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Visual Scripting Python (VSP)

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Resumen y Justificación de la Herramienta

Visual Scripting Python (VSP) es una herramienta que permite la creación de scripts y algoritmos a través de una interfaz visual basada en bloques. Este enfoque facilita la programación a personas con poca o ninguna experiencia en escritura de código, al permitirles construir lógicamente sus programas mediante la manipulación gráfica de bloques de funciones y variables. VSP es especialmente útil para educadores, estudiantes, y desarrolladores que buscan una manera más intuitiva de visualizar y crear flujos de trabajo y algoritmos.

Pasos para Ejecutarla

Requisitos Previos

  • Clonar el repositorio del proyecto.
  • Instalar los requerimientos dentro de requirements.txt

Construcción y Ejecución del Contenedor Docker

  1. Clona el repositorio:

    git clone https://github.com/jcarrenoa/VisualScriptingPython---VSP.git
  2. Abre una terminal en el directorio del proyecto y crea un entorno virtual

  3. Instala los requerimientos del proyecto

pip install -r "requirements.txt"
  1. Ejecuta desde el main el programa

Funcionalidades Implementadas

  • Bloques de Variables: Permiten la creación y manipulación de variables dentro del flujo de trabajo.

  • Comparación: Bloques que permiten realizar operaciones de comparación entre variables y valores constantes.

  • Operaciones Aritméticas: Bloques para realizar operaciones básicas como suma, resta, multiplicación y división.

  • Condicionales: Bloques que permiten la ejecución de diferentes caminos en el flujo de trabajo basado en condiciones específicas.

    Imagenes de ejemplo:

image

Sugerencias para Futuras Funcionalidades

  1. Integración de Bloques de Funciones Personalizadas: Permitir a los usuarios crear y reutilizar bloques personalizados que encapsulen funciones más complejas (Superunits), fomentando la modularidad y reutilización de código.

  2. Soporte para Estructuras de Control Avanzadas: Añadir bloques que representen bucles (como for y while) y estructuras de control más avanzadas para incrementar la flexibilidad y capacidad de la herramienta.

Team

  • Aaron Rodríguez
  • Camilo Heras
  • David Meza
  • Juan Maestre

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