repositorio (o desde PyPI si se ejecuta fuera
de él) y ejecuta PyInstaller sobre `src/pcobra/cli/cli.py` o el script `cobra-init`.
El binario resultante se
guardará por defecto en `dist/`.

```bash
scripts/test_pyinstaller.sh
```


## Descargas

Los ejecutables precompilados para Cobra se publican en la sección de [Releases](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/releases).

| Versión | Plataforma | Enlace |
| --- | --- | --- |
| 10.0.9 | Linux x86_64 | [cobra-linux](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/releases/download/v10.0.9/cobra-linux) |
| 10.0.9 | Windows x86_64 | [cobra.exe](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/releases/download/v10.0.9/cobra.exe) |
| 10.0.9 | macOS arm64 | [cobra-macos](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/releases/download/v10.0.9/cobra-macos) |

Para comprobar la integridad del archivo descargado calcula su hash SHA256 y compáralo con el publicado:

```bash
sha256sum cobra-linux
```

En Windows utiliza:

```powershell
CertUtil -hashfile cobra.exe SHA256
```

# Estructura del Proyecto

El proyecto se organiza en las siguientes carpetas:

- `src/pcobra/`: Código fuente del paquete.
- `docs/`: Documentación del proyecto.
- `tests/`: Pruebas automáticas.
- `examples/`: Ejemplos de uso.
- `extensions/`: Extensiones oficiales, como la de VS Code.
- `scripts/`: Scripts de utilidad.
- `notebooks/`: Cuadernos interactivos.
- `docker/`: Archivos de configuración para contenedores.
- `binder/`: Archivos para ejecutar el proyecto en Binder.

Los archivos `requirements.txt` y `pyproject.toml` en la raíz definen las dependencias del proyecto.

# Herramientas y scripts soportados

El proyecto soporta oficialmente:

- `Makefile` para automatizar tareas como `make install`, `make test` y `make clean`.
- `scripts/run.sh` para ejecutar Cobra con variables definidas en `.env`.
- `scripts/install.sh` para preparar el entorno de desarrollo.
- Scripts auxiliares en `scripts/`.
- Configuraciones Docker en `docker/`.

# Características Principales

- Lexer y Parser: Implementación de un lexer para la tokenización del código fuente y un parser para la construcción de un árbol de sintaxis abstracta (AST).
- Transpiladores a Python, JavaScript, ensamblador, Rust, C++, Go, Kotlin, Swift, R, Julia, Java, COBOL, Fortran, Pascal, Ruby, PHP, Perl, VisualBasic, Matlab, Mojo, LaTeX, C y WebAssembly: Cobra puede convertir el código en estos lenguajes, facilitando su integración con aplicaciones externas.
- Soporte de Estructuras Avanzadas: Permite la declaración de variables, funciones, clases, listas y diccionarios, así como el uso de bucles y condicionales.
- Módulos nativos con funciones de E/S, utilidades matemáticas y estructuras de datos para usar directamente desde Cobra.
- Instalación de paquetes en tiempo de ejecución mediante la instrucción `usar`.
- Manejo de Errores: El sistema captura y reporta errores de sintaxis, facilitando la depuración.
- Visualización y Depuración: Salida detallada de tokens, AST y errores de sintaxis para un desarrollo más sencillo.
- Decoradores de rendimiento: la biblioteca ``smooth-criminal`` ofrece
  funciones como ``optimizar`` y ``perfilar`` para mejorar y medir la
  ejecución de código Python desde Cobra.
- Benchmarking: ejemplos completos de medición de rendimiento están
  disponibles en `docs/frontend/benchmarking.rst`.
- Ejemplos de Código y Documentación: Ejemplos prácticos que ilustran el uso del lexer, parser y transpiladores.
- Ejemplos Avanzados: Revisa `docs/frontend/ejemplos_avanzados.rst` para conocer casos con clases, hilos y manejo de errores.
- Identificadores en Unicode: Puedes nombrar variables y funciones utilizando
  caracteres como `á`, `ñ` o `Ω` para una mayor flexibilidad.

## Rendimiento

Los benchmarks más recientes se ejecutaron con
`scripts/benchmarks/compare_backends.py` para comparar varios backends. El
tiempo aproximado fue de **0.68&nbsp;s** para Cobra y Python,
**0.07&nbsp;s** para JavaScript y **0.04&nbsp;s** para Rust, sin consumo
significativo de memoria.

Ejecuta el script con:

```bash
python scripts/benchmarks/compare_backends.py --output bench_results.json
```

El archivo [bench_results.json](bench_results.json) se guarda en el directorio
actual y puede analizarse con el cuaderno
[notebooks/benchmarks_resultados.ipynb](notebooks/benchmarks_resultados.ipynb).

Para ver la evolución entre versiones ejecuta:

```bash
python scripts/benchmarks/compare_releases.py --output benchmarks_compare.json
```

Los resultados históricos se publican como archivos `benchmarks.json` en la
[sección de Releases](https://github.com/Alphonsus411/pCobra/releases), donde
puedes consultar las métricas de cada versión.

Para comparar el rendimiento de los hilos ejecuta `cobra benchthreads`:

```bash
cobra benchthreads --output threads.json
```

El resultado contiene tres entradas (secuencial, cli_hilos y kernel_hilos) con
los tiempos y uso de CPU.

Para generar binarios en C, C++ y Rust y medir su rendimiento ejecuta:

```bash
cobra bench --binary
```

Los resultados se guardan en `binary_bench.json`.

# Uso

Para ejecutar el proyecto directamente desde el repositorio se incluye el
script `scripts/run.sh`. Este cargará las variables definidas en `.env` si dicho archivo
existe y luego llamará a `python -m pcobra` pasando todos los argumentos
recibidos. Úsalo de la siguiente forma:

```bash
./scripts/run.sh [opciones]
```

También puedes ejecutar la interfaz de línea de comandos directamente desde la
raíz del proyecto:

```bash
python -m pcobra
```

Para conocer las opciones avanzadas del modo seguro revisa
`docs/frontend/modo_seguro.rst`. Los ejemplos de medición de rendimiento
están disponibles en `docs/frontend/benchmarking.rst`.

Para ejecutar pruebas unitarias, utiliza pytest:

````bash
PYTHONPATH=$PWD pytest tests --cov=pcobra --cov-report=term-missing \
  --cov-fail-under=95
````

También puedes ejecutar suites específicas ubicadas en `tests`:

````bash
python -m tests.suite_cli           # Solo pruebas de la CLI
python -m tests.suite_core          # Pruebas de lexer, parser e intérprete
python -m tests.suite_transpiladores  # Pruebas de los transpiladores
````

## Uso directo desde el repositorio

El archivo `sitecustomize.py` se carga automáticamente cuando Python se
ejecuta desde la raíz del proyecto. Este módulo añade la carpeta `src` a
`sys.path`, permitiendo importar paquetes como `src.modulo` sin instalar
el paquete ni modificar `PYTHONPATH`.

Para probar Cobra de esta forma realiza lo siguiente:

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # En Unix
.\.venv\Scripts\activate  # En Windows
make run                   # o bien: python -m pcobra
```

## Tokens y reglas léxicas

El analizador léxico convierte el código en tokens de acuerdo con las
expresiones regulares definidas en `lexer.py`. En la siguiente tabla se
describen todos los tokens disponibles:

| Token | Descripción |
|-------|-------------|
| DIVIDIR | Palabra clave o instrucción "dividir" |
| MULTIPLICAR | Palabra clave o instrucción "multiplicar" |
| CLASE | Palabra clave "clase" |
| DICCIONARIO | Palabra clave "diccionario" |
| LISTA | Palabra clave "lista" |
| RBRACE | Símbolo "}" |
| DEF | Palabra clave "def" |
| IN | Palabra clave "in" |
| LBRACE | Símbolo "{" |
| FOR | Palabra clave "for" |
| DOSPUNTOS | Símbolo ":" |
| VAR | Palabra clave "var" |
| FUNC | Palabra clave "func" o "definir" |
| SI | Palabra clave "si" |
| SINO | Palabra clave "sino" |
| MIENTRAS | Palabra clave "mientras" |
| PARA | Palabra clave "para" |
| IMPORT | Palabra clave "import" |
| USAR | Palabra clave "usar" |
| MACRO | Palabra clave "macro" |
| HOLOBIT | Palabra clave "holobit" |
| PROYECTAR | Palabra clave "proyectar" |
| TRANSFORMAR | Palabra clave "transformar" |
| GRAFICAR | Palabra clave "graficar" |
| TRY | Palabra clave "try" o "intentar" |
| CATCH | Palabra clave "catch" o "capturar" |
| THROW | Palabra clave "throw" o "lanzar" |
| ENTERO | Número entero |
| FLOTANTE | Número con punto decimal |
| CADENA | Cadena de caracteres |
| BOOLEANO | Literal booleano |
| IDENTIFICADOR | Nombre de variable o función |
| ASIGNAR | Símbolo "=" |
| SUMA | Operador "+" |
| RESTA | Operador "-" |
| MULT | Operador "*" |
| DIV | Operador "/" |
| MAYORQUE | Operador ">" |
| MENORQUE | Operador "<" |
| MAYORIGUAL | Operador ">=" |
| MENORIGUAL | Operador "<=" |
| IGUAL | Operador "==" |
| DIFERENTE | Operador "!=" |
| AND | Operador lógico "&&" |
| OR | Operador lógico "||" |
| NOT | Operador "!" |
| MOD | Operador "%" |
| LPAREN | Símbolo "(" |
| RPAREN | Símbolo ")" |
| LBRACKET | Símbolo "[" |
| RBRACKET | Símbolo "]" |
| COMA | Símbolo "," |
| RETORNO | Palabra clave "retorno" |
| FIN | Palabra clave "fin" |
| EOF | Fin de archivo |
| IMPRIMIR | Palabra clave "imprimir" |
| HILO | Palabra clave "hilo" |
| ASINCRONICO | Palabra clave "asincronico" |
| DECORADOR | Símbolo "@" |
| YIELD | Palabra clave "yield" |
| ESPERAR | Palabra clave "esperar" |
| ROMPER | Palabra clave "romper" |
| CONTINUAR | Palabra clave "continuar" |
| PASAR | Palabra clave "pasar" |
| AFIRMAR | Palabra clave "afirmar" |
| ELIMINAR | Palabra clave "eliminar" |
| GLOBAL | Palabra clave "global" |
| NOLOCAL | Palabra clave "nolocal" |
| LAMBDA | Palabra clave "lambda" |
| CON | Palabra clave "con" |
| FINALMENTE | Palabra clave "finalmente" |
| DESDE | Palabra clave "desde" |
| COMO | Palabra clave "como" |
| SWITCH | Palabra clave "switch" o "segun" |
| CASE | Palabra clave "case" o "caso" |

Las expresiones regulares se agrupan en `especificacion_tokens` y se procesan en orden para encontrar coincidencias. Las palabras clave usan patrones como `\bvar\b` o `\bfunc\b`, los números emplean `\d+` o `\d+\.\d+` y las cadenas se detectan con `"[^\"]*"` o `'[^']*'`. Los identificadores permiten caracteres Unicode mediante `[^\W\d_][\w]*`. Operadores y símbolos utilizan patrones directos como `==`, `&&` o `\(`. Antes del análisis se eliminan los comentarios de línea y de bloque con `re.sub`.

# Ejemplo de Uso

Puedes probar el lexer y parser con un código como el siguiente:

```python
from cobra.core import Lexer, Parser
from cobra.transpilers.transpiler.to_python import TranspiladorPython

codigo = """
var x = 10
si x > 5 :
    proyectar(x, "2D")
sino :
    graficar(x)
"""

lexer = Lexer(codigo)
tokens = lexer.analizar_token()

parser = Parser(tokens)

arbol = parser.parsear()
print(arbol)

transpiler = TranspiladorPython()
codigo_python = transpiler.generate_code(arbol)
print(codigo_python)
```

## Ejemplo de imprimir, holobits y bucles

A continuación se muestra un fragmento que utiliza `imprimir`, holobits y bucles:

````cobra
codigo = '''
var h = holobit([0.8, -0.5, 1.2])
imprimir(h)

var contador = 0
mientras contador < 3 :
    imprimir(contador)
    contador += 1

para var i en rango(2) :
    imprimir(i)
'''
````

Al generar código para Python, `imprimir` se convierte en `print`, `mientras` en `while` y `para` en `for`. En JavaScript estos elementos se transforman en `console.log`, `while` y `for...of` respectivamente. Para el modo ensamblador se generan instrucciones `PRINT`, `WHILE` y `FOR`. En Rust se produce código equivalente con `println!`, `while` y `for`. En C++ se obtienen construcciones con `std::cout`, `while` y `for`. El tipo `holobit` se traduce a la llamada `holobit([...])` en Python, `new Holobit([...])` en JavaScript, `holobit(vec![...])` en Rust o `holobit({ ... })` en C++. En Go se genera `fmt.Println`, en Kotlin `println`, en Swift `print`, en R se usa `print` y en Julia `println`; en Java se usa `System.out.println`, en COBOL `DISPLAY`, en Fortran `print *` y en Pascal `writeln`, en VisualBasic `Console.WriteLine`, en Ruby `puts`, en PHP `echo`, en Matlab `disp`, en Mojo `print` y en LaTeX `\texttt{}`.

## Integración con holobit-sdk

El proyecto instala automáticamente la librería `holobit-sdk`, utilizada para visualizar y manipular holobits. Las funciones `graficar`, `proyectar`, `transformar`, `escalar` y `mover` de `src.core.holobits` delegan en esta API. Desde la versión ``1.0.8`` del SDK se incluyen las operaciones ``escalar`` y ``mover``; en versiones anteriores Cobra calcula estos efectos manualmente.

```python
from core.holobits import Holobit, graficar, proyectar, transformar, escalar, mover

h = Holobit([0.8, -0.5, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0])
proyectar(h, "2D")
graficar(h)
transformar(h, "rotar", "z", 90)
escalar(h, 2.0)
mover(h, 1.0, 0.0, -1.0)
```

## Ejemplo de carga de módulos

Puedes dividir el código en varios archivos y cargarlos con `import`:

````cobra
# modulo.co
var saludo = 'Hola desde módulo'

# programa.co
import 'modulo.co'
imprimir(saludo)
````

Al ejecutar `programa.co`, se procesará primero `modulo.co` y luego se imprimirá `Hola desde módulo`.

## Instrucción `usar` para dependencias dinámicas

La sentencia `usar "paquete"` intenta importar un módulo de Python. Si el
paquete no está disponible, Cobra ejecutará `pip install paquete` para
instalarlo y luego lo cargará en tiempo de ejecución. El módulo queda
registrado en el entorno bajo el mismo nombre para su uso posterior.
Para restringir qué dependencias pueden instalarse se emplea la variable
`USAR_WHITELIST` definida en `src/pcobra/cobra/usar_loader.py`. Basta con
añadir o quitar nombres de paquetes en dicho conjunto para modificar la lista
autorizada. Si la lista se deja vacía la función `obtener_modulo` lanzará
`PermissionError`, por lo que es necesario poblarla antes de permitir
instalaciones dinámicas.

Para habilitar la instalación automática define la variable de entorno
`COBRA_USAR_INSTALL=1`. Cuando esta variable no esté establecida,
`obtener_modulo()` rechazará instalar dependencias y lanzará un
`RuntimeError` si el paquete no se encuentra.

## Archivo de mapeo de módulos

Los transpiladores consultan `cobra.mod` para resolver las importaciones.
Este archivo sigue un esquema YAML sencillo donde cada clave es la ruta del
módulo Cobra y sus valores indican las rutas de los archivos generados.

Ejemplo de formato:

```yaml
modulo.co:
  version: "1.0.0"
  python: modulo.py
  js: modulo.js
```

Si una entrada no se encuentra, el transpilador cargará directamente el archivo
indicado en la instrucción `import`. Para añadir o modificar rutas basta con
editar `cobra.mod` y volver a ejecutar las pruebas.

## Invocar el transpilador

La carpeta [`src/pcobra/cobra/transpilers/transpiler`](src/pcobra/cobra/transpilers/transpiler)
contiene la implementación de los transpiladores a Python, JavaScript, ensamblador, Rust, C++, Go, Kotlin, Swift, R, Julia, Java, COBOL, Fortran, Pascal, Ruby, PHP, Perl, VisualBasic, Matlab, Mojo, LaTeX, C y WebAssembly. Una vez
instaladas las dependencias, puedes llamar al transpilador desde tu propio
script de la siguiente manera:

```python
from cobra.transpilers.transpiler.to_python import TranspiladorPython
from cobra.core import Parser

codigo = "imprimir('hola')"
parser = Parser(codigo)
arbol = parser.parsear()
transpiler = TranspiladorPython()
resultado = transpiler.generate_code(arbol)
print(resultado)
```

Para otros lenguajes puedes invocar los nuevos transpiladores así:

```python
from cobra.transpilers.transpiler.to_cobol import TranspiladorCOBOL
from cobra.transpilers.transpiler.to_fortran import TranspiladorFortran
from cobra.transpilers.transpiler.to_pascal import TranspiladorPascal
from cobra.transpilers.transpiler.to_ruby import TranspiladorRuby
from cobra.transpilers.transpiler.to_php import TranspiladorPHP
from cobra.transpilers.transpiler.to_perl import TranspiladorPerl
from cobra.transpilers.transpiler.to_visualbasic import TranspiladorVisualBasic
from cobra.transpilers.transpiler.to_kotlin import TranspiladorKotlin
from cobra.transpilers.transpiler.to_swift import TranspiladorSwift
from cobra.transpilers.transpiler.to_matlab import TranspiladorMatlab
from cobra.transpilers.transpiler.to_mojo import TranspiladorMojo
from cobra.transpilers.transpiler.to_latex import TranspiladorLatex

codigo_cobol = TranspiladorCOBOL().generate_code(arbol)
codigo_fortran = TranspiladorFortran().generate_code(arbol)
codigo_pascal = TranspiladorPascal().generate_code(arbol)
codigo_ruby = TranspiladorRuby().generate_code(arbol)
codigo_php = TranspiladorPHP().generate_code(arbol)
codigo_perl = TranspiladorPerl().generate_code(arbol)
codigo_visualbasic = TranspiladorVisualBasic().generate_code(arbol)
codigo_kotlin = TranspiladorKotlin().generate_code(arbol)
codigo_swift = TranspiladorSwift().generate_code(arbol)
codigo_matlab = TranspiladorMatlab().generate_code(arbol)
codigo_mojo = TranspiladorMojo().generate_code(arbol)
codigo_latex = TranspiladorLatex().generate_code(arbol)
```

Tras obtener el código con ``generate_code`` puedes guardarlo usando ``save_file``:

```python
transpiler.save_file("salida.py")
```

Requiere tener instalado el paquete en modo editable y todas las dependencias
de `requirements.txt`. Si necesitas generar archivos a partir de módulos Cobra,
consulta el mapeo definido en `cobra.mod`.

## Ejemplo de concurrencia

Es posible lanzar funciones en hilos con la palabra clave `hilo`:

````cobra
func tarea():
    imprimir('trabajo')
fin

hilo tarea()
imprimir('principal')
````

Al generar código para estas funciones, se crean llamadas `asyncio.create_task` en Python y `Promise.resolve().then` en JavaScript.

## Uso desde la CLI

Una vez instalado el paquete, la herramienta `cobra` ofrece varios subcomandos:

### Autocompletado

La CLI soporta autocompletado de argumentos mediante
[argcomplete](https://kislyuk.github.io/argcomplete/). Para habilitarlo en tu
terminal ejecuta uno de los siguientes comandos según tu *shell*:

- **bash**:

  ```bash
  eval "$(register-python-argcomplete cobra)"
  ```

- **zsh**:

  ```bash
  autoload -U bashcompinit
  bashcompinit
  eval "$(register-python-argcomplete cobra)"
  ```

- **fish**:

  ```bash
  register-python-argcomplete --shell fish cobra | source
  ```

```bash
# Compilar un archivo a Python, JavaScript, ensamblador, Rust, C++, Go, Kotlin, Swift, R, Julia, Java, COBOL, Fortran, Pascal, Ruby, PHP, Perl, VisualBasic, Matlab, Mojo, LaTeX, C o WebAssembly
cobra compilar programa.co --tipo python

# Transpilar inverso de Python a JavaScript
cobra transpilar-inverso script.py --origen=python --destino=js

# Ejemplo de mensaje de error al compilar un archivo inexistente
cobra compilar noexiste.co
# Salida:
# Error: El archivo 'noexiste.co' no existe


# Gestionar módulos instalados
cobra modulos listar
cobra modulos instalar ruta/al/modulo.co
cobra modulos remover modulo.co
# Crear e instalar paquetes Cobra
cobra paquete crear src demo.cobra
cobra paquete instalar demo.cobra
# Generar documentación HTML y API
cobra docs
# Crear un ejecutable independiente
cobra empaquetar --output dist
# Perfilar un programa y guardar los resultados
cobra profile programa.co --output salida.prof
# O mostrar el perfil directamente en pantalla
cobra profile programa.co
# Verificar la salida en Python y JavaScript
cobra verificar ejemplo.co --lenguajes=python,js
# Iniciar el iddle gráfico (requiere Flet)
cobra gui
```

Si deseas desactivar los colores usa `--no-color`:

```bash
cobra --no-color ejecutar programa.co
```

Para aumentar el nivel de detalle de los mensajes añade `-v` o `--verbose`.
Por defecto el nivel de registro es `INFO`; con `-v` o más se cambia a `DEBUG`:

```bash
cobra -v ejecutar programa.co
```

Los archivos con extensión ``.cobra`` representan paquetes completos, mientras que los scripts individuales se guardan como ``.co``.

El subcomando `docs` ejecuta `sphinx-apidoc` para generar la documentación de la API antes de compilar el HTML.
El subcomando `gui` abre el iddle integrado y requiere tener instalado Flet.

## Conversión desde otros lenguajes a Cobra

Puedes usar `cobra transpilar-inverso` para leer un archivo en otro lenguaje,
convertirlo al AST de Cobra y luego generarlo en cualquier backend soportado.

```bash
cobra transpilar-inverso script.py --origen=python --destino=cobra
```

El proceso intenta mapear instrucciones básicas, pero características muy específicas pueden requerir ajustes manuales. Actualmente la cobertura varía según el lenguaje y puede que ciertas construcciones no estén implementadas.

Actualmente es posible convertir a Cobra código escrito en ensamblador, C, C++, COBOL, Fortran, Go, Java, JavaScript, Julia, Kotlin, LaTeX, Matlab, Mojo, Pascal, Perl, PHP, Python, R, Ruby, Rust, Swift, VisualBasic y WebAssembly.

### Diseño extensible de la CLI

La CLI está organizada en clases dentro de `src/pcobra/cli/commands`. Cada subcomando
hereda de `BaseCommand` y define su nombre, los argumentos que acepta y la acción
a ejecutar. En `src/pcobra/cli/cli.py` se instancian automáticamente y se registran en
`argparse`, por lo que para añadir un nuevo comando solo es necesario crear un
archivo con la nueva clase y llamar a `register_subparser` y `run`.
Para un tutorial completo de creación de plugins revisa
[`docs/frontend/plugins.rst`](docs/frontend/plugins.rst).

## Modo seguro

El intérprete y la CLI ejecutan el código en modo seguro de forma predeterminada. Este modo valida el AST y prohíbe primitivas como `leer_archivo`, `escribir_archivo`, `obtener_url`, `hilo`, `leer`, `escribir`, `existe`, `eliminar` y `enviar_post`. El validador `ValidadorProhibirReflexion` también bloquea llamadas a `eval`, `exec` y otras funciones de reflexión, además de impedir el acceso a atributos internos. Asimismo, las instrucciones `import` solo están permitidas para módulos instalados o incluidos en `IMPORT_WHITELIST`. Si el programa intenta utilizar estas funciones o importar otros archivos se lanzará `PrimitivaPeligrosaError`.
La validación se realiza mediante una cadena de validadores configurada por la
función `construir_cadena`, lo que facilita añadir nuevas comprobaciones en el
futuro.

## Ejecución en sandbox (--sandbox)

Algunos comandos permiten ejecutar código Python dentro de una "sandbox" gracias
a la biblioteca `RestrictedPython`. Esto limita las operaciones disponibles y
evita acciones potencialmente peligrosas como leer archivos o importar módulos
externos. Para activar esta opción utiliza `--sandbox` en los subcomandos
`ejecutar` e `interactive`.

El código se compila con `compile_restricted` y luego se ejecuta mediante
`exec`. **No** se recurre a `compile()` cuando la compilación segura falla,
sino que se propaga la excepción. El uso de `exec` sigue siendo peligroso,
por lo que se recomienda mantener el entorno de ejecución lo más pequeño
posible para reducir riesgos.

# Pruebas

Las pruebas están ubicadas en la carpeta `tests/` y utilizan pytest para la
ejecución. **Antes de correr cualquier prueba instala el paquete en modo
editable junto con las dependencias de desarrollo:**

```bash
pip install -e .[dev]
```

Esta instrucción añade el proyecto al `PYTHONPATH` e instala todas las
dependencias listadas en `requirements-dev.txt`, las cuales están incluidas en
el extra `dev` de `pyproject.toml`. Sin estas bibliotecas las pruebas fallarán
debido a módulos no encontrados.

Si prefieres ejecutar las pruebas directamente desde el repositorio sin
instalar el paquete, utiliza el script `scripts/test.sh`:

```bash
./scripts/test.sh
```

Este comando exporta `PYTHONPATH=$PWD` e invoca `pytest` con los argumentos
definidos en `pyproject.toml`.

````bash
PYTHONPATH=$PWD pytest tests --cov=pcobra --cov-report=term-missing \
  --cov-fail-under=95
````

 Algunas pruebas generan código en distintos lenguajes (por ejemplo C++, JavaScript o Go) y verifican que la sintaxis sea correcta. Para que estas pruebas se ejecuten con éxito es necesario contar con los compiladores o intérpretes correspondientes instalados en el sistema. En particular se requiere:

- Node.js
- gcc y g++
- Go (`golang-go`)
- Ruby (`ruby`)
- Rust (`rustc`)
- Java (`default-jdk`)

Con estas herramientas disponibles puedes ejecutar todo el conjunto con:

```bash
PYTHONPATH=$PWD pytest
```

En la integración continua se emplea:

```bash
pytest --cov=pcobra tests/
```

El reporte se guarda como `coverage.xml` y se utiliza en el CI.

### Ejemplos de prueba

En `tests/data` se incluyen programas mínimos utilizados en las
pruebas de entrada y salida de la CLI:

- `hola.cobra`: imprime el saludo «Hola Cobra».
- `suma.cobra`: define la función `sumar` y muestra la suma de dos
  números.

El archivo `tests/test_ejemplos_io.py` ejecuta estos ejemplos y compara
la salida con los archivos `.out` correspondientes. Para probarlos
manualmente:

```bash
cobra ejecutar tests/data/hola.cobra
cobra ejecutar tests/data/suma.cobra
```

También puedes transpilar los ejemplos para ver el código Python generado:

```bash
cobra transpilar tests/data/hola.cobra
cobra transpilar tests/data/suma.cobra
```

### Pruebas de rendimiento

El archivo `cobra.toml` incluye una sección `[rendimiento]` con el parámetro
`tiempo_max_transpilacion_seg`, que define en segundos el tiempo máximo
permitido para transpilar un archivo.

Para ejecutar únicamente las pruebas de rendimiento utiliza:

```bash
pytest -m performance
```

Si tu entorno es más lento o más rápido, ajusta el valor de
`tiempo_max_transpilacion_seg` en `cobra.toml` según tus necesidades.

Se han incluido pruebas que verifican los códigos de salida de la CLI. Los
subcomandos devuelven `0` al finalizar correctamente y un valor distinto en caso
de error.

### Ejemplos de subcomandos

````bash
cobra compilar programa.co --tipo=python
cobra compilar programa.co --tipo=asm
cobra compilar programa.co --tipo=cpp
cobra compilar programa.co --tipo=go
cobra compilar programa.co --tipo=ruby
cobra compilar programa.co --tipo=r
cobra compilar programa.co --tipo=julia
cobra compilar programa.co --tipo=java
cobra compilar programa.co --tipo=cobol
cobra compilar programa.co --tipo=fortran
cobra compilar programa.co --tipo=pascal
cobra compilar programa.co --tipo=php
echo $?  # 0 al compilar sin problemas

cobra ejecutar inexistente.co
# El archivo 'inexistente.co' no existe
echo $?  # 1
````

### Errores comunes

- `El archivo '<archivo>' no existe`: la ruta es incorrecta o el archivo no está disponible.
- `El módulo <nombre> no existe`: se intenta eliminar un módulo no instalado.
- `Primitiva peligrosa: <nombre>`: se usó una función restringida en modo seguro.
- `Acción de módulos no reconocida`: el subcomando indicado es inválido.

## Selección de idioma

La CLI utiliza `gettext` para mostrar los mensajes en distintos idiomas.
Puedes definir el idioma estableciendo la variable de entorno `COBRA_LANG`
o pasando el argumento `--lang` al ejecutar `cobra`.

```bash
COBRA_LANG=en cobra --ayuda
cobra --lang en compilar archivo.co
```

Si deseas añadir otro idioma, crea una carpeta `docs/frontend/locale/<cod>/LC_MESSAGES`
con los archivos `.po` de traducción y envía un pull request.

Para obtener un reporte de cobertura en la terminal ejecuta:

````bash
pytest --cov=src --cov-report=term-missing --cov-fail-under=95
````

## Caché del AST

Cobra puede almacenar los árboles de sintaxis (AST) y los tokens en formato JSON dentro de la carpeta `cache` situada en la raíz del proyecto. La caché se activa al definir la variable de entorno `COBRA_AST_CACHE`, que también permite establecer una ubicación personalizada. Cada archivo se nombra con el SHA256 del código y utiliza extensiones `.ast` para los árboles y `.tok` para los tokens. Además, existe el subdirectorio `cache/fragmentos` para los fragmentos generados durante la compilación.

Para limpiar la caché elimina los archivos y directorios generados:

```bash
rm cache/*.ast cache/*.tok && rm -r cache/fragmentos
```

## Generar documentación

Para obtener la documentación HTML puedes usar `cobra docs` o
`make html` desde la raíz del proyecto. El subcomando `docs` ejecuta
`sphinx-apidoc` y luego compila el HTML en la carpeta de salida configurada.

Puedes compilar la documentación de dos maneras:

1. **Con la CLI de Cobra**. Ejecuta `cobra docs`.

2. **Con Make**. Ejecuta `make html` para compilar los archivos ubicados en
   `docs/frontend`.

3. **Con pdoc**. Para generar documentación de la API con [pdoc](https://pdoc.dev),
   ejecuta `python scripts/generar_pdoc.py`. El resultado se guardará en
   la carpeta de salida configurada para la API.

A partir de esta versión, la API se genera de forma automática antes de
cada compilación para mantener la documentación actualizada.
Para aprender a desarrollar plugins revisa
[`docs/frontend/plugin_dev.rst`](docs/frontend/plugin_dev.rst).
Para conocer en detalle la interfaz disponible consulta
[`docs/frontend/plugin_sdk.rst`](docs/frontend/plugin_sdk.rst).

## Análisis con CodeQL

Este proyecto cuenta con un workflow de GitHub Actions definido en
`.github/workflows/codeql.yml`. Dicho flujo se ejecuta en cada *push* y
*pull request*, inicializando CodeQL para el lenguaje Python y aplicando
reglas personalizadas ubicadas en `.github/codeql/custom/`.

Las reglas proporcionan comprobaciones adicionales sobre el AST y los
transpiladores:

- **ast-no-type-validation.ql** verifica que las clases de nodos cuyo
  nombre empieza por `Nodo` incluyan validaciones de tipo en
  `__post_init__`.
- **missing-codegen-exception.ql** detecta métodos `generate_code` sin
  manejo de excepciones.
- **unsafe-eval-exec.ql** avisa cuando se usa `eval` o `exec` fuera del sandbox.

Para ejecutar el análisis de CodeQL de forma local puedes usar la CLI:

```bash
curl -L -o codeql.zip \
  https://github.com/github/codeql-cli-binaries/releases/latest/download/codeql-linux64.zip
unzip codeql.zip
./codeql/codeql database create db-python --language=python --source-root=.
./codeql/codeql database analyze db-python \
  .github/codeql/custom/codeql-config.yml
```

Esto te permitirá validar los cambios antes de subirlos al repositorio.
## Hitos y Roadmap

El proyecto avanza en versiones incrementales. Puedes consultar las tareas planeadas en [ROADMAP.md](docs/ROADMAP.md).


# Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Si deseas contribuir, sigue estos pasos:

- Haz un fork del proyecto.
- Crea una nueva rama (`git checkout -b feature/nueva-caracteristica`).
- Las ramas que comiencen con `feature/`, `bugfix/` o `doc/` recibirán etiquetas
  automáticas al abrir un pull request.
- Sigue las convenciones de estilo indicadas en `CONTRIBUTING.md`
  (formateo con `black`, longitud máxima de línea 88 y uso de `ruff`, `mypy`
  y `bandit`).
- Realiza tus cambios y haz commit (`git commit -m 'Añadir nueva característica'`).
- Ejecuta `make lint` para verificar el código con *ruff*, *mypy* y *bandit*. `bandit` analizará el directorio `src`.
- Ejecuta `make typecheck` para la verificación estática con *mypy* (y
  opcionalmente *pyright* si está instalado).
- Ejecuta `make secrets` para buscar credenciales expuestas usando *gitleaks*.
- Para lanzar todas las validaciones en un solo paso ejecuta `python scripts/check.py`.
  Este script corre *ruff*, *mypy*, *bandit*, *pytest* y *pyright*.
- El CI de GitHub Actions ejecuta automáticamente estas herramientas en cada pull request.
- Envía un pull request.
- Consulta [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) para más detalles sobre cómo abrir
  issues y preparar pull requests.
- Para proponer nuevas extensiones consulta [docs/frontend/rfc_plugins.rst](docs/frontend/rfc_plugins.rst).

## Dependabot y seguridad

Este repositorio cuenta con [Dependabot](.github/dependabot.yml) para mantener
actualizadas las dependencias de Python y las acciones de GitHub. Cada semana se
crean PR automáticos contra la rama `work` con las versiones más recientes.

Además, en el flujo de CI se incluye un paso de **safety check** que revisa la
lista de paquetes instalados en busca de vulnerabilidades conocidas. Si se
detecta alguna, la acción devolverá un reporte detallado y el trabajo fallará.
Consulta el log del paso "Seguridad de dependencias" para ver los paquetes
afectados y las recomendaciones de actualización.
De igual forma, se ejecuta *gitleaks* para asegurarse de que no existan
credenciales accidentales en el repositorio.

El repositorio también ejecuta CodeQL con reglas personalizadas para detectar
patrones de código riesgosos, como el uso de `eval` o `exec` fuera del sandbox.

## Comunidad

Únete a nuestro servidor de Discord para recibir anuncios, resolver dudas y colaborar en el desarrollo en [https://discord.gg/cobra](https://discord.gg/cobra).
También contamos con un canal de **Telegram** y una cuenta de **Twitter** donde difundimos eventos y actualizaciones.

## Desarrollo

Para verificar el tipado de forma local ejecuta:

```bash
mypy src
pyright
```

Tanto `mypy` como `pyright` utilizan la configuración presente en `pyproject.toml`.

Para ejecutar los linters puedes usar el comando de Make:

```bash
make lint
make secrets
```
El segundo comando ejecuta *gitleaks* para detectar posibles secretos en el repositorio.

Esto ejecutará `ruff` y `mypy` sobre `src`, y `bandit` revisará el directorio `src`. Si prefieres lanzar las herramientas de
manera individual utiliza:

```bash
ruff check src
mypy src
```

## Desarrollo de plugins

La CLI puede ampliarse mediante plugins externos. Desde esta versión todo el SDK
de plugins se encuentra en ``src.cobra.cli.plugin``. Para crear uno, define una clase
que herede de ``PluginCommand`` y declara el ``entry point`` en la sección
``[project.entry-points."cobra.plugins"]`` de tu ``pyproject.toml``. También es
necesario configurar un ``[build-system]`` moderno, como el basado en
``setuptools``:

```toml
[build-system]
requires = ["setuptools>=61.0"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[project.entry-points."cobra.plugins"]
saludo = "mi_paquete.mi_modulo:SaludoCommand"
```

Tras instalar el paquete con `pip install -e .`, Cobra detectará automáticamente
el nuevo comando.

### Ejemplo de plugin

```python
from cobra.cli.plugin import PluginCommand


class HolaCommand(PluginCommand):
    name = "hola"
    version = "1.0"
    author = "Tu Nombre"
    description = "Dice hola desde un plugin"

    def register_subparser(self, subparsers):
        parser = subparsers.add_parser(self.name, help="Muestra un saludo")
        parser.set_defaults(cmd=self)

    def run(self, args):
        print("¡Hola desde un plugin!")
```
## Extensión para VS Code

La extensión para Visual Studio Code se encuentra en [`extensions/vscode`](extensions/vscode). Instala las dependencias con `npm install`. Desde VS Code puedes pulsar `F5` para probarla o ejecutar `vsce package` para generar el paquete `.vsix`. Consulta [extensions/vscode/README.md](extensions/vscode/README.md) para más detalles.

## Versionado Semántico

Este proyecto sigue el esquema [SemVer](https://semver.org/lang/es/). Los numeros se interpretan como Mayor.Menor.Parche. Cada incremento de version refleja cambios compatibles o rupturas segun esta norma.

## Historial de Cambios

 - Versión 10.0.9: ajustes en `SafeUnpickler`, restricciones en `corelibs.sistema.ejecutar` y caché incremental en formato JSON para AST y tokens.

## Publicar una nueva versión

Al crear y subir una etiqueta `vX.Y.Z` se ejecuta el workflow [`release.yml`](.github/workflows/release.yml), que construye el paquete, los ejecutables y la imagen Docker.

El workflow [`Deploy Docs`](.github/workflows/pages.yml) generará la documentación cuando haya un push en `main` o al etiquetar una nueva versión.

Consulta la [guía de lanzamiento](docs/release.md) para más detalles sobre el etiquetado, secretos y el flujo de la pipeline.

```bash
git tag v10.0.9
git push origin v10.0.9
```

Para más información consulta el [CHANGELOG](CHANGELOG.md) y la [configuración de GitHub Actions](.github/workflows).

## Lenguajes soportados

- Python
- JavaScript
- ensamblador
- Rust
- C++
- Go
- Kotlin
- Swift
- R
- Julia
- Java
- COBOL
- Fortran
- Pascal
- Ruby
- PHP
- Perl
- Visual Basic
- Matlab
- Mojo
- LaTeX
- C
- WebAssembly

Esta lista debe mantenerse sincronizada con la documentación en inglés. Consulta la [traducción al inglés](docs/README.en.md) para más detalles.

# Licencia

Este proyecto está bajo la [Licencia MIT](LICENSE).


### Notas

- **Documentación y Ejemplos Actualizados**: El README ha sido actualizado para reflejar las capacidades de transpilación. Consulta la sección [Lenguajes soportados](#lenguajes-soportados) para ver la lista de lenguajes compatibles.
- **Ejemplos de Código y Nuevas Estructuras**: Incluye ejemplos con el uso de estructuras avanzadas como clases y diccionarios en el lenguaje Cobra.

Si deseas agregar o modificar algo, házmelo saber.
