🛠️ Cuadernos de Trinchera [03]

Inferencia de Entropía en Python (SIEsP) y Control de Hybris

Todo script nace con una Entropía intrínseca alta: una medida de incertidumbre, fragilidad lógica y propensión al fallo antes de contrastar sus resultados. La meta de un diseño soberano es evaluar esa entropía mediante inspección estática y métricas dinámicas para guiar el código hacia un estado de entropía cero.

Este cuaderno detalla la implementación modular básica del motor de inferencia de entropía en Python y la integración de la cláusula ética hybris_control().

1. Preparación del entorno y dependencias

Asegúrate de trabajar dentro de tu entorno virtual aislado (venv) e instala las librerías de análisis sintáctico y métricas:

pip install pylint radon pytest pytest-cov memory_profiler

2. Estructura del motor de inferencia de entropía

El siguiente script evalúa errores sintácticos, complejidad ciclomática y fallos en pruebas unitarias para calcular un índice ponderado de entropía:

# sieps_engine.py
from pylint.lint import Run
from radon.complexity import cc_visit
import pytest

def hybris_control(humility=1.0, collective_intelligence=1.0):
    """Mecanismo de reflexividad para acotar la ilusión de perfección algorítmica."""
    return humility * collective_intelligence

def calcular_entropia(script_path):
    # 1. Análisis sintáctico y de estilo
    pylint_score = Run([script_path], do_exit=False).linter.stats.global_note
    errores_sintacticos = max(0, 10 - pylint_score)
    
    # 2. Análisis de complejidad ciclomática
    with open(script_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        code = f.read()
    complejidad = sum([f.complexity for f in cc_visit(code)])
    
    # 3. Validación mediante pruebas automatizadas
    pruebas_fallidas = pytest.main(["--cov", script_path])
    
    # 4. Cálculo de Entropía Ponderada
    w1, w2, w3 = 0.4, 0.4, 0.2
    entropia_base = (w1 * errores_sintacticos) + (w2 * pruebas_fallidas) + (w3 * complejidad)
    
    # Ajuste por reflexividad ética
    factor_humildad = hybris_control()
    entropia_final = entropia_base / factor_humildad if factor_humildad > 0 else entropia_base
    
    return entropia_final

if __name__ == "__main__":
    score, _ = calcular_entropia("mi_script.py")
    print(f"Índice de Entropía: {score:.2f}")

3. Interpretación de métricas y refactorización

A medida que refactorizas el código y aumentas la cobertura de pruebas, el valor devuelto tenderá a cero:

• Entropía > 5.0: Sistema caótico o sin validar. Alto riesgo de fallos en producción.
• Entropía entre 1.0 y 4.9: Código funcional con deuda técnica o excesiva complejidad ciclomática.
• Entropía → 0.0: Estado de simetría, simplicidad (Shibumi) y eficacia comprobada.