Inplementazioaren hasiera: egitura, ingurunea eta bertsioen kontrola

Proiektuaren helburuak (1. artikulua) eta arkitektura eta datu-eredua (2. artikulua) definitu ondoren, orain bai, garaia da kodearekin lanean hasteko.
Artikulu honetan prestakuntzen planifikatzailearen lehen urrats praktikoa emango dugu.

Bidea luzea izango da, baina 1. fase honek proiektuaren oinarri teknikoak ezartzen ditu.

1. fasea: Prestaketak

1. faseak lau zeregin nagusi ditu:

2. Proiektuaren hasierako egitura sortzea.

3. Ingurune birtuala eta gutxieneko mendekotasunak konfiguratzea.

4. Hasierako konfigurazio-fitxategia definitzea.

5. Git biltegia hastea eta GitHub-en argitaratzea.

Hasi gaitezen urratsez urrats.

1. Proiektuaren hasierako egitura

Erroko karpeta Planificador/ sortu dugu eta haren barruan kodea moduluetan antolatu dugu, geruzazko arkitektura modularra errespetatuz:

Planificador/
├─ planificador/
│ ├─ init.py
│ ├─ main.py
│ ├─ app.py
│ ├─ common/
│ │ ├─ init.py
│ │ ├─ tipos.py
│ │ └─ utils.py
│ ├─ data/
│ │ ├─ init.py
│ │ ├─ db_manager.py
│ │ └─ repositories/
│ │ └─ init.py
│ ├─ domain/
│ │ ├─ init.py
│ │ └─ models/
│ │ └─ init.py
│ ├─ services/
│ │ └─ init.py
│ └─ ui/
│ ├─ init.py
│ ├─ views/
│ │ └─ init.py
│ └─ widgets/
│ └─ init.py
└─ tests/
├─ init.py
└─ test_sanity.py

Honek lehen egunetik bertatik modularitatea eta mantengarritasuna bermatzen ditu.

__main__.py fitxategiak paketea exekutatzea ahalbidetzen du:

python -m planificador

main.py-ren gutxieneko edukia:

def main():
    print("Planificador: hasierako egitura sortuta. Hurrengo urratsa: ingurunea eta mendekotasunak.")


if __name__ == "__main__":
    main()

2. Ingurune birtuala eta gutxieneko mendekotasunak

Ingurune birtuala sortzen dugu proiektua isolatuta mantentzeko:

python3 -m venv entorno_planificador
source entorno_planificador/bin/activate

pip eguneratzen dugu:

pip install --upgrade pip

Hasierako mendekotasunak

Liburutegi minimoak instalatzen ditugu:

pip install PyQt5 reportlab icalendar pytest

• PyQt5 → interfaze grafikoa.
• reportlab → PDF sortzea.
• icalendar → egutegiak esportatu/inportatzea.
• pytest → proben framework-a.

Zerrenda requirements.txt fitxategian gordetzen dugu:

pip freeze > requirements.txt

3. Hasierako konfigurazio-fitxategia

Erroan config.json sortzen dugu oinarrizko parametroak zentralizatzeko:

{
  "app": {
    "nombre": "Planificador de Formaciones",
    "version": "0.1.0",
    "idioma": "es-ES"
  },
  "base_datos": {
    "archivo": "planificador.db",
    "backup_dir": "backups"
  },
  "calendario": {
    "zona_horaria": "Europe/Madrid",
    "margen_desplazamiento_min": 60
  },
  "ui": {
    "tema": "claro",
    "fuente": "Arial",
    "tamaño_fuente": 10
  },
  "notificaciones": {
    "email": false,
    "servidor_smtp": "",
    "puerto": 587,
    "usuario": "",
    "password": ""
  }
}

Eta planificador/common/config.py modulu bat sortzen dugu hura kargatzeko:

import json
from pathlib import Path

CONFIG_PATH = Path(__file__).resolve().parents[2] / "config.json"


def cargar_config():
    """Kargatu eta itzuli config.json-etik konfigurazio-dizionarioa."""
    with open(CONFIG_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)


if __name__ == "__main__":
    config = cargar_config()
    print("Konfigurazioa kargatuta:", config["app"]["nombre"])

Proba azkarra

python planificador/common/config.py

Espero den irteera

Konfigurazioa kargatuta: Planificador de Formaciones

4. Bertsioen kontrola Git eta GitHub-ekin

Biltegia lokalean hasieratzen dugu:

git init
git branch -m main

Oinarrizko .gitignore bat sortzen dugu:

# Ingurune birtuala
entorno_planificador/

# Python cache-ak
__pycache__/
*.pyc

# Datu-basea eta kopiak
*.db
backups/

# Sistema-fitxategiak
.DS_Store
Thumbs.db

Lehen commit-a:

git add .
git commit -m "Planificador proiektuaren hasierako egitura"

GitHub-en biltegia sortzen dugu eta lotzen dugu (adibidez, SSH bidez):

git remote add origin git@github.com:tu_usuario/Planificador.git
git push -u origin main

Honekin proiektua argitaratuta eta bertsionatuta daukagu.

Ondorioa

Lehen fase honetan proiektuaren oinarri teknikoak osatu ditugu:

• ✅ Python-en egitura modularra.

• ✅ Ingurune birtuala eta hasierako mendekotasunak.

• ✅ config.json fitxategian zentralizatutako konfigurazioa.

• ✅ Git eta GitHub bidezko bertsioen kontrola.

Hurrengo urratsak

Hemendik aurrera 2. fasea dator, datu-geruzari eskainita:

1. SQL script-a diseinatzea, taula guztiekin.

2. Datu-basearen kudeatzailea (db_manager.py) inplementatzea.

3. Lehen errepositorioak sortzea SQLite-rekin elkarreragiteko.

👉 Hurrengo artikuluan datu-basearen diseinu fisikoa ikusiko dugu eta lehen kode-zatiak idatziko ditugu, bezeroen, prestakuntzen eta saioen informazio errealarekin lan egiten hasteko.