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Fetch y Axios en JavaScript: qué son y cuándo usarlos

En el desarrollo web moderno es común conectar la interfaz con APIs para obtener y enviar datos. Dos opciones populares en JavaScript son Fetch y Axios. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida y especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, seleccionamos la herramienta adecuada según rendimiento, compatibilidad y necesidades del cliente.

Qué es Fetch: Fetch es una API nativa del navegador que permite realizar solicitudes HTTP usando promesas. Es ligera y no requiere instalación adicional, ideal para proyectos donde se prefiere evitar dependencias externas. Ejemplo de uso simple usando Fetch: fetch(https://fakestoreapi.com/products).then(res => res.json()).then(jsonresponse => console.log(jsonresponse)).catch(err => console.error(err))

Qué es Axios: Axios es una librería externa basada en promesas que funciona en el navegador y en node.js. Ofrece abstracciones útiles como interceptores, transformaciones automáticas de JSON, manejo de tiempo de espera y cancelación de solicitudes más sencillo. Ejemplo de uso con Axios: axios.get(https://fakestoreapi.com/products).then(res => { console.log(res) }).catch(err => { console.error(err) })

Principales diferencias y consideraciones: Fetch no rechaza la promesa en respuestas HTTP con código de error por defecto y requiere res.json() para parsear, mientras que Axios integra parsing automático y trata códigos HTTP distintos a 2xx como errores. Axios facilita la configuración global, interceptores y progreso de subida/descarga; Fetch es más simple y sin dependencias. Para compatibilidad con navegadores antiguos Fetch puede necesitar polyfill. En cuanto a rendimiento, la diferencia no suele ser crítica; la elección depende de características necesarias como interceptores, tamaño de la librería y facilidad de uso.

Durante esta semana comencé a trabajar intensamente en GitHub en mi proyecto Repository-Context-Packager. Se trata de una herramienta de línea de comandos que analiza un repositorio Git local y genera un único archivo de texto formateado que contiene el contexto del repositorio. Esto facilita compartir el proyecto con modelos de lenguaje grandes en lugar de copiar y pegar archivos uno por uno, una tarea que suele ser tediosa y poco práctica para proyectos grandes.

Motivación y propósito: la herramienta nace de la necesidad de proporcionar rápidamente suficiente información sobre un repositorio a una IA sin tener que subir cada archivo por separado. Repository-Context-Packager permite obtener un resumen rápido del repositorio, filtrar qué archivos incluir y guardar el resultado en un solo archivo de texto que se puede enviar a un modelo de lenguaje.

Revisión de código y colaboración: trabajé con compañeros que desarrollaban el mismo proyecto y realizamos las revisiones de código de forma asíncrona. Prefiero este enfoque porque combino trabajo y estudios y tengo un horario ajustado, por lo que no siempre dispongo de tiempo en horas concretas para reuniones síncronas.

Probando y revisando el código de otros: fue interesante ver cómo otros abordan problemas similares usando distintos lenguajes y estilos. Disfruté ese aprendizaje comparativo. Sin embargo, surgieron problemas prácticos: el archivo README no estaba lo suficientemente claro para guiar desde la instalación hasta las pruebas, faltaban instrucciones sobre opciones opcionales y en algunos casos faltaban cabeceras incluidas en main.cpp que no existían en el repositorio, además de ausencia de manejo de errores.

Retroalimentación recibida sobre mi propio código: recibir revisiones fue positivo porque a menudo no vemos detalles que otros detectan con facilidad. Las observaciones ayudan a mejorar la calidad y la robustez del proyecto.

Principales incidencias detectadas: estructura del output que no se muestra correctamente en ciertos archivos; información de Git que no se captura bien cuando se pasa un nombre de archivo; la opción incluir funciona con --include pero no con -i; cabeceras faltantes en main.cpp; y ausencia de manejo de errores en varios flujos. En el repositorio bifurcado presenté varios issues describiendo estos problemas y resumiendo las pruebas realizadas.

Estado de las correcciones: todavía no he empezado a corregir todas las incidencias porque tengo otras entregas esta semana. Planeo dedicar la próxima semana a resolver los problemas priorizados.

Aprendizajes: nunca había hecho revisiones y pruebas de este modo en GitHub y la experiencia me obligó a profundizar en el uso de GitHub, a investigar y a documentarme mejor. Me siento más confiado que al inicio del curso y considero que la participación en proyectos open source es una buena forma de aprender a testear, a dejar revisiones claras y a mejorar prácticas de desarrollo.

JavaScript: async y await

async es una palabra clave que se coloca antes de una función para que siempre devuelva una Promise. Ejemplo práctico y sencillo:

async function greet() { return Hello!; } greet().then(msg => console.log(msg)); // Output: Hello!

await detiene la ejecución dentro de una función async hasta que una Promise se resuelva. Ejemplo con una promesa simulada:

async function fetchData() { let promise = new Promise((resolve) => { setTimeout(() => resolve(Data recibido!), 2000); }); let result = await promise; console.log(result); // Output after 2s: Data recibido! } fetchData();

Cómo trabajan juntos async y await: permiten escribir código asíncrono que parece sincrónico, mejorando la legibilidad. Comparativa breve:

// Usando then() fetch(https://api.example.com/data).then(res => res.json()).then(data => { console.log(data); }).catch(err => { console.error(err); })

// Usando async/await async function getData() { try { let res = await fetch(https://api.example.com/data); let data = await res.json(); console.log(data); } catch (error) { console.error(error); } } getData();

Manejo de errores con try...catch dentro de funciones async mejora la claridad y facilita la gestión de fallos en llamadas a APIs o promesas encadenadas.

Cuándo usar async/await

- Cuando trabajas con llamadas a APIs como fetch o Axios.

- Cuando quieres un código más limpio en lugar de largas cadenas de then.

- Cuando el manejo de errores es importante y prefieres try...catch sobre callbacks complejos.

Ejemplos prácticos y buenas prácticas

- Encapsula la lógica asíncrona en funciones pequeñas y reutilizables.

- Usa timeout o cancel tokens para evitar operaciones colgadas en peticiones largas.

- Maneja errores y estados de carga para mejorar la experiencia de usuario.

Sobre Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudar

En el mundo de la programación competitiva LeetCode se ha convertido en una referencia para desarrolladores que desean afinar sus habilidades de resolución de problemas. Muchos retos que al principio parecen complejos resultan ser manejables cuando se comprenden y aprovechan correctamente las restricciones. Este artículo explica cómo la gestión de restricciones transforma problemas difíciles en soluciones prácticas y aplicables.

Entender las restricciones del problema es el primer paso. Las restricciones definen los límites en los que debe operar la solución y suelen indicar qué algoritmos o estructuras de datos son adecuados. Por ejemplo si una tarea exige una complejidad O(n log n) o un tamaño máximo de entrada eso orienta hacia técnicas de ordenación eficiente o estructuras que mantengan datos parciales.

Ejemplo práctico Dos Sum. Dado un arreglo nums y un target hay una solución ingenua O(n2) con bucles anidados pero usando un mapa hash podemos lograr O(n). Un seudocódigo ilustrativo: def two_sum(nums, target): num_map = {} for idx, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in num_map: return [num_map[complement], idx] num_map[num] = idx En muchas variantes el hecho de poder almacenar elementos vistos previamente es la restricción que permite optimizar la solución.

El papel de las estructuras de datos es clave. Elegir entre mapas hash montículos conjuntos o colas priorizadas cambia drásticamente la eficiencia. Por ejemplo para encontrar el k-ésimo mayor elemento en un arreglo usar un montículo mínimo de tamaño k permite mantener solo los k mejores elementos y obtener complejidad O(n log k) frente al O(n log n) de ordenar todo el arreglo. Un enfoque simple: import heapq; def find_kth_largest(nums, k): return heapq.nlargest(k, nums)[-1]

Técnicas algorítmicas recurrentes ayudan a reconocer patrones. La técnica de ventana deslizante es ideal para subarreglos contiguos. Para el problema de la subcadena más larga sin caracteres repetidos se puede mantener un conjunto y ajustar los extremos de la ventana en O(n). Seudocódigo: def length_of_longest_substring(s): char_set = set() left = max_length = 0 for right in range(len(s)): while s[right] in char_set: char_set.remove(s[left]); left += 1 char_set.add(s[right]); max_length = max(max_length, right - left + 1) return max_length

Consideraciones de rendimiento. Además de la corrección es fundamental evaluar escalabilidad y tiempos de ejecución según las restricciones. En problemas de optimización como cambio de monedas la programación dinámica evita cálculos redundantes almacenando resultados parciales. Un esquema usando un valor grande en lugar de infinito puede implementarse así: def coin_change(coins, amount): INF = 10**9 dp = [INF] * (amount + 1) dp[0] = 0 for coin in coins: for x in range(coin, amount + 1): dp[x] = min(dp[x], dp[x - coin] + 1) return dp[amount] if dp[amount] != INF else -1

Depuración y casos límite. Atento a errores comunes como off by one probar entradas vacías y validar que la solución respete los límites temporales y de memoria establecidos por las restricciones.

Elegí un enfoque asincrónico para la revisión de código porque permite al revisor trabajar sin presión y examinar detenidamente todo el código, prestando atención al diseño y al funcionamiento del proyecto. Esta modalidad facilita comprender la arquitectura, modularidad y flujo de datos, aspectos críticos cuando la salida no se genera correctamente.

Como principiante en la revisión de código, fue una experiencia reveladora. Aunque el código estaba razonablemente estructurado, el principal problema era que la salida no se generaba como se esperaba. La modularidad ayudó a desplazarme entre componentes sin perderme, pero la ausencia total de pruebas unitarias o de integración impedía verificar el comportamiento de manera fiable.

La falta de pruebas convierte cada cambio en un posible punto de ruptura. Sin test automatizados, el desarrollador no puede tener confianza en sus modificaciones y los contribuyentes no pueden comprobar que sus aportes no rompen funcionalidades existentes. Además el proyecto carecía de un sistema de compilación y empaquetado claro como Makefile o CMake y tenía documentación mínima de instalación y uso. Un proyecto sin instrucciones de build es prácticamente inusable por terceros y frena la adopción y contribución.

Para realizar una revisión eficaz es necesario un rango amplio de conocimientos sobre el lenguaje y su ecosistema, así como herramientas prácticas: linters, análisis estático, cobertura de pruebas, pipelines de CI y sistemas de build. También es vital mirar el código desde la perspectiva del usuario para detectar problemas de usabilidad que los desarrolladores pueden pasar por alto.

Sinergia Desbloqueada: Lenguaje Silencioso del Movimiento

Imagina una situación crítica donde cada segundo cuenta y la comunicación verbal es limitada. Los equipos de alto rendimiento desarrollan una coordinación espacial implícita que les permite anticipar movimientos, ocupar el espacio adecuado y ejecutar acciones sin necesidad de instrucciones constantes. Este lenguaje silencioso del movimiento surge al observar y reaccionar a la conducta espacial de los compañeros, como ocurre en una bandada de aves donde la inteligencia colectiva nace de la atención mutua y el ajuste continuo.

Descifrar la dinámica espacial puede transformar la manera en que trabajas con tu equipo. Optimizar la distribución de roles basándose en tendencias naturales de movimiento, visualizar flujos de trabajo con mapas de calor para detectar cuellos de botella, fomentar la proximidad adaptativa para cubrir huecos y mejorar el apoyo mutuo, son estrategias que aumentan la eficacia operativa. Incluir ejercicios de coordinación espacial en simulaciones y entrenamientos agiliza la respuesta en situaciones reales y mejora la cohesión del grupo.

Cada emprendedor tiene ese instante que puede cambiarlo todo. Para mí fue el día que renuncié a un empleo seguro sin plan B, sin inversores y sin nómina fija, solo con un portátil, una camisa blanca y la convicción de que el futuro puede ser mejor que el presente.

Por qué fue difícil Seguridad frente a incertidumbre, salario garantizado frente a lo desconocido, una carrera respetable frente a construir algo desde cero. Elegir entre confort y crecimiento significa sacrificar seguridad hoy para tener impacto mañana.

Qué me ayudó a decidir Primero una visión mayor: no huía de mi trabajo, corría hacia la misión de crear soluciones que ayuden a empresas y personas a aprovechar la tecnología. Segundo, aprender de las dificultades: ya había pasado hambre intelectual y económica antes y eso me recordó que puedo tolerar la incertidumbre. Tercero, mentalidad de reconstrucción: sabía que con pocas cosas esenciales y convicción podría volver a empezar.

Ojalá todo joven emprendedor aprenda esto. La decisión más difícil que tomé en mi trayectoria empresarial no fue la que implicó ganar más dinero, sino la que requirió renunciar a una idea querida para centrar todos los recursos en lo que realmente ofrecía valor al cliente.

Durante meses dudé entre mantener varios proyectos a medio hacer o apostar fuerte por un único rumbo: construir productos escalables y sostenibles. Elegimos enfocarnos en aplicaciones a medida y software a medida porque vimos que la demanda real provenía de empresas que necesitaban soluciones personalizadas y soporte continuo. Esa decisión transformó nuestra hoja de ruta y nos obligó a optimizar procesos, invertir en talento y en tecnologías clave.

Contextr CLI: Empaquetar Contexto de Repositorio para LLMs

En este artículo relato el desarrollo y la revisión de una herramienta de línea de comandos inspirada en proyectos open source, diseñada para reunir y empaquetar el contexto de cualquier repositorio y dejarlo listo para que modelos de lenguaje grande consuman la información de forma eficiente. La versión que implementé está escrita en Python y recibe el nombre de contextr.

La idea detrás de Contextr es sencilla y potente. Cuando un desarrollador quiere preguntar a un modelo de inteligencia artificial sobre una base de código, suele ser difícil proporcionar todo el contexto relevante. Contextr automatiza la extracción de archivos clave, dependencias, estructura de carpetas, fragmentos de código representativos y metadatos, y los organiza en un formato estructurado que las IA interpreten mejor. Esto mejora notablemente la calidad de las respuestas y acelera tareas como generación de documentación, detección de bugs o creación de agentes IA especializados.

El proyecto tuvo un enfoque muy realista: no nos dieron una guía paso a paso sino requisitos básicos y la libertad de elegir stack, diseño y arquitectura. Después de crear una primera versión, participamos en un proceso colaborativo parecido al open source: explorar repositorios de compañeros, abrir issues y hacer revisiones de código. Esa experiencia es invaluable para aprender buenas prácticas de trabajo asíncrono, revisión y mantenimiento.

Al revisar el proyecto de un compañero llamado repo-context-packager identifiqué varias áreas de mejora y abrí cuatro issues, de los cuales el más relevante fue una discrepancia de licencia entre el repositorio y el archivo package.json. Puede parecer un detalle menor en un entorno académico, pero en el ecosistema open source las licencias determinan cómo se puede usar, modificar o redistribuir el software. Un desajuste de licencias afecta la profesionalidad del proyecto y puede implicar problemas de cumplimiento legal en entornos de producción.

Entre las lecciones clave que extraje del proceso están la importancia de la atención al detalle, el valor formativo de las revisiones de código y la necesidad de combinar buen código con documentación, estructura y gestión de licencias. Las revisiones permiten descubrir patrones de diseño distintos, nuevas arquitecturas y soluciones alternativas que enriquecen tu propio repertorio técnico.

En Q2BSTUDIO entendemos este enfoque práctico y colaborativo. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Nuestros equipos diseñan soluciones de software a medida y aplicaciones a medida pensadas para integrar IA para empresas, agentes IA y servicios de inteligencia de negocio como power bi, garantizando además buenas prácticas en seguridad y cumplimiento.