Programación informática

El código máquina era el lenguaje de los primeros programas, escrito en el conjunto de instrucciones de la máquina específica, a menudo en notación binaria . Pronto se desarrollaron los lenguajes ensamblador , que permitieron a los programadores escribir instrucciones en formato textual (por ejemplo, ADD X, TOTAL), utilizando abreviaturas para los códigos de operación y nombres descriptivos para las direcciones de memoria. Sin embargo, dado que un lenguaje ensamblador no es más que una notación diferente para un lenguaje máquina, dos máquinas con conjuntos de instrucciones distintos también tendrán lenguajes ensamblador distintos.

Los lenguajes de alto nivel hicieron que el proceso de desarrollo de un programa fuera más simple y comprensible, y menos dependiente del hardware subyacente . La primera herramienta relacionada con el compilador, el Sistema A-0 , fue desarrollada en 1952 ^{[ 14 ]} por Grace Hopper , quien también acuñó el término "compilador". ^{[ 15 ] [ 16 ]} FORTRAN , el primer lenguaje de alto nivel ampliamente utilizado con una implementación funcional, apareció en 1957, ^{[ 17 ]} y pronto se desarrollaron muchos otros lenguajes, en particular, COBOL orientado al procesamiento comercial de datos y Lisp para la investigación informática.

Estos lenguajes compilados permiten al programador escribir programas en términos sintácticamente más ricos y con mayor capacidad para abstraer el código, lo que facilita la adaptación a diferentes conjuntos de instrucciones de máquina mediante declaraciones de compilación y heurísticas . Los compiladores aprovecharon el poder de las computadoras para simplificar la programación ^{[ 17 ]} al permitir a los programadores especificar cálculos mediante la introducción de una fórmula utilizando notación infija .

Los programas se introducían principalmente mediante tarjetas perforadas o cintas de papel . A finales de la década de 1960, los dispositivos de almacenamiento de datos y las terminales informáticas se volvieron lo suficientemente económicos como para que los programas pudieran crearse escribiendo directamente en las computadoras. También se desarrollaron editores de texto que permitían realizar cambios y correcciones con mucha más facilidad que con las tarjetas perforadas .

Cualquiera que sea el enfoque de desarrollo, el programa final debe satisfacer algunas propiedades fundamentales. Las siguientes propiedades se encuentran entre las más importantes: ^{[ 18 ] [ 19 ]}

• Fiabilidad : con qué frecuencia los resultados de un programa son correctos. Esto depende de la corrección conceptual de los algoritmos y de la minimización de errores de programación, como errores en la gestión de recursos (por ejemplo, desbordamientos de búfer y condiciones de carrera ) y errores lógicos (como la división por cero o errores de uno ).
• Robustez : capacidad de un programa para anticipar problemas derivados de errores (no fallos). Esto incluye situaciones como datos incorrectos, inapropiados o corruptos, falta de disponibilidad de recursos necesarios como memoria, servicios del sistema operativo y conexiones de red, errores del usuario y cortes de energía inesperados.
• Usabilidad : la ergonomía de un programa; la facilidad con la que una persona puede usarlo para su propósito previsto o, en algunos casos, incluso para propósitos imprevistos. Estos aspectos pueden determinar su éxito o fracaso, independientemente de otros factores. Esto implica una amplia gama de elementos textuales, gráficos y, a veces, de hardware que mejoran la claridad, la intuición, la coherencia y la exhaustividad de la interfaz de usuario de un programa.
• Portabilidad : la gama de plataformas de hardware y sistemas operativos en las que se puede compilar , interpretar y ejecutar el código fuente de un programa . Esto depende de las diferencias en las herramientas de programación que ofrecen las distintas plataformas, incluidos los recursos de hardware y del sistema operativo, el comportamiento esperado del hardware y del sistema operativo, y la disponibilidad de compiladores (y a veces bibliotecas) específicos para cada plataforma, en el lenguaje del código fuente.
• Mantenibilidad : la facilidad con la que un programa puede ser modificado por sus desarrolladores actuales o futuros para realizar mejoras, personalizarlo, corregir errores y vulnerabilidades de seguridad , o adaptarlo a nuevos entornos. Las buenas prácticas ^{[ 20 ]} durante el desarrollo inicial marcan la diferencia en este sentido. Esta cualidad puede no ser directamente evidente para el usuario final, pero puede afectar significativamente el futuro de un programa a largo plazo.
• Eficiencia / rendimiento : Medida de los recursos del sistema que consume un programa (tiempo de procesador, espacio de memoria, dispositivos lentos como discos, ancho de banda de red e incluso, en cierta medida, interacción del usuario): cuanto menos, mejor. Esto también incluye una gestión cuidadosa de los recursos, por ejemplo, la limpieza de archivos temporales y la eliminación de fugas de memoria . Este tema suele tratarse en relación con el lenguaje de programación elegido. Si bien el lenguaje influye en el rendimiento, incluso lenguajes más lentos, como Python , pueden ejecutar programas instantáneamente desde una perspectiva humana. La velocidad, el uso de recursos y el rendimiento son importantes para los programas que limitan el rendimiento del sistema, pero el uso eficiente del tiempo del programador también es importante y está relacionado con el coste: más hardware puede resultar más económico.

El uso de pruebas automatizadas y funciones de aptitud puede ayudar a mantener algunos de los atributos mencionados anteriormente. ^{[ 21 ]}

En programación informática, la legibilidad se refiere a la facilidad con la que un lector humano puede comprender el propósito, el flujo de control y el funcionamiento del código fuente . Influye en los aspectos de calidad mencionados anteriormente, incluyendo la portabilidad, la usabilidad y, sobre todo, la mantenibilidad.

La legibilidad es importante porque los programadores dedican la mayor parte de su tiempo a leer, comprender, reutilizar y modificar el código fuente existente, en lugar de escribir código nuevo. El código ilegible suele generar errores, ineficiencias y código duplicado . Un estudio reveló que algunas transformaciones sencillas para mejorar la legibilidad redujeron la longitud del código y disminuyeron drásticamente el tiempo necesario para comprenderlo. ^{[ 22 ]}

Seguir un estilo de programación consistente suele mejorar la legibilidad. Sin embargo, la legibilidad va más allá del estilo de programación. Muchos factores, que tienen poco o nada que ver con la capacidad del ordenador para compilar y ejecutar el código de forma eficiente, contribuyen a la legibilidad. ^{[ 23 ]} Algunos de estos factores incluyen:

• Diferentes estilos de sangría (espacio en blanco)
• Comentarios y documentación
• Descomposición
• Convenciones de nomenclatura para objetos (como variables, clases, funciones, procedimientos, etc.)

Los aspectos de presentación (como las sangrías, los saltos de línea, el resaltado de color, etc.) suelen ser gestionados por el editor de código fuente , pero los aspectos de contenido reflejan el talento y las habilidades del programador.

También se han desarrollado diversos lenguajes de programación visual con el objetivo de resolver los problemas de legibilidad mediante la adopción de enfoques no tradicionales para la estructura y la visualización del código. Los entornos de desarrollo integrados (IDE) buscan integrar todas estas herramientas. Técnicas como la refactorización de código pueden mejorar la legibilidad.

El ámbito académico y la práctica de la ingeniería de programación informática se centran en descubrir e implementar los algoritmos más eficientes para una clase de problemas determinada. Para ello, los algoritmos se clasifican en órdenes mediante la notación Big O , que expresa el uso de recursos —como el tiempo de ejecución o el consumo de memoria— en función del tamaño de la entrada. Los programadores expertos conocen diversos algoritmos consolidados y sus respectivas complejidades, y utilizan este conocimiento para elegir los algoritmos más adecuados a cada situación.

El primer paso en la mayoría de los procesos formales de desarrollo de software es el análisis de requisitos , seguido de pruebas para determinar el valor, la implementación y la eliminación de fallos (depuración). Existen muchos enfoques diferentes para cada una de estas tareas. Un enfoque popular para el análisis de requisitos es el análisis de casos de uso . Muchos programadores utilizan formas de desarrollo de software ágil donde las diversas etapas del desarrollo formal de software se integran más en ciclos cortos que duran unas pocas semanas en lugar de años. Existen muchos enfoques para el proceso de desarrollo de software.

Entre las técnicas de modelado más populares se encuentran el Análisis y Diseño Orientado a Objetos ( OOAD ) y la Arquitectura Dirigida por Modelos ( MDA ). El Lenguaje Unificado de Modelado ( UML ) es una notación utilizada tanto en OOAD como en MDA.

Una técnica similar utilizada para el diseño de bases de datos es el modelado entidad-relación ( modelado ER ).

Las técnicas de implementación incluyen lenguajes imperativos ( orientados a objetos o procedimentales ), lenguajes funcionales y lenguajes de programación lógica .

Es muy difícil determinar cuáles son los lenguajes de programación modernos más populares. Los métodos para medir la popularidad de un lenguaje de programación incluyen: contar el número de anuncios de trabajo que mencionan el lenguaje, ^{[ 24 ]} el número de libros vendidos y cursos que enseñan el lenguaje (esto sobreestima la importancia de los lenguajes más nuevos) y estimaciones del número de líneas de código existentes escritas en el lenguaje (esto subestima el número de usuarios de lenguajes comerciales como COBOL).

Algunos lenguajes son populares para escribir tipos específicos de aplicaciones, mientras que otros se utilizan para escribir muchos tipos diferentes. Por ejemplo, COBOL sigue siendo frecuente en centros de datos corporativos ^{[ 25 ]} , a menudo en grandes ordenadores centrales ; Fortran en aplicaciones de ingeniería; lenguajes de scripting en desarrollo web ; y C en software embebido . Muchas aplicaciones utilizan una combinación de varios lenguajes en su construcción y uso. Los nuevos lenguajes generalmente se diseñan en torno a la sintaxis de un lenguaje anterior con nuevas funcionalidades añadidas (por ejemplo, C++ añade orientación a objetos a C, y Java añade gestión de memoria y bytecode a C++, pero como resultado, pierde eficiencia y la capacidad de manipulación de bajo nivel).

La depuración es una tarea fundamental en el desarrollo de software, ya que los defectos en un programa pueden tener consecuencias importantes para sus usuarios. Algunos lenguajes son más propensos a ciertos tipos de fallos porque su especificación no exige que los compiladores realicen tantas comprobaciones como otros. El uso de una herramienta de análisis de código estático puede ayudar a detectar posibles problemas. Normalmente, el primer paso para depurar es intentar reproducir el problema. Esto puede resultar complejo, por ejemplo, en el caso de procesos paralelos o errores de software poco comunes. Además, el entorno de usuario específico y el historial de uso pueden dificultar la reproducción del problema.

Una vez reproducido el error, puede ser necesario simplificar la entrada del programa para facilitar la depuración. Por ejemplo, si un error en el compilador provoca un fallo al analizar un archivo fuente extenso, una simplificación del caso de prueba que reduzca el archivo original a solo unas pocas líneas puede ser suficiente para reproducir el mismo fallo. Se requiere un método de ensayo y error/divide y vencerás: el programador intentará eliminar partes del caso de prueba original y comprobará si el problema persiste. Al depurar el problema en una interfaz gráfica de usuario (GUI), el programador puede omitir algunas interacciones del usuario de la descripción original del problema y comprobar si las acciones restantes son suficientes para que aparezcan errores. El uso de scripts y puntos de interrupción también forma parte de este proceso.

La depuración se suele realizar con entornos de desarrollo integrados (IDE) . También se utilizan depuradores independientes como GDB , que suelen ofrecer un entorno menos visual, generalmente mediante la línea de comandos . Algunos editores de texto, como Emacs, permiten invocar GDB a través de ellos para proporcionar un entorno visual. Un estudio reveló que la enseñanza de lenguajes estructurados como Pascal mejoraba la precisión de la depuración y la comprensión general de los programadores principiantes. ^{[ 27 ]}

En 1957, había aproximadamente 15 000 programadores informáticos empleados en EE. UU., cifra que representa el 80 % de los desarrolladores activos del mundo. En 2014, había aproximadamente 18,5 millones de programadores profesionales en el mundo, de los cuales 11 millones se consideraban profesionales y 7,5 millones estudiantes o aficionados. ^{[ 31 ]} Antes del auge de Internet comercial a mediados de la década de 1990, la mayoría de los programadores aprendían sobre la construcción de software a través de libros, revistas, grupos de usuarios y métodos de instrucción informales, mientras que los cursos académicos y la formación corporativa desempeñaban un papel importante para los trabajadores profesionales. ^{[ 32 ]}

El primer libro con instrucciones específicas sobre cómo programar una computadora pudo haber sido *Preparation of Programs for an Electronic Digital Computer * (1951), de Maurice Wilkes , David Wheeler y Stanley Gill . El libro ofrecía una selección de subrutinas comunes para realizar operaciones básicas en la EDSAC, una de las primeras computadoras con programa almacenado del mundo.

Cuando llegaron los lenguajes de alto nivel, se introdujeron mediante numerosos libros y materiales que explicaban las palabras clave del lenguaje, la gestión del flujo del programa, el trabajo con datos y otros conceptos. Estos lenguajes incluían FLOW-MATIC , COBOL, FORTRAN, ALGOL , Pascal , BASIC y C. Un ejemplo de un manual de programación temprano de esos años es A Primer of Programming for Digital Computers (1959) de Marshal H. Wrubel , que incluía instrucciones paso a paso para completar hojas de codificación, crear tarjetas perforadas y usar las palabras clave en el sistema FORTRAN inicial de IBM. ^{[ 33 ]} A Guide to FORTRAN Programming (1961) de Daniel McCracken presentó FORTRAN a un público más amplio, incluyendo estudiantes y trabajadores de oficina.

En 1961, Alan Perlis sugirió que todos los estudiantes de primer año de la Universidad Carnegie Technical Institute tomaran un curso de programación de computadoras. ^{[ 34 ]} Su consejo fue publicado en la popular revista técnica Computers and Automation , que se convirtió en una fuente habitual de información para programadores profesionales.

Pronto, los programadores tuvieron a su disposición una amplia gama de textos de aprendizaje. Los manuales de referencia para programadores incluían palabras clave y funciones relacionadas con un lenguaje, a menudo en orden alfabético, así como información técnica sobre compiladores y sistemas relacionados. Un ejemplo temprano fue el Manual de Referencia para Programadores de IBM: el Sistema de Codificación Automática FORTRAN para el IBM 704 EDPM (1956).

Con el tiempo, surgió el género de las guías para programadores , que presentaban las características de un lenguaje en formato de tutorial o paso a paso. Muchos de los primeros manuales introductorios comenzaban con un programa conocido como "Hola, mundo" , que mostraba el programa más corto que un desarrollador podía crear en un sistema determinado. Posteriormente, las guías para programadores abordaron temas fundamentales como la declaración de variables, los tipos de datos, las fórmulas, el control de flujo, las funciones definidas por el usuario, la manipulación de datos y otros temas.

Entre las primeras e influyentes guías para programadores se encuentran BASIC Programming (1967) de John G. Kemeny y Thomas E. Kurtz , The Pascal User Manual and Report (1971) de Kathleen Jensen y Niklaus Wirth , y The C Programming Language (1978) de Brian W. Kernighan y Dennis Ritchie . Libros similares para el público general (pero con un tono mucho más ligero) incluyen My Computer Loves Me When I Speak BASIC (1972) de Bob Albrecht , A Book on C (1984) de Al Kelley e Ira Pohl , y C for Dummies (1994) de Dan Gookin .

Más allá de los manuales específicos de cada lenguaje, existían numerosos libros y revistas académicas que introducían prácticas de programación profesional. Muchos estaban diseñados para cursos universitarios de informática, ingeniería de software o disciplinas afines. *The Art of Computer Programming * (1968 y posteriores), de Donald Knuth , presentaba cientos de algoritmos computacionales y su análisis. *The Elements of Programming Style * (1974), de Brian W. Kernighan y PJ Plauger , se centraba en el estilo de programación , la idea de que los programas debían escribirse no solo para satisfacer al compilador, sino también a los lectores humanos. *Programming Pearls* (1986) , de Jon Bentley, ofrecía consejos prácticos sobre el arte y la técnica de la programación en contextos profesionales y académicos. Entre los textos diseñados específicamente para estudiantes se encontraban * Oh Pascal!* (1982), de Doug Cooper y Michael Clancy; *Data Structures and Algorithms * (1983), de Alfred Aho ; y *Learning with Logo* (1983), de Daniel Watt .

A medida que las computadoras personales se convirtieron en productos de consumo masivo, miles de libros y revistas comerciales buscaron enseñar a usuarios profesionales, aficionados y ocasionales a escribir programas de computadora. Una muestra de estos recursos de aprendizaje incluye BASIC Computer Games, Microcomputer Edition (1978), de David Ahl ; Programming the Z80 (1979), de Rodnay Zaks ; Programmer's CP/M Handbook (1983), de Andy Johnson-Laird ; C Primer Plus (1984), de Mitchell Waite y The Waite Group; The Peter Norton Programmer's Guide to the IBM PC (1985), de Peter Norton ; Advanced MS-DOS (1986), de Ray Duncan; Learn BASIC Now (1989), de Michael Halvorson y David Rygymr; Programming Windows (1992 y posteriores), de Charles Petzold ; Code Complete: A Practical Handbook for Software Construction (1993), de Steve McConnell ; y Trucos de los gurús de la programación de juegos (1994), de André LaMothe .

La industria del software para PC impulsó la creación de numerosas editoriales que ofrecían manuales y tutoriales de programación, así como libros para desarrolladores de software avanzados. ^{[ 35 ]} Estas editoriales incluían Addison-Wesley , IDG , Macmillan Inc. , McGraw-Hill , Microsoft Press , O'Reilly Media , Prentice Hall , Sybex, Ventana Press, Waite Group Press, Wiley , Wrox Press y Ziff-Davis .

Las revistas y publicaciones especializadas en informática también proporcionaban contenido didáctico para programadores profesionales y aficionados. Una lista parcial de estos recursos incluye Amiga World , Byte (revista) , Communications of the ACM , Computer (revista) , Compute!, Computer Language (revista) , Computers and Electronics , Dr. Dobb's Journal , IEEE Software , Macworld , PC Magazine , PC/Computing y UnixWorld .

Entre 2000 y 2010, las editoriales de libros y revistas de informática experimentaron un descenso significativo como proveedoras de instrucción en programación, ya que los programadores recurrieron a los recursos de Internet para ampliar su acceso a la información. Este cambio impulsó nuevos productos y mecanismos digitales para el aprendizaje de habilidades de programación. Durante esta transición, los libros digitales de las editoriales transfirieron información que tradicionalmente se había distribuido en formato impreso a un público nuevo y cada vez mayor. ^{[ 36 ]}

Los recursos importantes de Internet para aprender a programar incluían blogs, libros, ^{[ 37 ]} wikis, vídeos, bases de datos en línea, revistas, ^{[ 38 ] [ 39 ]} sitios de suscripción, artículos de conferencias. ^{[ 40 ]} y sitios web personalizados centrados en habilidades de programación. En los últimos años, plataformas como LeetCode , HackerRank y freeCodeCamp se han vuelto populares para aprender a programar, practicar desafíos de programación y prepararse para entrevistas técnicas. Los nuevos recursos comerciales incluían vídeos de YouTube , tutoriales de Lynda.com (más tarde LinkedIn Learning ), Khan Academy , Codecademy , GitHub , W3Schools , Codewars y numerosos bootcamps de programación .

La mayoría de los sistemas de desarrollo de software y motores de juegos incluían abundantes recursos de ayuda en línea, como entornos de desarrollo integrados (IDE), ayuda contextual , API y otros recursos digitales. Los kits de desarrollo de software (SDK) comerciales también ofrecían una colección de herramientas y documentación para el desarrollo de software en un único paquete instalable.

Organizaciones comerciales y sin fines de lucro publicaron sitios web de aprendizaje para desarrolladores, crearon blogs y establecieron canales de noticias y redes sociales sobre programación. Empresas como Apple , Microsoft , Oracle , Google y Amazon crearon sitios web corporativos que brindan soporte a programadores, incluyendo recursos como la Red de Desarrolladores de Microsoft (MSDN). Movimientos contemporáneos como la Hora del Código ( Code.org ) demuestran cómo el aprendizaje de la programación se ha vinculado con estrategias de aprendizaje digital, agendas educativas y filantropía corporativa.

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