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234
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@ -0,0 +1,234 @@
# Guía de Principios Arquitectónicos - Calculadora Algebraica Híbrida
## Filosofía Central: Álgebra Simbólica con Evaluación Numérica
### Concepto Fundamental
La calculadora mantiene **forma simbólica como representación primaria** y proporciona **evaluación numérica como información complementaria** cuando es posible y útil.
**Principio de Evaluación Numérica**: El resultado siempre se intenta calcular numéricamente y se muestra cuando la representación string del resultado numérico difiere del resultado algebraico.
## Sistema de Asignaciones y Ecuaciones
### Principio: Separación clara entre asignaciones y ecuaciones
```python
# Asignación de variable
x = 5 # → Se guarda el valor simbólico (NO se agrega como ecuación)
y = x + a # → Se guarda la expresión simbólica
# Ecuación pura (detección automática)
x**2 + 2*x = 8 # → Se agrega como ecuación Eq(x**2 + 2*x, 8)
a + b = 10 # → Se agrega como ecuación Eq(a + b, 10)
a > b + 1 # → Se agrega como desigualdad
```
### Criterios de Detección de Ecuaciones
**Se considera ecuación si:**
- Contiene `=` Y NO es una asignación simple de variable
- Contiene operadores de comparación: `==`, `>`, `<`, `>=`, `<=`
- Tiene estructura algebraica en ambos lados del `=`
**NO se considera ecuación:**
- Asignaciones simples: `x = 5`, `y = expresión`
- Líneas con solo números o comentarios
---
## Uso de `solve()` y el Atajo `=?`
### Principio: `variable=?` es equivalente a `solve(variable)`
```python
# Ambas formas son idénticas:
solve(a) # Resuelve 'a' usando el sistema de ecuaciones
a=? # Atajo sintáctico para solve(a)
```
El comando intenta resolver algebraicamente y numéricamente en paralelo cuando es posible.
---
## Sistema de Tokenización con Prioridades
### Principio: Las prioridades son números arbitrarios que determinan el orden de aplicación
```
Prioridad 5: IntBase → Patrón: 16#FF (muy específico)
Prioridad 6: Hex/Bin → Patrón: 0xFF, 0b1010 (específico)
Prioridad 10: FourBytes → Patrón: x.x.x.x (general)
```
**Regla**: Menor número = se aplica primero
Esto garantiza que `16#10.10.10.10` se tokenice como IntBase antes de considerar FourBytes.
---
## Conversión Perezosa y Tipos Especializados
### Principio: Mantener el tipo especializado siempre que sea posible
**Se evita convertir a SymPy al máximo**. Los objetos especializados mantienen su tipo cuando pueden resolver la operación internamente.
```python
# Operaciones que mantienen el tipo especializado:
Hex(15) + 1 → Hex(16) # Hex maneja la suma
16#15 + 1 → 16#16 # IntBase maneja la suma
10.1.1.1 + 1 → 10.1.1.2 # FourBytes maneja la suma
# Conversión a SymPy solo cuando es necesario:
sin(16#FF) → sin(255) # sin() requiere SymPy
solve(x + 16#10) → solve() # Álgebra compleja requiere SymPy
```
**Regla**: Solo se convierte a SymPy cuando el token no es atómico o la operación requiere capacidades algebraicas avanzadas.
---
## Contexto Limpio por Evaluación
### Principio: Cada evaluación comienza desde cero
**Contexto Limpio** significa:
- Se eliminan todas las ecuaciones previas
- Se eliminan todas las variables definidas
- Se re-evalúa todo el contenido línea por línea
- Comportamiento idéntico a iniciar una nueva sesión
Esto garantiza resultados predecibles y sin efectos secundarios acumulados.
---
## Resultados Interactivos
### Principio: Activación mediante clicks en elementos con binding
Los resultados interactivos se crean cuando el tipo de resultado requiere visualización expandida:
```python
plot(sin(x)) → "📊 Ver Plot" # Click abre ventana matplotlib
Matrix([[1,2],[3,4]]) → "📋 Ver Matriz" # Click muestra matriz formateada
[1,2,3,4,5,6,7,8] → "📋 Ver Lista" # Click expande contenido
```
**Activación**: Click en el texto con binding dispara la ventana emergente correspondiente.
---
## Sistema de Autocompletado
### Principio: Sistema extensible con prioridades (por implementar)
Se propone usar un sistema de prioridades numéricas similar al de tokenización:
```
Prioridad 1: Métodos del objeto específico
Prioridad 2: Métodos de la clase base
Prioridad 3: Funciones SymPy relevantes
Prioridad 4: Helpers contextuales
```
---
## Integración con SymPy
### Principio: En casos de conflicto, siempre prevalece SymPy
Cuando hay ambigüedad o conflicto entre tipos personalizados y SymPy:
- Funciones SymPy tienen precedencia
- Símbolos SymPy (como `e`, `pi`) mantienen su significado matemático
- Las conversiones fallidas retornan a comportamiento SymPy estándar
---
## Arquitectura de Tipos Personalizados
### Clases Base Universales
**IntBase**: Números en cualquier base
- Aritmética nativa que preserva la base
- Conversión a SymPy solo cuando necesario
- Soporte para símbolos algebraicos
**FourBytes**: Patrones x.x.x.x
- Aritmética de 32-bit para IPs
- Soporte para elementos simbólicos
- Base para tipos como IP4
### Principio de Extensibilidad
Cada tipo en `custom_types/` define:
1. Su lógica de tokenización
2. Sus operaciones aritméticas
3. Sus métodos de conversión
4. Su ayuda contextual
5. Sus sugerencias de autocompletado
---
## Flujo de Evaluación Completo
```
Entrada Usuario
↓
[Tokenización Universal]
↓
¿Asignación o Ecuación?
├─ Asignación → Guardar valor simbólico
└─ Ecuación → Agregar al sistema
↓
[Evaluación]
├─ Mantener tipo especializado si es posible
└─ Convertir a SymPy si es necesario
↓
[Resultado]
├─ Forma simbólica (siempre)
└─ Evaluación numérica (si difiere como string)
```
---
## Ejemplos Integrales
```python
# Tokenización y tipos especializados
16#FF + 2#1010 → 16#109 # IntBase preservado
192.168.1.1 + 5 → 192.168.1.6 # FourBytes preservado
# Asignaciones vs ecuaciones
x = 10 # Asignación (solo guarda valor)
x + y = 15 # Ecuación (se agrega al sistema)
y=? # solve(y) → y = 5
# Evaluación numérica automática
4/5 → 4/5 ≈ 0.8 # Difiere como string
sqrt(2) → √2 ≈ 1.414 # Difiere como string
2 + 3 → 5 # NO se muestra ≈ (igual string)
# Resultados interactivos
plot(sin(x)) → "📊 Ver Plot" [clickeable]
Matrix([[1,2]]) → "📋 Ver Matriz" [clickeable]
```
---
## Principios de Diseño Resumidos
1. **Álgebra primero**: Mantener forma simbólica siempre
2. **Evaluación numérica inteligente**: Mostrar solo cuando agrega valor
3. **Tipos especializados preservados**: Conversión a SymPy solo cuando necesario
4. **Tokenización ordenada**: Sistema de prioridades simple y predecible
5. **Contexto limpio**: Cada evaluación desde cero
6. **Extensibilidad**: Nuevos tipos se integran automáticamente
7. **SymPy prevalece**: En conflictos, el comportamiento matemático estándar gana
Este documento ahora refleja con precisión la arquitectura implementada y sirve como guía coherente para el desarrollo futuro.

108
.doc/LLM_DEBUG_API_GUIDE.md
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@ -2,12 +2,16 @@
## Propósito
Esta API permite debuggear la **Calculadora MAV CAS** sin modificar código fuente ni crear scripts adicionales. Como LLM, puedes usar esta herramienta para:
Esta API permite debuggear la **Calculadora MAV CAS** sin modificar código fuente ni crear scripts adicionales.
**Principio**: **texto → texto** tal como se muestra en la aplicación.
**NO duplica lógica**, solo encapsula llamadas directas al motor existente.
Como LLM, puedes usar esta herramienta para:
- **Diagnosticar problemas** en el motor de evaluación
- **Verificar comportamiento** de tipos personalizados (FourBytes, IntBase, IP4Mask, etc.)
- **Inspeccionar el estado interno** del motor (variables, contexto, tipos registrados)
- **Analizar el formato de salida** exacto como se muestra en la aplicación
- **Testing de regresión** para verificar que cambios no rompan funcionalidad existente
## Flujo de Trabajo Recomendado
@ -22,6 +26,7 @@ Esta API permite debuggear la **Calculadora MAV CAS** sin modificar código fuen
### Query tipo `input`
Evalúa expresiones como si el usuario las escribiera en la calculadora.
**Resultado**: texto tal como se muestra en la aplicación.
```json
{"index": 0, "type": "input", "content": "10.1.1.1 + 1"}
@ -29,6 +34,7 @@ Evalúa expresiones como si el usuario las escribiera en la calculadora.
### Query tipo `exec`
Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
**Resultado**: valor directo de la evaluación Python.
```json
{"index": 1, "type": "exec", "content": "type(engine.last_result).__name__"}
@ -126,7 +132,7 @@ Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
```json
{
"execution_info": {
"timestamp": "2025-06-05T18:01:28.644799Z",
"timestamp": "2025-06-05T18:25:22.256442Z",
"total_queries": 5,
"successful": 4,
"failed": 1
@ -141,22 +147,10 @@ Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
{
"index": 0,
"input": "10.1.1.1 + 1",
"output": "10.1.1.2", // Resultado básico
"output": "10.1.1.2", // Texto tal como se muestra en la app
"result_type": "FourBytes", // Tipo del objeto resultado
"success": true,
"error": null,
"display_class": "[FourBytes]", // Nombre de clase para display
"output_raw": { // ⭐ INFORMACIÓN DE FORMATO
"parts": [
["custom_type", "10.1.1.2"], // [tag_color, contenido]
["class_hint", "[FourBytes]"]
],
"formatted_text": "[custom_type]10.1.1.2[class_hint][FourBytes]",
"tag_info": { // Información de colores
"custom_type": {"fg": "#f9a825"},
"class_hint": {"fg": "#888888"}
}
}
"error": null
}
```
@ -166,11 +160,11 @@ Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
{
"index": 1,
"input": "type(engine.last_result).__name__",
"output": "FourBytes",
"result_type": "str",
"output": "FourBytes", // String del resultado
"result_type": "str", // Tipo del resultado de la evaluación
"success": true,
"error": null,
"exec_result": "FourBytes" // Resultado crudo del exec
"exec_result": "FourBytes" // Valor directo (serializado si es necesario)
}
```
@ -183,12 +177,7 @@ Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": false,
"error": "❌ Máscara inválida: 255.240.0.3...",
"output_raw": {
"parts": [["error", "Error: ❌ Máscara inválida..."]],
"formatted_text": "[error]Error: ❌ Máscara inválida...",
"tag_info": {"error": {"fg": "#ff6b6b", "font": "bold"}}
}
"error": "❌ Máscara inválida: 255.240.0.3..."
}
```
@ -297,9 +286,9 @@ Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
}
```
### 4. Debugging de Display/Formato
### 4. Debugging de Comportamiento
**Cuándo usar**: Verificar cómo se muestra exactamente un resultado.
**Cuándo usar**: Verificar comportamiento específico de tipos o funciones.
```json
{
@ -314,33 +303,6 @@ Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
---
## Análisis de output_raw
El campo `output_raw` contiene información exacta sobre cómo se muestra el resultado en la aplicación:
### Tags de Color Importantes
- **`error`** (`#ff6b6b`): Errores
- **`custom_type`** (`#f9a825`): Tipos personalizados (FourBytes, IntBase, etc.)
- **`symbolic`** (`#82aaff`): Expresiones simbólicas
- **`numeric`** (`#c3e88d`): Aproximaciones numéricas
- **`class_hint`** (`#888888`): Pistas de clase `[FourBytes]`
- **`ip`** (`#fff176`): Direcciones IP específicamente
- **`hex`** (`#f9a825`): Números hexadecimales
### Interpretación de Parts
```json
"parts": [
["custom_type", "192.168.1.2"], // Resultado principal en naranja
["class_hint", "[FourBytes]"] // Pista de clase en gris
]
```
Esto significa: "192.168.1.2" se muestra en color naranjo seguido de "[FourBytes]" en gris.
---
## Comandos de Ejecución
```bash
@ -375,11 +337,6 @@ python simple_debug.py mi_debug.json --verbose
- Tipos registrados
- Sistema de ecuaciones
### Formato de Display
**Archivo**: `debug_templates/display_format_test.json`
- Demostración de `output_raw`
- Diferentes tipos de formato
### Tokenización
**Archivo**: `debug_templates/tokenization_test.json`
- Debug del sistema de parsing
@ -391,7 +348,6 @@ python simple_debug.py mi_debug.json --verbose
### 1. Identificar el Problema
- ¿Es un error de evaluación?
- ¿Es un problema de formato/display?
- ¿Es un problema de tokenización?
- ¿Es un problema de estado del motor?
@ -402,8 +358,7 @@ python simple_debug.py mi_debug.json --verbose
### 3. Analizar Resultados
- Verificar `success: true/false`
- Examinar `error` si hay fallo
- Analizar `output_raw` para problemas de display
- Usar `exec_result` para inspección detallada
- Comparar `output` (texto de la app) con `exec_result` (valor interno)
### 4. Iterar
- Crear nuevas queries basadas en hallazgos
@ -438,8 +393,8 @@ python simple_debug.py debug_problema.json
```
### Paso 3: Analizar resultados
- Verificar si `192.168.1.x + 1` se evalúa correctamente
- Comprobar el tipo resultante
- Verificar si `192.168.1.x + 1` se evalúa correctamente (campo `output`)
- Comprobar el tipo resultante con `exec`
- Verificar si tiene símbolos
- Examinar cómo se tokeniza la expresión
- Probar operaciones relacionadas
@ -452,13 +407,12 @@ Este flujo te permite identificar exactamente dónde está el problema y verific
1. **Siempre usa índices secuenciales** en las queries para facilitar la lectura
2. **Combina queries `input` y `exec`** para obtener contexto completo
3. **Verifica tanto `output` como `output_raw`** para problemas de display
4. **Usa los templates existentes** como punto de partida
5. **Examina `success` y `error`** antes de analizar resultados
6. **Aprovecha `exec_result`** para inspección detallada del estado
3. **El campo `output` es texto tal como se muestra en la aplicación**
4. **El campo `exec_result` es el valor directo de la evaluación Python**
5. **Usa los templates existentes** como punto de partida
6. **Examina `success` y `error`** antes de analizar resultados
7. **Crea queries incrementales** que construyan sobre resultados anteriores
Con esta API, puedes debuggear efectivamente la calculadora sin necesidad de modificar código fuente o crear scripts adicionales.
8. **NO intentes duplicar lógica de la aplicación** - usa solo llamadas directas
---
@ -489,9 +443,8 @@ python simple_debug.py archivo.json -o resultado.json # Salida específica
```python
"success": true/false # ¿Éxito?
"error": "mensaje" # Error si falla
"output": "resultado" # Resultado básico
"output_raw": {...} # Formato exacto de la app
"exec_result": valor # Resultado crudo (exec queries)
"output": "resultado" # Texto tal como se muestra en la app
"exec_result": valor # Valor directo (exec queries)
```
### Templates Disponibles
@ -499,10 +452,11 @@ python simple_debug.py archivo.json -o resultado.json # Salida específica
- `debug_templates/error_debug.json` - Testing de errores
- `debug_templates/context_debug.json` - Estado del motor
- `debug_templates/tokenization_test.json` - Debug de parsing
- `debug_templates/display_format_test.json` - Formato de display
### Workflow Típico
1. **Identificar problema** → Crear query `input` para reproducir
2. **Inspeccionar estado** → Añadir queries `exec` para diagnosticar
3. **Analizar resultados** → Examinar `success`, `error`, `output_raw`
4. **Iterar** → Crear nuevas queries basadas en hallazgos
3. **Analizar resultados** → Examinar `success`, `error`, `output`
4. **Iterar** → Crear nuevas queries basadas en hallazgos
**Principio clave**: texto → texto. La API no interpreta ni procesa, solo encapsula llamadas directas al motor existente.

0
SISTEMA_TOKENIZACION_DISTRIBUIDA.md → .doc/SISTEMA_TOKENIZACION_DISTRIBUIDA.md
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462
LLM_DEBUG_API_GUIDE.md
View File

@ -1,462 +0,0 @@
# Simple Debug API - Guía para LLM
## Propósito
Esta API permite debuggear la **Calculadora MAV CAS** sin modificar código fuente ni crear scripts adicionales.
**Principio**: **texto → texto** tal como se muestra en la aplicación.
**NO duplica lógica**, solo encapsula llamadas directas al motor existente.
Como LLM, puedes usar esta herramienta para:
- **Diagnosticar problemas** en el motor de evaluación
- **Verificar comportamiento** de tipos personalizados (FourBytes, IntBase, IP4Mask, etc.)
- **Inspeccionar el estado interno** del motor (variables, contexto, tipos registrados)
- **Testing de regresión** para verificar que cambios no rompan funcionalidad existente
## Flujo de Trabajo Recomendado
### 1. Crear archivo JSON con queries
### 2. Ejecutar: `python simple_debug.py archivo.json`
### 3. Analizar resultados en el archivo `*_results.json`
---
## Tipos de Query
### Query tipo `input`
Evalúa expresiones como si el usuario las escribiera en la calculadora.
**Resultado**: texto tal como se muestra en la aplicación.
```json
{"index": 0, "type": "input", "content": "10.1.1.1 + 1"}
```
### Query tipo `exec`
Ejecuta código Python para inspeccionar el estado interno del motor.
**Resultado**: valor directo de la evaluación Python.
```json
{"index": 1, "type": "exec", "content": "type(engine.last_result).__name__"}
```
---
## Plantilla Base
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "EXPRESION_A_EVALUAR"},
{"index": 1, "type": "exec", "content": "CODIGO_PYTHON_INSPECCION"}
]
}
```
---
## Casos de Uso Comunes
### Debugging de Tipos Personalizados
**Problema**: Verificar si FourBytes maneja correctamente operaciones IP.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "192.168.1.1 + 1"},
{"index": 1, "type": "exec", "content": "type(engine.last_result).__name__"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "engine.last_result.original"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "engine.last_result._numeric_value"},
{"index": 4, "type": "input", "content": "10.0.0.0/8 + 256"},
{"index": 5, "type": "exec", "content": "engine.last_result.has_symbols"}
]
}
```
### Debugging de Tokenización
**Problema**: La expresión `192.168.1.x + 16#FF` no se tokeniza correctamente.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "exec", "content": "engine.parser.process_expression('192.168.1.x + 16#FF')"},
{"index": 1, "type": "input", "content": "192.168.1.x + 16#FF"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "engine.parser.get_tokenization_info()"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "len(engine.parser.tokenizer.tokenization_rules)"}
]
}
```
### Debugging de Errores
**Problema**: IP4Mask rechaza máscaras que deberían ser válidas.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "mask = 255.240.0.0"},
{"index": 1, "type": "input", "content": "IP4Mask(mask)"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "engine.last_result"},
{"index": 3, "type": "input", "content": "IP4Mask(255.240.0.3)"},
{"index": 4, "type": "exec", "content": "engine.last_result"}
]
}
```
### Debugging de Estado del Motor
**Problema**: Las variables no se están guardando correctamente.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "x = 5"},
{"index": 1, "type": "input", "content": "y = x + 10"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "engine.symbol_table"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "len(engine.symbol_table)"},
{"index": 4, "type": "exec", "content": "list(engine.symbol_table.keys())"},
{"index": 5, "type": "input", "content": "solve(z**2 + x, z)"},
{"index": 6, "type": "exec", "content": "len(engine.equations)"}
]
}
```
---
## Interpretación de Resultados
### Estructura del Resultado
```json
{
"execution_info": {
"timestamp": "2025-06-05T18:25:22.256442Z",
"total_queries": 5,
"successful": 4,
"failed": 1
},
"results": [...]
}
```
### Resultado Individual (Query `input`)
```json
{
"index": 0,
"input": "10.1.1.1 + 1",
"output": "10.1.1.2", // Texto tal como se muestra en la app
"result_type": "FourBytes", // Tipo del objeto resultado
"success": true,
"error": null
}
```
### Resultado Individual (Query `exec`)
```json
{
"index": 1,
"input": "type(engine.last_result).__name__",
"output": "FourBytes", // String del resultado
"result_type": "str", // Tipo del resultado de la evaluación
"success": true,
"error": null,
"exec_result": "FourBytes" // Valor directo (serializado si es necesario)
}
```
### Resultado con Error
```json
{
"index": 2,
"input": "IP4Mask(255.240.0.3)",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": false,
"error": "❌ Máscara inválida: 255.240.0.3..."
}
```
---
## Funciones de Inspección Útiles
### Estado del Motor
```python
"engine.symbol_table" # Variables actuales
"engine.last_result" # Último resultado
"engine.symbolic_mode" # ¿Modo simbólico activo?
"len(engine.equations)" # Cantidad de ecuaciones en el sistema
"engine.debug" # ¿Debug habilitado?
"list(engine.base_context.keys())[:10]" # Funciones disponibles (muestra 10)
```
### Información de Tipos
```python
"engine.get_available_types()" # Info completa de tipos registrados
"list(engine.registered_types_info['registered_classes'].keys())" # Lista de tipos
"engine.registered_types_info['class_count']" # Cantidad de tipos registrados
"type(engine.last_result).__name__" # Tipo del último resultado
"hasattr(engine.last_result, 'has_symbols')" # ¿El resultado tiene símbolos?
```
### Tokenización y Parsing
```python
"engine.parser.get_tokenization_info()" # Info completa de tokenización
"engine.parser.process_expression('test')" # Procesar expresión específica
"len(engine.parser.tokenizer.tokenization_rules)" # Cantidad de reglas
"engine._classify_line('x = 5')" # Clasificar tipo de línea
"engine._extract_variable_names('x + y')" # Extraer nombres de variables
```
### Análisis de Objetos Específicos
```python
# Para FourBytes
"engine.last_result.original" # String original
"engine.last_result._numeric_value" # Valor numérico interno
"engine.last_result.has_symbols" # ¿Tiene símbolos?
# Para IntBase
"engine.last_result.base" # Base numérica (10, 16, 8, 2)
"engine.last_result.value_str" # String del valor
"engine.last_result._symbols" # Símbolos detectados
# Para IP4Mask
"engine.last_result.get_prefix_int()" # Prefijo como entero
"engine.last_result.is_valid()" # ¿Es máscara válida?
```
---
## Patrones de Debugging
### 1. Debugging de Regresión
**Cuándo usar**: Verificar que cambios no rompan funcionalidad existente.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "10.1.1.1 + 1"},
{"index": 1, "type": "exec", "content": "type(engine.last_result).__name__"},
{"index": 2, "type": "input", "content": "16#FF + 10"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "engine.last_result.base"},
{"index": 4, "type": "input", "content": "IP4Mask(255.255.0.0)"},
{"index": 5, "type": "exec", "content": "engine.last_result.get_prefix_int()"}
]
}
```
### 2. Debugging de Nuevas Funcionalidades
**Cuándo usar**: Verificar que nueva funcionalidad trabaja correctamente.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "NUEVA_FUNCIONALIDAD_AQUI"},
{"index": 1, "type": "exec", "content": "type(engine.last_result)"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "dir(engine.last_result)"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "str(engine.last_result)"},
{"index": 4, "type": "exec", "content": "engine.symbol_table"}
]
}
```
### 3. Debugging de Performance
**Cuándo usar**: Identificar operaciones lentas o problemáticas.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "exec", "content": "import time; start = time.time()"},
{"index": 1, "type": "input", "content": "OPERACION_LENTA"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "time.time() - start"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "len(engine.symbol_table)"}
]
}
```
### 4. Debugging de Comportamiento
**Cuándo usar**: Verificar comportamiento específico de tipos o funciones.
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "EXPRESION"},
{"index": 1, "type": "exec", "content": "str(engine.last_result)"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "repr(engine.last_result)"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "type(engine.last_result).__name__"}
]
}
```
---
## Comandos de Ejecución
```bash
# Ejecución básica
python simple_debug.py mi_debug.json
# Con archivo de salida específico
python simple_debug.py mi_debug.json --output resultados.json
# Modo verboso (para ver progreso)
python simple_debug.py mi_debug.json --verbose
```
---
## Templates Existentes para Reutilizar
### Casos Básicos
**Archivo**: `debug_templates/basic_test.json`
- Operaciones con FourBytes e IntBase
- Variables y SymPy básico
### Testing de Errores
**Archivo**: `debug_templates/error_debug.json`
- Máscaras inválidas
- IPs fuera de rango
- Expresiones malformadas
### Información de Contexto
**Archivo**: `debug_templates/context_debug.json`
- Estado completo del motor
- Tipos registrados
- Sistema de ecuaciones
### Tokenización
**Archivo**: `debug_templates/tokenization_test.json`
- Debug del sistema de parsing
- Reglas de tokenización
---
## Flujo de Resolución de Problemas
### 1. Identificar el Problema
- ¿Es un error de evaluación?
- ¿Es un problema de tokenización?
- ¿Es un problema de estado del motor?
### 2. Crear Query de Diagnóstico
- Usar query `input` para reproducir el problema
- Usar query `exec` para inspeccionar el estado
### 3. Analizar Resultados
- Verificar `success: true/false`
- Examinar `error` si hay fallo
- Comparar `output` (texto de la app) con `exec_result` (valor interno)
### 4. Iterar
- Crear nuevas queries basadas en hallazgos
- Profundizar en áreas problemáticas
- Verificar soluciones con queries adicionales
---
## Ejemplo Completo de Debugging
**Problema**: "La operación `192.168.1.x + 1` no funciona correctamente"
### Paso 1: Crear archivo de debug
```json
{
"queries": [
{"index": 0, "type": "input", "content": "192.168.1.x + 1"},
{"index": 1, "type": "exec", "content": "type(engine.last_result).__name__"},
{"index": 2, "type": "exec", "content": "engine.last_result.has_symbols"},
{"index": 3, "type": "exec", "content": "engine.parser.process_expression('192.168.1.x + 1')"},
{"index": 4, "type": "input", "content": "ip = 192.168.1.x"},
{"index": 5, "type": "exec", "content": "type(engine.symbol_table['ip'])"},
{"index": 6, "type": "input", "content": "ip.substitute(x=5)"}
]
}
```
### Paso 2: Ejecutar
```bash
python simple_debug.py debug_problema.json
```
### Paso 3: Analizar resultados
- Verificar si `192.168.1.x + 1` se evalúa correctamente (campo `output`)
- Comprobar el tipo resultante con `exec`
- Verificar si tiene símbolos
- Examinar cómo se tokeniza la expresión
- Probar operaciones relacionadas
Este flujo te permite identificar exactamente dónde está el problema y verificar la solución.
---
## Consejos para LLMs
1. **Siempre usa índices secuenciales** en las queries para facilitar la lectura
2. **Combina queries `input` y `exec`** para obtener contexto completo
3. **El campo `output` es texto tal como se muestra en la aplicación**
4. **El campo `exec_result` es el valor directo de la evaluación Python**
5. **Usa los templates existentes** como punto de partida
6. **Examina `success` y `error`** antes de analizar resultados
7. **Crea queries incrementales** que construyan sobre resultados anteriores
8. **NO intentes duplicar lógica de la aplicación** - usa solo llamadas directas
---
## Referencia Rápida
### Query Básica
```json
{"index": N, "type": "input|exec", "content": "CONTENIDO"}
```
### Comandos Esenciales
```bash
python simple_debug.py archivo.json # Ejecutar debug
python simple_debug.py archivo.json --verbose # Con detalles
python simple_debug.py archivo.json -o resultado.json # Salida específica
```
### Inspección Básica del Motor
```python
"engine.last_result" # Último resultado
"type(engine.last_result)" # Tipo del resultado
"engine.symbol_table" # Variables actuales
"engine.get_available_types()" # Tipos registrados
"engine.parser.get_tokenization_info()" # Info de parsing
```
### Análisis de Resultado
```python
"success": true/false # ¿Éxito?
"error": "mensaje" # Error si falla
"output": "resultado" # Texto tal como se muestra en la app
"exec_result": valor # Valor directo (exec queries)
```
### Templates Disponibles
- `debug_templates/basic_test.json` - Pruebas básicas
- `debug_templates/error_debug.json` - Testing de errores
- `debug_templates/context_debug.json` - Estado del motor
- `debug_templates/tokenization_test.json` - Debug de parsing
### Workflow Típico
1. **Identificar problema** → Crear query `input` para reproducir
2. **Inspeccionar estado** → Añadir queries `exec` para diagnosticar
3. **Analizar resultados** → Examinar `success`, `error`, `output`
4. **Iterar** → Crear nuevas queries basadas en hallazgos
**Principio clave**: texto → texto. La API no interpreta ni procesa, solo encapsula llamadas directas al motor existente.

135
context_debug_results.json
View File

@ -1,135 +0,0 @@
{
"execution_info": {
"timestamp": "2025-06-05T18:02:09.698502Z",
"total_queries": 11,
"successful": 11,
"failed": 0,
"input_file": "debug_templates\\context_debug.json"
},
"results": [
{
"index": 0,
"input": "x = 5",
"output": "5",
"result_type": "Integer",
"success": true,
"error": null,
"display_class": "[Integer]"
},
{
"index": 1,
"input": "y = x + 10",
"output": "15",
"result_type": "Integer",
"success": true,
"error": null,
"display_class": "[Integer]"
},
{
"index": 2,
"input": "engine.symbol_table",
"output": "{'x': 5, 'y': 15}",
"result_type": "dict",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": "{'x': 5, 'y': 15, 'z': [-sqrt(-b), sqrt(-b)]}"
},
{
"index": 3,
"input": "len(engine.equations)",
"output": "2",
"result_type": "int",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": 2
},
{
"index": 4,
"input": "list(engine.base_context.keys())[:10]",
"output": "['pi', 'e', 'I', 'oo', 'sin', 'cos', 'tan', 'asin', 'acos', 'atan']",
"result_type": "list",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": [
"pi",
"e",
"I",
"oo",
"sin",
"cos",
"tan",
"asin",
"acos",
"atan"
]
},
{
"index": 5,
"input": "engine.get_available_types()",
"output": "{'registered_classes': {'Bin': <class 'bin_type.Class_Bin'>, 'Chr': <class 'chr_type.Class_Chr'>, 'Dec': <class 'dec_type.Class_Dec'>, 'FourBytes': <class 'fourbytes_type.FourBytes'>, 'Hex': <class 'hex_type.Class_Hex'>, 'IntBase': <class 'intbase_type.IntBase'>, 'IP4': <class 'ip4_type.Class_IP4'>, 'IP4Mask': <class 'ip4_type.IP4Mask'>, 'LaTeX': <class 'latex_type.Class_LaTeX'>}, 'bracket_classes': ['bin', 'intbase', 'IP4', 'chr', 'IntBase', 'ip4', 'fourbytes', 'Chr', 'dec', 'latex', 'FourBytes', 'Hex', 'LaTeX', 'Dec', 'Bin', 'IP4Mask', 'hex', 'ip4mask'], 'total_context_entries': 64, 'helper_functions_count': 9}",
"result_type": "dict",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": "{'registered_classes': {'Bin': <class 'bin_type.Class_Bin'>, 'Chr': <class 'chr_type.Class_Chr'>, 'Dec': <class 'dec_type.Class_Dec'>, 'FourBytes': <class 'fourbytes_type.FourBytes'>, 'Hex': <class 'hex_type.Class_Hex'>, 'IntBase': <class 'intbase_type.IntBase'>, 'IP4': <class 'ip4_type.Class_IP4'>, 'IP4Mask': <class 'ip4_type.IP4Mask'>, 'LaTeX': <class 'latex_type.Class_LaTeX'>}, 'bracket_classes': ['bin', 'intbase', 'IP4', 'chr', 'IntBase', 'ip4', 'fourbytes', 'Chr', 'dec', 'latex', 'FourBytes', 'Hex', 'LaTeX', 'Dec', 'Bin', 'IP4Mask', 'hex', 'ip4mask'], 'total_context_entries': 64, 'helper_functions_count': 9}"
},
{
"index": 6,
"input": "list(engine.registered_types_info['registered_classes'].keys())",
"output": "['Bin', 'Chr', 'Dec', 'FourBytes', 'Hex', 'IntBase', 'IP4', 'IP4Mask', 'LaTeX']",
"result_type": "list",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": [
"Bin",
"Chr",
"Dec",
"FourBytes",
"Hex",
"IntBase",
"IP4",
"IP4Mask",
"LaTeX"
]
},
{
"index": 7,
"input": "engine.registered_types_info['class_count']",
"output": "9",
"result_type": "int",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": 9
},
{
"index": 8,
"input": "z = solve(a**2 + b, a)",
"output": "[-sqrt(-b), sqrt(-b)]",
"result_type": "list",
"success": true,
"error": null,
"display_class": "[list]"
},
{
"index": 9,
"input": "engine._classify_line('z = solve(a**2 + b, a)')",
"output": "assignment",
"result_type": "str",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": "assignment"
},
{
"index": 10,
"input": "engine._extract_variable_names('x + y + z')",
"output": "['x', 'y', 'z']",
"result_type": "list",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": [
"x",
"y",
"z"
]
}
]
}

43
custom_types/intbase_type.py
View File

@ -14,7 +14,9 @@ class IntBase(ClassBase):
def __init__(self, value_str, base=10):
self.value_str = str(value_str)
self.base = int(base)
self.has_symbols = bool(re.search(r'[a-zA-Z_]', self.value_str))
# CORREGIDO: Detectar símbolos considerando la base numérica
self.has_symbols = self._has_algebraic_symbols()
if self.has_symbols:
# Modo algebraico: mantener símbolos INTERNAMENTE, no convertir a SymPy aún
@ -32,9 +34,44 @@ class IntBase(ClassBase):
except ValueError:
raise ValueError(f"Valor inválido '{self.value_str}' para base {self.base}")
def _has_algebraic_symbols(self):
"""
Detecta si hay símbolos algebraicos reales, no dígitos válidos para la base
"""
# Definir dígitos válidos según la base
if self.base <= 10:
valid_digits = set(f"0123456789"[:self.base])
else:
# Para bases > 10, usar 0-9 y A-Z hasta la base
valid_digits = set("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"[:self.base])
valid_digits.update(set("0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[:self.base]))
# Verificar si hay caracteres que NO son dígitos válidos para esta base
for char in self.value_str:
if char not in valid_digits and char not in '()+-*/': # Permitir operadores básicos
# Si encontramos una letra que NO es dígito válido, es un símbolo
if re.match(r'[a-zA-Z_]', char):
return True
return False
def _extract_symbols(self):
"""Extrae símbolos de la cadena, manteniendo caracteres únicos"""
return list(set(re.findall(r'[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*', self.value_str)))
"""Extrae símbolos algebraicos reales (no dígitos de la base)"""
# Definir dígitos válidos según la base
if self.base <= 10:
valid_digits = set(f"0123456789"[:self.base])
else:
valid_digits = set("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"[:self.base])
valid_digits.update(set("0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[:self.base]))
symbols = []
for match in re.finditer(r'[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*', self.value_str):
symbol = match.group()
# Solo agregar si NO es completamente un dígito válido
if not all(c in valid_digits for c in symbol):
symbols.append(symbol)
return list(set(symbols))
def substitute(self, **kwargs):
"""Sustitución NATIVA - mantiene como IntBase"""

569
display_format_test_results.json
View File

@ -1,569 +0,0 @@
{
"execution_info": {
"timestamp": "2025-06-05T18:11:38.337776Z",
"total_queries": 12,
"successful": 12,
"failed": 0,
"input_file": "debug_templates\\display_format_test.json"
},
"results": [
{
"index": 0,
"input": "192.168.1.1 + 1",
"output": "192.168.1.2",
"result_type": "FourBytes",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"custom_type",
"192.168.1.2"
],
[
"class_hint",
"[FourBytes]"
]
],
"formatted_text": "[custom_type]192.168.1.2[class_hint][FourBytes]",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[FourBytes]"
},
{
"index": 1,
"input": "engine.last_result",
"output": "192.168.1.2",
"result_type": "FourBytes",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": "192.168.1.2"
},
{
"index": 2,
"input": "16#FF00",
"output": "16#FF00",
"result_type": "IntBase",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"custom_type",
"16#FF00"
],
[
"class_hint",
"[IntBase]"
]
],
"formatted_text": "[custom_type]16#FF00[class_hint][IntBase]",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[IntBase]"
},
{
"index": 3,
"input": "engine.last_result.base",
"output": "16",
"result_type": "int",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": 16
},
{
"index": 4,
"input": "x = solve(a**2 - 4, a)",
"output": "[-2, 2]",
"result_type": "list",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"info",
"x = [-2, 2]"
]
],
"formatted_text": "[info]x = [-2, 2]",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[list]"
},
{
"index": 5,
"input": "type(engine.symbol_table['x'])",
"output": "<class 'list'>",
"result_type": "type",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": "<class 'list'>"
},
{
"index": 6,
"input": "IP4Mask(255.255.255.0)",
"output": "255.255.255.0",
"result_type": "IP4Mask",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"custom_type",
"255.255.255.0"
],
[
"class_hint",
"[IP4Mask]"
]
],
"formatted_text": "[custom_type]255.255.255.0[class_hint][IP4Mask]",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[IP4Mask]"
},
{
"index": 7,
"input": "engine.last_result.get_prefix_int()",
"output": "24",
"result_type": "int",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": 24
},
{
"index": 8,
"input": "# Este es un comentario",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"comment",
"# Este es un comentario"
]
],
"formatted_text": "[comment]# Este es un comentario",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[NoneType]"
},
{
"index": 9,
"input": "invalid_expression",
"output": "invalid_expression",
"result_type": "Symbol",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"symbolic",
"invalid_expression"
],
[
"class_hint",
"[Sympy]"
]
],
"formatted_text": "[symbolic]invalid_expression[class_hint][Sympy]",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[Symbol]"
},
{
"index": 10,
"input": "matriz = Matrix([[1, 2], [3, 4]])",
"output": "Matrix([[1, 2], [3, 4]])",
"result_type": "MutableDenseMatrix",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"info",
"matriz = Matrix([[1, 2], [3, 4]])"
],
[
"numeric",
"≈ Matrix([[1.00000000000000, 2.00000000000000], [3.00000000000000, 4.00000000000000]])"
]
],
"formatted_text": "[info]matriz = Matrix([[1, 2], [3, 4]]) [numeric]≈ Matrix([[1.00000000000000, 2.00000000000000], [3.00000000000000, 4.00000000000000]])",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[MutableDenseMatrix]"
},
{
"index": 11,
"input": "engine.symbol_table['matriz'].shape",
"output": "(2, 2)",
"result_type": "tuple",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": [
2,
2
]
}
]
}

107
error_debug_results.json
View File

@ -1,107 +0,0 @@
{
"execution_info": {
"timestamp": "2025-06-05T18:27:08.607608Z",
"total_queries": 11,
"successful": 9,
"failed": 2,
"input_file": "debug_templates\\error_debug.json"
},
"results": [
{
"index": 0,
"input": "bad_mask = 255.240.0.3",
"output": "255.240.0.3",
"result_type": "FourBytes",
"success": true,
"error": null
},
{
"index": 1,
"input": "IP4Mask(bad_mask)",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": false,
"error": "\n❌ Máscara inválida: 255.240.0.3 (0xFFF00003)\n\n🔍 Análisis binario: 11111111.11110000.00000000.00000011\n Los bits deben ser contiguos: todos los 1s seguidos de todos los 0s\n\n✅ Ejemplos de máscaras válidas:\n /24 → 255.255.255.0 (11111111.11111111.11111111.00000000)\n /20 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n /16 → 255.255.0.0 (11111111.11111111.00000000.00000000)\n /12 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n\n💡 ¿Quizás querías usar 255.240.0.0 en lugar de 255.240.0.3?\n"
},
{
"index": 2,
"input": "engine.last_result",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": null
},
{
"index": 3,
"input": "invalid_ip = 300.1.1.1",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": false,
"error": "Error en asignación: Elemento inválido: '300'"
},
{
"index": 4,
"input": "hasattr(engine, 'last_error')",
"output": "False",
"result_type": "bool",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": false
},
{
"index": 5,
"input": "16#GG",
"output": "16",
"result_type": "Integer",
"success": true,
"error": null
},
{
"index": 6,
"input": "engine.debug",
"output": "False",
"result_type": "bool",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": false
},
{
"index": 7,
"input": "divide_by_zero = 10/0",
"output": "zoo",
"result_type": "ComplexInfinity",
"success": true,
"error": null
},
{
"index": 8,
"input": "engine.symbolic_mode",
"output": "True",
"result_type": "bool",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": true
},
{
"index": 9,
"input": "undefined_var + 5",
"output": "undefined_var + 5",
"result_type": "Add",
"success": true,
"error": null
},
{
"index": 10,
"input": "list(engine.symbol_table.keys())",
"output": "['bad_mask', 'divide_by_zero']",
"result_type": "list",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": [
"bad_mask",
"divide_by_zero"
]
}
]
}

491
error_test_with_raw.json
View File

@ -1,491 +0,0 @@
{
"execution_info": {
"timestamp": "2025-06-05T18:11:18.061505Z",
"total_queries": 11,
"successful": 9,
"failed": 2,
"input_file": "debug_templates\\error_debug.json"
},
"results": [
{
"index": 0,
"input": "bad_mask = 255.240.0.3",
"output": "255.240.0.3",
"result_type": "FourBytes",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"info",
"bad_mask = 255.240.0.3"
]
],
"formatted_text": "[info]bad_mask = 255.240.0.3",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
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"fg": "#abdbe3"
},
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"fg": "#82aaff"
},
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"fg": "#c3e88d"
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"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
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"fg": "#4fc3f7"
},
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"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[FourBytes]"
},
{
"index": 1,
"input": "IP4Mask(bad_mask)",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": false,
"error": "\n❌ Máscara inválida: 255.240.0.3 (0xFFF00003)\n\n🔍 Análisis binario: 11111111.11110000.00000000.00000011\n Los bits deben ser contiguos: todos los 1s seguidos de todos los 0s\n\n✅ Ejemplos de máscaras válidas:\n /24 → 255.255.255.0 (11111111.11111111.11111111.00000000)\n /20 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n /16 → 255.255.0.0 (11111111.11111111.00000000.00000000)\n /12 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n\n💡 ¿Quizás querías usar 255.240.0.0 en lugar de 255.240.0.3?\n",
"output_raw": {
"parts": [
[
"error",
"Error: \n❌ Máscara inválida: 255.240.0.3 (0xFFF00003)\n\n🔍 Análisis binario: 11111111.11110000.00000000.00000011\n Los bits deben ser contiguos: todos los 1s seguidos de todos los 0s\n\n✅ Ejemplos de máscaras válidas:\n /24 → 255.255.255.0 (11111111.11111111.11111111.00000000)\n /20 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n /16 → 255.255.0.0 (11111111.11111111.00000000.00000000)\n /12 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n\n💡 ¿Quizás querías usar 255.240.0.0 en lugar de 255.240.0.3?\n"
]
],
"formatted_text": "[error]Error: \n❌ Máscara inválida: 255.240.0.3 (0xFFF00003)\n\n🔍 Análisis binario: 11111111.11110000.00000000.00000011\n Los bits deben ser contiguos: todos los 1s seguidos de todos los 0s\n\n✅ Ejemplos de máscaras válidas:\n /24 → 255.255.255.0 (11111111.11111111.11111111.00000000)\n /20 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n /16 → 255.255.0.0 (11111111.11111111.00000000.00000000)\n /12 → 255.240.0.0 (11111111.11110000.00000000.00000000)\n\n💡 ¿Quizás querías usar 255.240.0.0 en lugar de 255.240.0.3?\n",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
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"fg": "#82aaff"
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},
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"fg": "#ffcb6b"
},
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"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
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},
"custom_type": {
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"hex": {
"fg": "#f9a825"
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},
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},
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},
"chr_type": {
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},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[NoneType]"
},
{
"index": 2,
"input": "engine.last_result",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": null
},
{
"index": 3,
"input": "invalid_ip = 300.1.1.1",
"output": "None",
"result_type": "NoneType",
"success": false,
"error": "Error en asignación: Elemento inválido: '300'",
"output_raw": {
"parts": [
[
"error",
"Error: Error en asignación: Elemento inválido: '300'"
]
],
"formatted_text": "[error]Error: Error en asignación: Elemento inválido: '300'",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
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},
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"fg": "#ffcb6b"
},
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"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
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"custom_type": {
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"fg": "#f9a825"
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},
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},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[NoneType]"
},
{
"index": 4,
"input": "hasattr(engine, 'last_error')",
"output": "False",
"result_type": "bool",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": false
},
{
"index": 5,
"input": "16#GG",
"output": "16",
"result_type": "Integer",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"symbolic",
"16"
],
[
"class_hint",
"[Integer]"
]
],
"formatted_text": "[symbolic]16[class_hint][Integer]",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
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"fg": "#c792ea"
},
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"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
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},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[Integer]"
},
{
"index": 6,
"input": "engine.debug",
"output": "False",
"result_type": "bool",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": false
},
{
"index": 7,
"input": "divide_by_zero = 10/0",
"output": "zoo",
"result_type": "ComplexInfinity",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"info",
"divide_by_zero = zoo"
]
],
"formatted_text": "[info]divide_by_zero = zoo",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[ComplexInfinity]"
},
{
"index": 8,
"input": "engine.symbolic_mode",
"output": "True",
"result_type": "bool",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": true
},
{
"index": 9,
"input": "undefined_var + 5",
"output": "undefined_var + 5",
"result_type": "Add",
"success": true,
"error": null,
"output_raw": {
"parts": [
[
"symbolic",
"undefined_var + 5"
],
[
"class_hint",
"[Sympy]"
],
[
"numeric",
"≈ undefined_var + 5.0"
]
],
"formatted_text": "[symbolic]undefined_var + 5[class_hint][Sympy] [numeric]≈ undefined_var + 5.0",
"tag_info": {
"error": {
"fg": "#ff6b6b",
"font": "bold"
},
"result": {
"fg": "#abdbe3"
},
"symbolic": {
"fg": "#82aaff"
},
"numeric": {
"fg": "#c3e88d"
},
"equation": {
"fg": "#c792ea"
},
"info": {
"fg": "#ffcb6b"
},
"comment": {
"fg": "#546e7a"
},
"class_hint": {
"fg": "#888888"
},
"type_hint": {
"fg": "#6a6a6a"
},
"custom_type": {
"fg": "#f9a825"
},
"hex": {
"fg": "#f9a825"
},
"bin": {
"fg": "#4fc3f7"
},
"ip": {
"fg": "#fff176"
},
"date": {
"fg": "#ff8a80"
},
"chr_type": {
"fg": "#80cbc4"
},
"helper": {
"fg": "#ffd700",
"font": "italic"
}
}
},
"display_class": "[Add]"
},
{
"index": 10,
"input": "list(engine.symbol_table.keys())",
"output": "['bad_mask', 'divide_by_zero']",
"result_type": "list",
"success": true,
"error": null,
"exec_result": [
"bad_mask",
"divide_by_zero"
]
}
]
}

18
hybrid_calc_history.txt
View File

@ -1,12 +1,12 @@
mask=255.240.0.0
mask.ToHex()
ip=10.1.1.x
10.1.1.1 + 1
ip
a = x + 5
x=?
solve(x)
IP4(10.1.1.4)
IP4Mask(mask)
IP4Mask(255.255.0.0)
m=t+u * 5
bad_mask = 255.240.0.3
t=4
m=3
u=?
u

570
main_evaluation.py
View File

@ -1,5 +1,6 @@
"""
Motor de evaluación híbrida INTEGRADO con el sistema de auto-descubrimiento de tipos
VERSIÓN CORREGIDA siguiendo principios de Guía_Base.md
"""
import sympy
from sympy import symbols, Symbol, sympify, solve, Eq, simplify
@ -27,7 +28,7 @@ from tl_popup import PlotResult
class HybridEvaluationEngine:
"""
Motor de evaluación híbrida que combina SymPy con clases especializadas
VERSIÓN INTEGRADA con auto-descubrimiento de tipos
VERSIÓN CORREGIDA siguiendo principios de Guía_Base.md
"""
def __init__(self, auto_discover_types: bool = True, types_directory: str = "custom_types"):
@ -49,9 +50,9 @@ class HybridEvaluationEngine:
self.registered_types_info = {}
self.helper_functions = []
# NUEVA CONFIGURACIÓN: Modo simbólico
# NUEVA CONFIGURACIÓN: Modo simbólico según Guía Base
self.symbolic_mode = True # Por defecto, mantener forma simbólica
self.show_numeric_approximation = True # Mostrar aproximación numérica
self.show_numeric_approximation = True # Mostrar aproximación numérica cuando es útil
self.keep_symbolic_fractions = True # Mantener fracciones como 4/5
self.auto_simplify = False # No simplificar automáticamente
@ -106,7 +107,7 @@ class HybridEvaluationEngine:
'integrate': sympy.integrate,
'limit': sympy.limit,
'series': sympy.series,
'solve': sympy.solve,
'solve': self._smart_solve,
'simplify': sympy.simplify,
'expand': sympy.expand,
'factor': sympy.factor,
@ -198,67 +199,83 @@ class HybridEvaluationEngine:
print("✅ Tipos recargados")
def get_available_types(self) -> Dict[str, Any]:
"""Retorna información sobre los tipos disponibles"""
return {
'registered_classes': self.registered_types_info.get('registered_classes', {}),
'bracket_classes': list(self.registered_types_info.get('bracket_classes', set())),
'total_context_entries': len(self.base_context),
'helper_functions_count': len(self.helper_functions)
}
"""Retorna información completa sobre tipos disponibles"""
return self.registered_types_info
def get_type_help(self, type_name: str) -> Optional[str]:
"""Obtiene ayuda para un tipo específico"""
# Buscar en clases registradas
registered_classes = self.registered_types_info.get('registered_classes', {})
if type_name in registered_classes:
cls = registered_classes[type_name]
# Buscar la clase en el registro
classes = self.registered_types_info.get('registered_classes', {})
if type_name in classes:
cls = classes[type_name]
if hasattr(cls, 'Helper'):
return cls.Helper(type_name)
return cls.Helper("")
return None
def _create_plot_placeholder(self, *args, **kwargs):
"""Crear placeholder para plots que será manejado por resultados interactivos"""
if self.debug:
print(f"🎯 Creando PlotResult con args: {args}, kwargs: {kwargs}")
return PlotResult('plot', args, kwargs)
"""Crea un resultado interactivo para plot"""
return PlotResult("plot", args, kwargs)
def _create_plot3d_placeholder(self, *args, **kwargs):
"""Crear placeholder para plots 3D"""
if self.debug:
print(f"🎯 Creando PlotResult 3D con args: {args}, kwargs: {kwargs}")
return PlotResult('plot3d', args, kwargs)
"""Crea un resultado interactivo para plot3d"""
return PlotResult("plot3d", args, kwargs)
def _help_function(self, obj=None):
"""Función de ayuda integrada que usa el sistema de helpers"""
"""Función de ayuda personalizada"""
if obj is None:
return "Ayuda disponible. Use help(función) para ayuda específica."
return "Ayuda general disponible. Usa help(objeto) para ayuda específica."
# Primero intentar con el objeto directamente
if hasattr(obj, '__doc__') and obj.__doc__:
return obj.__doc__
elif hasattr(obj, 'Helper'):
return obj.Helper("")
# Luego buscar en helpers registrados
obj_name = getattr(obj, '__name__', str(obj))
# Si es un tipo personalizado, buscar en helpers
obj_type = type(obj).__name__
for helper_func in self.helper_functions:
try:
help_result = helper_func(obj_name)
if help_result:
return help_result
help_text = helper_func(obj_type)
if help_text and help_text.strip():
return help_text
except:
continue
return f"No hay ayuda disponible para {obj}"
# Fallback a ayuda de Python
import pydoc
return pydoc.render_doc(obj, renderer=pydoc.plaintext)
# ========== RESTO DE MÉTODOS EXISTENTES ==========
# (Los métodos de evaluación permanecen igual)
def _smart_solve(self, *args, **kwargs):
"""
Función solve inteligente que usa nuestro sistema de ecuaciones
cuando es apropiado, o llama a sympy.solve en otros casos
"""
try:
# Caso 1: solve(variable) → usar nuestro sistema
if len(args) == 1 and isinstance(args[0], (sympy.Symbol, str)):
var_name = str(args[0])
return self._solve_variable_in_system(var_name)
# Caso 2: solve(ecuacion, variable) → usar sympy.solve directamente
elif len(args) == 2:
return sympy.solve(*args, **kwargs)
# Caso 3: solve(lista_ecuaciones, lista_variables) → usar sympy.solve
elif len(args) >= 1 and isinstance(args[0], (list, tuple)):
return sympy.solve(*args, **kwargs)
# Caso 4: solve() sin argumentos → resolver todas las variables del sistema
elif len(args) == 0:
return self.solve_system()
# Otros casos → usar sympy.solve directamente
else:
return sympy.solve(*args, **kwargs)
except Exception as e:
if self.debug:
print(f"⚠️ Error en _smart_solve: {e}")
# Fallback a sympy.solve
return sympy.solve(*args, **kwargs)
def evaluate_line(self, line: str) -> 'EvaluationResult':
"""
Evalúa una línea de código y retorna el resultado
NUEVA LÓGICA: Priorizar asignaciones, intentar ecuaciones silenciosamente
VERSIÓN CORREGIDA siguiendo principios de Guía_Base.md
"""
try:
# 1. Aplicar tokenización distribuida
@ -267,27 +284,21 @@ class HybridEvaluationEngine:
if self.debug:
print(f"Parse: '{line}' → '{parsed_line}'")
# 2. Clasificar tipo de línea
line_type = self._classify_line(parsed_line)
# 2. NUEVA LÓGICA: Detectar atajo =?
if self._is_solve_shortcut(line):
return self._evaluate_solve_shortcut(line)
# 3. Clasificar tipo de línea según criterios de la Guía Base
line_type = self._classify_line(parsed_line, line)
if line_type == "comment":
return EvaluationResult(None, "comment", original_line=line)
elif line_type == "assignment":
# NUEVA LÓGICA: Para asignaciones, también intentar agregar como ecuación silenciosamente
assignment_result = self._evaluate_assignment(parsed_line, line)
# Intentar agregar como ecuación silenciosamente (sin mostrar errores)
if not assignment_result.is_error:
try:
self._add_equation_silently(line)
except:
pass # Ignorar errores de ecuación
return assignment_result
return self._evaluate_assignment(parsed_line, line)
elif line_type == "equation":
return self._evaluate_equation_addition(parsed_line, line)
# 3. Evaluación SymPy
# 4. Evaluación SymPy con evaluación numérica automática
return self._evaluate_sympy_expression(parsed_line, line_type, line)
except Exception as e:
@ -297,137 +308,154 @@ class HybridEvaluationEngine:
original_line=line
)
def _classify_line(self, parsed_line: str) -> str:
"""Clasifica el tipo de línea después del parsing"""
def _is_solve_shortcut(self, line: str) -> bool:
"""Detecta el atajo variable=? según Guía Base"""
# Patrón: variable=?
pattern = r'^([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)\s*=\s*\?\s*$'
return bool(re.match(pattern, line.strip()))
def _evaluate_solve_shortcut(self, line: str) -> 'EvaluationResult':
"""Evalúa el atajo variable=? como solve(variable)"""
try:
# Extraer variable del patrón variable=?
pattern = r'^([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)\s*=\s*\?\s*$'
match = re.match(pattern, line.strip())
if not match:
raise ValueError("Formato inválido para =?")
var_name = match.group(1)
# Crear llamada a solve
solve_expression = f"solve({var_name})"
# Evaluar usando _solve_variable_in_system directamente
result = self._solve_variable_in_system(var_name)
return EvaluationResult(
result, "solve_result",
symbolic_result=result,
info=f"Resolviendo {var_name} en el sistema de ecuaciones",
original_line=line
)
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
error=f"Error en solve shortcut: {e}",
original_line=line
)
def _classify_line(self, parsed_line: str, original_line: str) -> str:
"""
Clasifica el tipo de línea según criterios de la Guía Base
# Simplificado: priorizar asignaciones, ser menos estricto
if self._is_assignment(parsed_line):
return "assignment"
elif self._is_standalone_equation(parsed_line):
return "equation"
elif not parsed_line or parsed_line.strip().startswith('#'):
Criterios:
- Asignación: variable = expresión (solo variables simples)
- Ecuación: contiene = Y NO es asignación simple O contiene operadores de comparación
- Comentario: línea vacía o con #
- Expresión: todo lo demás
"""
# Comentarios
if not parsed_line or parsed_line.strip().startswith('#'):
return "comment"
else:
return "expression"
# Verificar si contiene operadores de ecuación
has_equals = '=' in parsed_line
has_comparison = any(op in parsed_line for op in ['==', '!=', '<=', '>=', '<', '>'])
if has_comparison:
return "equation"
if has_equals:
# Verificar si es asignación simple según Guía Base
if self._is_simple_assignment(parsed_line):
return "assignment"
else:
# Es una ecuación (estructura algebraica en ambos lados)
return "equation"
return "expression"
def _is_assignment(self, line: str) -> bool:
def _is_simple_assignment(self, line: str) -> bool:
"""
Detecta si una línea es una asignación de variable
NUEVA LÓGICA: Priorizar asignaciones, ser menos estricto
Detecta asignaciones simples según Guía Base:
- variable = expresión
- Solo un = (no ==, !=, etc.)
- Lado izquierdo es un identificador válido de Python
"""
try:
# Pattern: variable = expresión (que no sea comparación)
if '=' in line and not any(op in line for op in ['==', '!=', '<=', '>=']):
# Verificar que sea una asignación válida de Python
parts = line.split('=', 1)
if len(parts) == 2:
var_part = parts[0].strip()
expr_part = parts[1].strip()
# Verificar que la parte izquierda sea un identificador válido
if re.match(r'^[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*$', var_part) and expr_part:
return True
return False
except:
return False
def _is_standalone_equation(self, line: str) -> bool:
"""
Determina si una línea es una ecuación standalone
NUEVA LÓGICA: Solo ecuaciones matemáticas obvias, no asignaciones
"""
try:
# Primero verificar si contiene '=' simple
if '=' not in line or any(op in line for op in ['==', '!=', '<=', '>=']):
# Verificar que solo tiene un = y no es comparación
if line.count('=') != 1 or any(op in line for op in ['==', '!=', '<=', '>=']):
return False
# NUEVA LÓGICA: Si ya fue clasificada como asignación, NO es ecuación
if self._is_assignment(line):
parts = line.split('=', 1)
if len(parts) != 2:
return False
# Solo considerar como ecuación si tiene estructura matemática compleja
# Por ejemplo: expressions con funciones matemáticas, símbolos algebraicos, etc.
if any(pattern in line for pattern in ['sin(', 'cos(', 'log(', 'sqrt(', 'diff(', 'integrate(']):
return True
# O si contiene múltiples variables en un formato algebraico
# Básicamente, ecuaciones que NO son asignaciones simples
return False
var_part = parts[0].strip()
expr_part = parts[1].strip()
# Verificar que la parte izquierda sea un identificador válido
if not re.match(r'^[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*$', var_part):
return False
# Verificar que la parte derecha no esté vacía
if not expr_part:
return False
return True
except:
return False
def _evaluate_assignment(self, parsed_line: str, original_line: str) -> 'EvaluationResult':
"""Maneja la asignación de variables"""
"""
Evalúa asignación de variable según Guía Base
- Guarda el valor simbólico
- Si contiene variables no definidas, también agrega como ecuación implícita
- Proporciona evaluación numérica cuando es útil
"""
try:
# ARREGLO: Transformar asignación en llamada a _assign_variable
# parsed_line es algo como: mask=FourBytes("255.240.0.3")
# Necesitamos convertirlo en: _assign_variable("mask", FourBytes("255.240.0.3"))
if '=' in parsed_line:
parts = parsed_line.split('=', 1)
var_name = parts[0].strip()
expr_part = parts[1].strip()
# Crear llamada a _assign_variable
assign_call = f'_assign_variable("{var_name}", {expr_part})'
if self.debug:
print(f"🔧 Transformando asignación: '{parsed_line}' → '{assign_call}'")
# Ejecutar la asignación transformada
result = self._eval_in_context(assign_call)
# Obtener el valor asignado
assigned_value = self.symbol_table.get(var_name)
else:
# Fallback: si no hay '=' algo está mal
if '=' not in parsed_line:
raise ValueError(f"Línea de asignación sin '=': {parsed_line}")
parts = parsed_line.split('=', 1)
var_name = parts[0].strip()
expr_part = parts[1].strip()
# Generar evaluación numérica si está configurado para mostrarla
numeric_result = None
if self.show_numeric_approximation and hasattr(assigned_value, 'evalf'):
# Evaluar la expresión en el contexto actual
result = self._eval_in_context(expr_part)
# Guardar en symbol_table
self.symbol_table[var_name] = result
self.last_result = result
# NUEVO: Si la asignación contiene símbolos no definidos, agregarla como ecuación implícita
if self._assignment_has_undefined_symbols(var_name, result):
try:
numeric_eval = assigned_value.evalf()
# MEJORADO: Solo mostrar aproximación si es realmente útil
if hasattr(assigned_value, 'is_Rational') and assigned_value.is_Rational:
# Es una fracción racional, mostrar aproximación decimal
numeric_result = numeric_eval
elif hasattr(assigned_value, 'is_Integer') and assigned_value.is_Integer:
# Es un entero SymPy, no mostrar aproximación
numeric_result = None
elif hasattr(assigned_value, 'is_number') and assigned_value.is_number:
# Es un número, verificar si la aproximación es diferente significativamente
try:
if abs(float(numeric_eval) - float(assigned_value)) > 1e-10:
numeric_result = numeric_eval
except:
# Si no se puede comparar, mostrar solo si el string es diferente
if str(numeric_eval) != str(assigned_value):
numeric_result = numeric_eval
elif numeric_eval != assigned_value:
# Para otros casos, mostrar si son diferentes
try:
# Intentar comparación numérica más robusta
if abs(float(numeric_eval) - float(assigned_value)) > 1e-10:
numeric_result = numeric_eval
except:
# Si la comparación falla, asumir que son diferentes solo si el string es diferente
if str(numeric_eval) != str(assigned_value):
numeric_result = numeric_eval
except Exception as e:
# Crear ecuación implícita: var_name = result
var_symbol = sympy.Symbol(var_name)
equation = sympy.Eq(var_symbol, result)
self.equations.append(equation)
if self.debug:
print(f"DEBUG: Error en evaluación numérica: {e}")
pass
print(f"🔗 Asignación con símbolos agregada como ecuación: {equation}")
except Exception as eq_error:
if self.debug:
print(f"⚠️ No se pudo agregar asignación como ecuación: {eq_error}")
# Generar evaluación numérica según Guía Base
numeric_result = self._generate_numeric_approximation(result)
return EvaluationResult(
assigned_value, "assignment",
result, "assignment",
symbolic_result=result,
numeric_result=numeric_result,
original_line=original_line
)
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
@ -435,25 +463,110 @@ class HybridEvaluationEngine:
original_line=original_line
)
def _evaluate_equation_addition(self, parsed_line: str, original_line: str) -> 'EvaluationResult':
"""Maneja la adición de ecuaciones al sistema"""
def _assignment_has_undefined_symbols(self, var_name: str, result: Any) -> bool:
"""
Determina si una asignación contiene símbolos no definidos
y por tanto debería agregarse como ecuación implícita
"""
try:
# Ejecutar _add_equation
result = self._eval_in_context(parsed_line)
# Obtener símbolos libres del resultado
if hasattr(result, 'free_symbols'):
free_symbols = result.free_symbols
# Verificar si hay símbolos que no están definidos en symbol_table
# (excluyendo el símbolo de la variable que se está asignando)
for symbol in free_symbols:
symbol_name = str(symbol)
if symbol_name != var_name and symbol_name not in self.symbol_table:
return True
# También verificar si el símbolo existe pero es solo un Symbol sin valor
elif symbol_name in self.symbol_table:
symbol_value = self.symbol_table[symbol_name]
if isinstance(symbol_value, sympy.Symbol) and str(symbol_value) == symbol_name:
return True
return False
except Exception as e:
if self.debug:
print(f"⚠️ Error verificando símbolos de asignación: {e}")
return False
def _generate_numeric_approximation(self, result: Any) -> Optional[Any]:
"""
Genera aproximación numérica según Guía Base:
- Solo mostrar cuando la representación string difiere del resultado algebraico
"""
if not self.show_numeric_approximation:
return None
try:
# Intentar evaluación numérica
if hasattr(result, 'evalf'):
numeric_eval = result.evalf()
# Solo mostrar si el string es diferente
if str(numeric_eval) != str(result):
return numeric_eval
elif hasattr(result, '__float__'):
try:
numeric_eval = float(result)
if str(numeric_eval) != str(result):
return numeric_eval
except:
pass
except Exception as e:
if self.debug:
print(f"DEBUG: Error en evaluación numérica: {e}")
return None
def _evaluate_equation_addition(self, parsed_line: str, original_line: str) -> 'EvaluationResult':
"""
Evalúa y agrega ecuación al sistema según Guía Base
- Se agrega automáticamente al sistema de ecuaciones
"""
try:
# Detectar si es ecuación con = o con operadores de comparación
if '=' in parsed_line and '==' not in parsed_line:
# Ecuación con = → convertir a Eq()
parts = parsed_line.split('=', 1)
left_expr = parts[0].strip()
right_expr = parts[1].strip()
# Evaluar ambos lados
left_val = self._eval_in_context(left_expr)
right_val = self._eval_in_context(right_expr)
# Crear ecuación SymPy
equation = sympy.Eq(left_val, right_val)
else:
# Ecuación con operadores de comparación → evaluar directamente
equation = self._eval_in_context(parsed_line)
# Agregar al sistema
self.equations.append(equation)
return EvaluationResult(
result, "equation_added",
symbolic_result=f"Ecuación agregada: {original_line}",
equation, "equation_added",
symbolic_result=equation,
info=f"Ecuación agregada al sistema: {equation}",
original_line=original_line
)
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
error=f"Error agregando ecuación: {e}",
original_line=original_line
)
def _evaluate_sympy_expression(self, expression: str, parse_info: str, original_line: str) -> 'EvaluationResult':
"""Evalúa una expresión usando SymPy"""
"""
Evalúa una expresión usando SymPy con evaluación numérica automática
"""
try:
# Evaluar en contexto SymPy
result = self._eval_in_context(expression)
@ -466,47 +579,25 @@ class HybridEvaluationEngine:
# Actualizar last_result
self.last_result = result
# Intentar evaluación numérica si está configurado para mostrarla
numeric_result = None
if self.show_numeric_approximation and hasattr(result, 'evalf'):
try:
numeric_eval = result.evalf()
# MEJORADO: Solo mostrar evaluación numérica si es realmente útil
if hasattr(result, 'is_Integer') and result.is_Integer:
# Es un entero SymPy, no mostrar aproximación
numeric_result = None
elif hasattr(result, 'is_Rational') and result.is_Rational:
# Es una fracción racional, mostrar aproximación decimal
numeric_result = numeric_eval
elif hasattr(result, 'is_number') and result.is_number:
# Es un número, verificar si la aproximación es diferente significativamente
try:
if abs(float(numeric_eval) - float(result)) > 1e-10:
numeric_result = numeric_eval
except:
# Si no se puede comparar, mostrar solo si el string es diferente
if str(numeric_eval) != str(result):
numeric_result = numeric_eval
elif (str(numeric_eval) != str(result) and numeric_eval != result and
not (isinstance(result, (int, float)) or
(hasattr(result, 'is_number') and result.is_number and
hasattr(result, 'is_Integer') and result.is_Integer))):
numeric_result = numeric_eval
except:
pass
# Generar evaluación numérica automática según Guía Base
numeric_result = self._generate_numeric_approximation(result)
# Determinar tipo de resultado
result_type = type(result).__name__
return EvaluationResult(
result, "expression",
result, result_type,
symbolic_result=result,
numeric_result=numeric_result,
parse_info=parse_info,
original_line=original_line
)
except NameError as e:
# Intentar crear símbolos automáticamente
return self._handle_undefined_symbols(expression, original_line, e)
except Exception as e:
# Manejar símbolos no definidos
if "undefined" in str(e).lower() or "not defined" in str(e).lower():
return self._handle_undefined_symbols(expression, original_line, e)
return EvaluationResult(
None, "error",
error=str(e),
@ -719,12 +810,87 @@ class HybridEvaluationEngine:
return None
def _get_full_context(self) -> Dict[str, Any]:
"""Obtiene el contexto completo para evaluación"""
"""Obtiene el contexto completo para evaluación con sustituciones automáticas"""
context = self.base_context.copy()
context.update(self.symbol_table)
# NUEVO: Aplicar sustituciones automáticas en expresiones simbólicas
substituted_table = self._apply_automatic_substitutions()
context.update(substituted_table)
context['last'] = self.last_result
return context
def _apply_automatic_substitutions(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Aplica sustituciones automáticas a expresiones simbólicas usando valores conocidos
"""
substituted = {}
# Separar valores numéricos de expresiones simbólicas
numeric_values = {}
symbolic_expressions = {}
for var_name, value in self.symbol_table.items():
if hasattr(value, 'free_symbols') and value.free_symbols:
# Es una expresión simbólica
symbolic_expressions[var_name] = value
else:
# Es un valor numérico o constante
numeric_values[var_name] = value
substituted[var_name] = value
# Crear diccionario de sustituciones con valores numéricos
substitutions = {}
for var_name, value in numeric_values.items():
if hasattr(value, 'evalf'):
# Es un valor SymPy, conservar forma exacta para sustitución
substitutions[sympy.Symbol(var_name)] = value
elif isinstance(value, (int, float)):
# Es un valor numérico Python
substitutions[sympy.Symbol(var_name)] = value
else:
# Otros tipos, intentar convertir a SymPy
try:
substitutions[sympy.Symbol(var_name)] = sympy.sympify(value)
except:
substitutions[sympy.Symbol(var_name)] = value
# Aplicar sustituciones a expresiones simbólicas
for var_name, expr in symbolic_expressions.items():
try:
if substitutions:
# Aplicar todas las sustituciones conocidas
substituted_expr = expr.subs(substitutions)
# Si después de las sustituciones no quedan símbolos libres, evaluar numéricamente
if hasattr(substituted_expr, 'free_symbols') and not substituted_expr.free_symbols:
try:
# Evaluar completamente la expresión
evaluated = substituted_expr.evalf() if hasattr(substituted_expr, 'evalf') else substituted_expr
substituted[var_name] = evaluated
if self.debug:
print(f"🔄 Sustitución automática: {var_name} = {expr} → {evaluated}")
except:
# Si falla la evaluación, usar la expresión sustituida
substituted[var_name] = substituted_expr
else:
# Aún hay símbolos libres, usar expresión parcialmente sustituida
substituted[var_name] = substituted_expr
if self.debug and substituted_expr != expr:
print(f"🔄 Sustitución parcial: {var_name} = {expr} → {substituted_expr}")
else:
# No hay sustituciones disponibles, mantener expresión original
substituted[var_name] = expr
except Exception as e:
if self.debug:
print(f"⚠️ Error en sustitución automática para {var_name}: {e}")
# En caso de error, mantener expresión original
substituted[var_name] = expr
return substituted
def _assign_variable(self, var_name: str, expression) -> str:
"""Asigna un valor a una variable"""
try:

82
test_fixed_issues.py
View File

@ -1,82 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Prueba de las correcciones:
1. FourBytes + int mantiene tipo FourBytes
2. IP4Mask con mejor mensaje de error para máscaras inválidas
"""
if __name__ == "__main__":
print("🔧 PROBANDO CORRECCIONES")
print("=" * 50)
try:
from main_evaluation import HybridEvaluationEngine
# Crear motor
engine = HybridEvaluationEngine()
print("📋 Reproduciendo casos del usuario:\n")
# 1. Reproducir secuencia completa
print("1. mask=255.240.0.3")
result1 = engine.evaluate_line("mask=255.240.0.3")
print(f" → {result1.result} (tipo: {type(result1.result).__name__})")
print(f"\n2. mask")
result2 = engine.evaluate_line("mask")
print(f" → {result2.result} (tipo: {type(result2.result).__name__})")
print(f"\n3. ip=10.1.1.x")
result3 = engine.evaluate_line("ip=10.1.1.x")
print(f" → {result3.result} (tipo: {type(result3.result).__name__})")
print(f"\n4. 10.1.1.1 + 1 (DEBE DEVOLVER FourBytes)")
result4 = engine.evaluate_line("10.1.1.1 + 1")
print(f" → {result4.result} (tipo: {type(result4.result).__name__})")
if hasattr(result4.result, 'original'):
print(f" → Valor original: {result4.result.original}")
print(f"\n5. ip")
result5 = engine.evaluate_line("ip")
print(f" → {result5.result} (tipo: {type(result5.result).__name__})")
print(f"\n6. IP4(10.1.1.4)")
result6 = engine.evaluate_line("IP4(10.1.1.4)")
print(f" → {result6.result} (tipo: {type(result6.result).__name__})")
print(f"\n7. IP4Mask(mask) - DEBE DAR ERROR INFORMATIVO")
result7 = engine.evaluate_line("IP4Mask(mask)")
if result7.is_error:
print(f" ❌ Error (como esperado): {result7.error}")
else:
print(f" → {result7.result} (tipo: {type(result7.result).__name__})")
print(f"\n8. Probando con máscara válida: IP4Mask(255.255.0.0)")
result8 = engine.evaluate_line("IP4Mask(255.255.0.0)")
print(f" → {result8.result} (tipo: {type(result8.result).__name__})")
print(f"\n🎯 RESUMEN DE RESULTADOS:")
print(f" ✅ mask asignada como FourBytes: {type(result1.result).__name__ == 'FourBytes'}")
print(f" ✅ 10.1.1.1 + 1 mantiene FourBytes: {type(result4.result).__name__ == 'FourBytes'}")
print(f" ✅ IP4Mask da error informativo para máscara inválida: {result7.is_error}")
print(f" ✅ IP4Mask funciona con máscara válida: {not result8.is_error}")
# Verificación adicional de aritmética FourBytes
print(f"\n🔍 VERIFICACIÓN ADICIONAL DE ARITMÉTICA:")
# Test más casos aritméticos
test_cases = [
"192.168.1.1 + 5",
"10.0.0.0 + 256",
"255.255.255.255 - 1"
]
for case in test_cases:
result = engine.evaluate_line(case)
print(f" {case} → {result.result} ({type(result.result).__name__})")
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()

75
test_fourbytes_add.py
View File

@ -1,75 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Prueba específica de FourBytes + int
"""
if __name__ == "__main__":
print("🔍 PROBANDO FourBytes + int")
print("=" * 40)
try:
from main_evaluation import HybridEvaluationEngine
# Crear motor
engine = HybridEvaluationEngine()
# 1. Crear FourBytes directamente
print("1. Creando FourBytes directamente:")
FourBytes = engine.base_context.get('FourBytes')
print(f" FourBytes: {FourBytes}")
fb = FourBytes("10.1.1.1")
print(f" fb = {fb} (tipo: {type(fb)})")
print(f" fb._numeric_value = {fb._numeric_value}")
# 2. Probar suma directa
print(f"\n2. Suma directa en Python:")
result_direct = fb + 1
print(f" fb + 1 = {result_direct} (tipo: {type(result_direct)})")
# 3. Probar a través del motor de evaluación
print(f"\n3. Evaluación a través del motor:")
engine.symbol_table['test_fb'] = fb
result_engine = engine.evaluate_line("test_fb + 1")
print(f" test_fb + 1 = {result_engine.result} (tipo: {type(result_engine.result)})")
# 4. Probar tokenización + evaluación
print(f"\n4. Tokenización completa:")
result_tokenized = engine.evaluate_line("10.1.1.1 + 1")
print(f" 10.1.1.1 + 1 = {result_tokenized.result} (tipo: {type(result_tokenized.result)})")
# 5. Verificar paso a paso qué pasa en la tokenización
print(f"\n5. Análisis paso a paso:")
from tl_bracket_parser import UniversalTokenizer
tokenizer = UniversalTokenizer()
tokenizer.debug = True
tokenized = tokenizer.preprocess_tokens("10.1.1.1 + 1")
print(f" Tokenizado: {tokenized}")
# 6. Evaluar el tokenizado directamente
print(f"\n6. Evaluando tokenizado directamente:")
try:
direct_eval = engine._eval_in_context(tokenized)
print(f" Resultado directo: {direct_eval} (tipo: {type(direct_eval)})")
except Exception as e:
print(f" Error: {e}")
# 7. Probar operación manual paso a paso
print(f"\n7. Operación manual paso a paso:")
try:
fb_manual = engine._eval_in_context('FourBytes("10.1.1.1")')
print(f" FourBytes manual: {fb_manual} (tipo: {type(fb_manual)})")
add_result = engine._eval_in_context('FourBytes("10.1.1.1") + 1')
print(f" Suma manual: {add_result} (tipo: {type(add_result)})")
except Exception as e:
print(f" Error en operación manual: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()