String Analyzer API

Para la segunda tarea en la HNG Internship desarrollé una API de análisis de cadenas que analiza textos, calcula sus propiedades y almacena todo en una base de datos. El reto era sencillo enunciado pero terminó siendo un excelente ejercicio de lógica de backend, modelado de datos y diseño de consultas pensando en cómo los usuarios realmente buscarían la información.

Tecnologías y arquitectura elegidas: backend con Node.js y Express, base de datos MongoDB usando Mongoose, variables de entorno con dotenv y protección frente a peticiones excesivas con express-rate-limit. La lógica de análisis de cadenas se mantuvo modular para facilitar mantenimiento y futuras extensiones.

Funciones principales del endpoint /strings: al enviar una cadena la API calcula longitud incluyendo espacios, si es palíndromo ignorando mayúsculas, recuento de caracteres únicos, número de palabras, hash sha256 para identificación única y un mapa de frecuencia de caracteres. Tras el análisis, se guarda todo en MongoDB con una marca temporal para poder filtrar, recuperar o eliminar registros más tarde.

Endpoints implementados: POST /strings para analizar y almacenar una cadena con validación y comprobación de duplicados usando sha256 hash; GET /strings para recuperar cadenas con filtros por estado palíndromo, rango de longitud, conteo de palabras o presencia de un carácter; GET /strings/filter-by-natural-language que permite consultas en lenguaje natural como buscar todas las cadenas palíndromas de una sola palabra o cadenas que contengan la letra z; GET /strings/:value para obtener el análisis completo de una cadena concreta; DELETE /strings/:value para eliminar una cadena de la base de datos.

La comprobación de duplicados mediante sha256 fue clave para mantener la integridad de los datos y evitar entradas repetidas aun cuando usuarios reenviaran la misma cadena varias veces. El parser de lenguaje natural, aunque no perfecto, convierte consultas conversacionales en filtros estructurados para la base de datos y mejoró mucho la experiencia de uso.

Control de errores y respuestas: la API devuelve códigos HTTP claros y consistentes para facilitar la integración con frontends o pruebas con herramientas como Postman. Códigos usados: 400 para peticiones malformadas, 404 cuando una cadena no existe, 409 al intentar agregar un duplicado.

Ejemplo de respuesta descrita: id sha256 e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855; valor racecar; propiedades: longitud 7, is_palindrome true, unique_characters 4, word_count 1, sha256_hash e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855, character_frequency_map r 2, a 2, c 2, e 1; created_at fecha en formato ISO.

Lecciones aprendidas: validar y sanear entrada de usuario es imprescindible; mantener endpoints modulares facilita añadir nuevas funciones; manejar operaciones de base de datos con cuidado evita inconsistencias; y a veces la mejor experiencia de usuario es permitir que describan en lenguaje natural lo que buscan. Pequeñas decisiones de diseño, como hashear cadenas para garantizar unicidad o exponer filtros flexibles, elevan significativamente la robustez y usabilidad de la API.

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En resumen, el proyecto de String Analyzer API reforzó principios de buen diseño backend y es una base sólida para añadir capacidades avanzadas. En Q2BSTUDIO podemos llevar esa misma atención al detalle a proyectos empresariales más grandes, combinando desarrollo a medida con inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para entregar soluciones completas y seguras.