Computación cuántica para torpes: introducción para programadores

Hace ya bastante tiempo quese viene hablando de ordenadores cuánticos. ¿Qué son? ¿En qué se diferencian de los ordenadores clásicos? ¿Son de verdad tan potente como dicen?

En este largo artículo, ideal para el verano, vamos a ver los principios fundamentales de los ordenadores cuánticos más allá de lo que la típica revista o web te podría contar. Veremos qué es un qubit y algunas puertas lógicas interesantes, así como su aplicación.

Los ordenadores cuánticos actuales requieren temperaturas de funcionamiento cercanas al cero absoluto

Notación de Dirac

Lo primero antes de entrar en materia cuántica, será adaptar nuestra notación clásica, a otra más potente. Esta notación que vamos a ver, llamada notación de Dirac o Bra-ket, nos será muy útil ya que los bits clásicos no son más que un caso concreto de qubit en esta notación.

En esta notación tenemos que representar los bits como matrices. Un conjunto de N bits se representa con una matriz de 1 columna y \(2^N\) filas. En todas las posiciones existen ceros salvo para la posición que representa la combinación que representa. Veamos algunos ejemplos sencillos:

Un bit con valor 0 se representa así

\(
| 0 \rangle = \begin{pmatrix}
1\\
0
\end{pmatrix}\)

Un bit con valor 1 se representa así:

\(
| 1 \rangle = \begin{pmatrix}
0\\
1
\end{pmatrix}\)

Aquí contamos como en informática, empezando desde cero. Como ves la posición 0 del vector solo es 1 cuando representa el bit 0. Si la posición que tiene el 1 es la segunda, representa el bit 1.

La parte que va a la izquierda del igual se llama ket. En este caso hemos representado ket 0 y ket 1.

Si tenemos más bits se puede hacer de la misma forma. Vamos a representtar ket 10. 10 en binario es 2, así que estará en la posición tercera.

\(
| 10 \rangle = \begin{pmatrix}
0\\
0\\
1\\
0
\end{pmatrix}\)

Puertas lógicas como producto de matrices

¿Recuerdas el producto de matrices de tus clases de álgebra? Resulta que todas las puertas lógicas clásicas pueden representarse como producto de matrices. Por ejemplo, la puerta lógica NOT se puede implementar con esta matriz:

\(
\begin{pmatrix}
0 & 1 \\
1 & 0 \\
\end{pmatrix}
\)

Y aquí la vemos en acción

\(
\begin{pmatrix}
0 & 1 \\
1 & 0 \\
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 \\
0
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\
1
\end{pmatrix}
\)

También podría hacerse con la puerta AND que toma como entrada dos bits.

\(
\begin{pmatrix}
1 & 1 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
0 \\
0 \\
0 \\
1
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\
1
\end{pmatrix}
\)

Un teclado con puertas cuánticas

Juntando bits

Para formar bits más grandes ya sabemos que tenemos que tener una matriz tan grande como combinaciones haya (\(2^N\) posiciones, N bits). Existe una forma de calcular automáticamente la posición que hay que marcar y es hacer el producto tensorial. Si no sabes calcularlo no importa mucho, porque apenas lo vamos a usar, pero puedes ver un ejemplo de como funciona. En este ejemplo, queremos juntar los bits 1 y 1 (3 en decimal).

\(
\begin{pmatrix}
0 \\
1
\end{pmatrix}
\otimes
\begin{pmatrix}
0 \\
1
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\
0 \\
0 \\
1
\end{pmatrix}
\)

Qubits

Hasta ahora no hemos visto nada realmente nuevo, solo hemos preparado el terreno para dejar paso a los qubits. Personalmente desconocía que podían usarse matrices para operar con bits y aunque no es tan práctico como otros sistemas, lo cierto es que es muy explícito y elegante.

Los qubits son bits como los que hemos visto antes pero tienen un estado indeterminado. No es que tengan un valor de forma secreta y no sepamos cuál es. Podríamos decir que son los dos valores clásicos a la vez, como el gato de Schrodinger. Cuando realizamos una observación sobre el qubit, este colapsa y podemos ver uno de los dos estados. ¿Cuál vemos? No podemos saberlo a priori, pero hay probabilidades. Los bits clásicos no son más que qubits cuyas probabilidades de colapsar a 0 o 1 es del 100%, por tanto no hay duda y su valor sí que está determinado.

¿Cómo representamos los qubits y sus estados cuánticos? Con números complejos. Si recuerdas, estos eran los que tenían una parte real y una imaginaria. No obstante, voy a tomar solo los números reales para simplificar. Los números reales son números complejos válidos, pero los complejos son mucho más extensos.

La esfera de Bloch permite representar todos los estados cuánticos (números complejos)

Para calcular la probabilidad que tiene un estado cuántico de colapsar a un valor, hacemos el módulo y elevamos al cuadrado: \(|a|^2\).

Todo qubit además debe cumplir una propiedad fundamental:

\(
\begin{pmatrix}
a \\
b
\end{pmatrix}
\text{ es un qubit}
\Leftrightarrow
|a|^2 + |b|^2 = 1
\)

Y es que la probabilidad de ser 0 y de ser 1 sumadas deben equivaler al suceso seguro, es decir, 1. 100% de probabilidades de que de 0 o 1.

Con esto ya podemos definir algunos qubits.

\(
\begin{pmatrix}
\frac{1}{\sqrt{2}} \\
\frac{1}{\sqrt{2}}
\end{pmatrix}
\)

Este es mi qubit preferido. Representa el estado de superposición cuántica. Cada valor tiene el 50% de probabilidades de salir. \(|\frac{1}{\sqrt{2}}|^2 = \frac{1}{2}\). Cuando colapsemos el qubit al observarlo será como lanzar una moneda al aire.

Otro detalle que a veces se nos pasa por alto es que los qubits pueden contener valores negativos. Estos qubits son físicamente diferentes a los positivos, pero tienen las mismas probabilidades de colapsar en los mismos valores que los positivos.

\(
\begin{pmatrix}
-1 \\
0
\end{pmatrix}
\)

Es un qubit válido, que colapsa con 100% de probilidad a 0.

¿Cómo se representan los qubits en notación de Dirac? Representando la probabilidad que tiene cada combinación de bits de aparecer. Para un qubit sería algo así:

\(
\alpha | 0 \rangle + \beta | 1 \rangle
\)

Siendo \(\alpha\) y \(\beta\) las probabilidades de colapsar a cada estado.

Puertas cuánticas

Ahora vamos a ver cuáles son las puertas lógicas más importantes del mundo cuántico.

Negación (Pauli X)

Esta es exactamente igual que en el mundo clásico, con la misma matriz que hemos visto antes. Su símbolo es el cuadrado con una X.

Aquí vemos una imagen del simulador IBM Q usando la puerta X cuántica. IBM nos deja ejecutarlo en ordenadores cuánticos reales. Veamos los resultados.

¡Terrible! La mayoría de casos, el ordenador cuántico responde 1, el valor correcto, pero un 13% de los casos no. Teóricamente había una probabilidad del 100% y en la práctica solo es del 86.3%. ¡Y solo es una puerta X! Es por ello que los procesadores cuánticos todavía necesitan mejorar mucho. Google, Microsoft e IBM están investigando de forma independiente en ordenadores cuánticos. Veremos quién consigue tener antes ordenadores cuánticos precisos (aunque hay expertos que piensan que nunca se podrá lograr).

CNOT

Esta puerta es muy interesante. Toma dos qubits, uno de control, que permanece invariable al traspasar la puerta y otro de datos. Al qubit de datos se le aplica la puerta X si el qubit de control está activo. Su matriz es la siguiente:

\(
CNOT = \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1 \\
0 & 0 & 1 & 0
\end{pmatrix}
\)

Se reprensenta de esta forma:

O similar, porque los símbolos de computación cuántica no están todavía muy estandarizados. El punto grande es el qubit de control y el punto pequeño está sobre el qubit de datos.

HADAMARD

Esta puerta es quizá la más famosa del mundo cuántico. Veamos su matriz:

\(
\begin{pmatrix}
\frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{\sqrt{2}} \\
\frac{1}{\sqrt{2}} & -\frac{1}{\sqrt{2}}
\end{pmatrix}
\)

Esta puerta permite poner un qubit clásico en estado de superposición cuántica. Y también deshacerlo. Es muy usada en algoritmos cuánticos. Se representa con un cuadrado y una H.

Los resultados en el ordenador cuántico real de IBM Q son:

Cuando debería de ser bastante más cercano a 50% en los dos valores.

Con esto ya tenemos las puertas más usadas. Básicamente con Hadamard, X y CNOT se pueden implementar casi todos los circuitos cuánticos. Solo nos faltarían las puertas que operan entran en números complejos para poder implementar todos los circuitos.

Algoritmo de Deutsch-Jozsa

El algoritmo de Deutsch-Jozsa es uno de los algoritmos cuánticos más sencillos de entender y que mejoran drásticamente el rendimiento respecto a un algoritmo clásico.

El planteamiento básico es que tenemos una caja negra que aplica una función sobre un bit. Estas funciones pueden ser: set-to-0, set-to-1 (ambas constantes), identidad (no cambiar nada) y X (ambas dinámicas) . Si queremos saber que función contiene la caja negra, ¿Cuántas veces tenemos que pasar valores? En una CPU clásica tendríamos que hacerlo dos veces para poder determinar que función contiene la caja negra. En una CPU cuántica… también. No hay diferencia. Pero, si cambiamos la pregunta a ¿de qué categoría es la función de la caja negra?, la cosa cambia. En una CPU clásica seguiríamos necesitando 2 pruebas, pero en una CPU cuántica y con un circuito por el exterior, podemos aprovechar la superposición cuántica para realizar una sola prueba y determinar si en el interior hay una función constante o dinámica.

Vamos a ver estas 4 funciones de la caja negra como son:

¿Se te ocurre como puedes crear un circuito fuera de la caja negra que con una sola prueba, ya sepa si estamos ante las funciones Set-0, Set-1 o Identidad, Negación?

El circuito es el siguiente:

Tal y como está diseñado si en q[1] medimos 0, la función es de tipo constante y si medimos 1, es de tipo dinámica. Un desarrollo matemático de los productos de matrices, como el que hay en Wikipedia, te mostrará como siempre es cierto. Este también es un ejemplo de como los ordenadores cuánticos pueden dar resultados totalmente deterministas.

Esta idea, se puede generalizar y extrapolar a otros problemas, generando una colección muy interesante de algoritmos que se ejecutan en tiempo exponencialmente menor que en una CPU clásica.

Algoritmos de Shor y de Grover

Estos dos algoritmos han sido llamados los killer apps de la computación cuántica, ya que son algoritmos que mejoran sustancialmente (uno de forma exponencial, otro de forma cuadrática) los tiempos de problemas reales.

El algoritmo de Shor fue el primero en ser descubierto, en 1994 por Peter Shor. Sirve para factorizar números (es decir, sacar los números primos que multiplicados generan el número original). Lo puede hacer en \(O((\log{n})^3)\). De este modo, los algoritmos tipo RSA que se basan en la factorización de números podrían romperse en tiempo polinómico, por lo cuál RSA ya no serviría como protección. El algoritmo de Shor no da siempre los resultados correctos, pero tiene una probabilidad de éxito superior a la de fracaso, por lo que con repetir múltiples veces la ejecución podríamos estar casi seguros del resultado.

El algoritmo de Grover fue descubierto en 1996 por Lov Grover y permite buscar en una lista no ordenada de datos en \(O(\sqrt{n})\) mientras que en una computadora clásica sería \(O(n)\).

Estos dos algoritmos sin duda marcan lo que se ha llamada la supremacía cuántica y que ocurrirá cuando los ordenadores cuánticos puedan ejecutar con suficiente precisión estos algoritmos y su utilidad en el mundo real supere a la de los algoritmos clásicos.

Entrelazamiento cuántico

Ya hemos visto las bases de los circuitos cuánticos. Ahora veamos algunas consecuencias de todo lo anterior. Cosas cuánticas que parecen hasta cierto punto fuera de la lógica. ¿Qué ocurre si tenemos varios qubits en un estado como este?

\(
\begin{pmatrix}
\frac{1}{\sqrt{2}} \\
0 \\
0 \\
\frac{1}{\sqrt{2}}
\end{pmatrix}
\)

En este estado solo puede colapsar a 00 o a 11. ¿Esto qué significa? Significa que los qubits están entrelazados entre sí, uno depende de otro, si los separamos y uno colapsa a 0, el otro colapsa a 0. Si uno colapsa a 1, el otro colapsa a 1.

Es importante destacar que los qubits pueden separarse en este estados. Los qubits alejados a millones de kilómetros siguen entrelazados y el valor al que deciden colapsar se decide de forma instantánea. Esto quiere decir que se sincronizan a una velocidad superior a la de la luz. El truco es que no se transmite información, por eso el universo lo permite, pero esto permite realizar la teletransportación cuántica.

La forma de entrelazar qubits es muy sencilla, con una puerta Hadamard y una CNOT.

IBM Q todavía tiene que mejorar, pero se aprecia claramente el entrelazamiento cuántico.

Teletransportación cuántica

La teletransportación existe, al menos entre qubits. Y es instantánea (más o menos). La teletransportación cuántica la podemos provocar usando varios qubits entrelazados. Necesitamos 3 qubits. El qubit que va a ser teletransportado, un qubit del emisor y un qubit del receptor. La idea es entrelazar el emisor con el receptor (qubit de destino) y posteriormente el qubit del emisor con el qubit que va a ser transportado.

No he sido capaz de hacer que IBM Q haga una teletransportación, así que aquí viene un esquema distinto. T es el qubit a transportar, A es el emisor y B el receptor. En este ejemplo se usa la puerta Pauli Z, cuya matriz es la indicada.

El truco de la teletransportación instantánea tiene que ver con que A y B tienen que estar entrelazados, por tanto, han tenido que ser transportados a sus respectivos lugares anteriormente a velocidad inferior a la luz.

Esto teletransporta qubits pero no hace copias. Esto es debido al Teorema de No Clonación.

Lenguajes de programación

Mientras esperamos a que los ordenadores cuánticos sean lo suficientemente estables, ya existen lenguajes de programación que podemos usar en simuladores. Quizá el más conocido sea Q# de Microsoft (funciona en Linux, tranquilos), que guarda similitudes con C#. Otro bastante usado es OpenQasm de IBM, algo más parecido a ensamblador.

Este es un ejemplo de lanzar la moneda con entrelazamiento cuántico en Q#, el lenguaje cuántico de Microsoft.

Referencias

Quantum Computing for Computer Scientists
Cats, Qubits, and Teleportation: The Spooky World of Quantum Algorithms
Microsoft Quantum Development Kit: Introduction and step-by-step demo
Qubit

Usar AVA para tests en una API hecha en Node.js y Express

Testear nuestras aplicaciones es algo fundamental si queremos garantizar un mínimo de calidad. En este breve post, explicaré como he usado AVA para crear tests para mis APIs: tanto unitarios como de integración con AVA.

AVA es una herramienta de testing, que nos permite describir los tests de forma muy sencilla. De todas las herramientas que he probado, AVA es muy preferida. Es muy sencilla, ejecuta los tests en paralelo y permite escribir código en ES6 (usa Babel por debajo). Además tiene bastante soporte siendo el framework de testing usando por muchos proyectos ya.

Instalamos AVA de la forma típica:

A continuación creamos un fichero cuya terminación sea .test.js, por ejemplo, suma.test.js. El lugar da igual.

Una opción de diseño es poner los test unitarios al lado de las funciones en sí, otra opción es crear una carpeta para todos los tests, ya que los de integración van a ir casi siempre ahí. Para ejecutar los tests, simplemente:

El interior de suma.test.js debe importar la función test de AVA y las funciones que quiera probar.

Los tests se definen como una llamada a la función test con la descripción del test y a continuación un callback (asíncrono si queremos) con el objeto que controla los tests (llamado t normalmente). Veamos un ejemplo simple:

El objeto t soporta múltiples operaciones, siendo is la más básica. Is pide que sus dos argumentos sean iguales entre sí, como Assert.Equal de xUnit.

Veamos que más soporta Ava.

  • t.pass(): Continúa el test (sigue)
  • t.fail(): Falla el test (no sigue)
  • t.truthy(val): Continúa el test si val es verdaderoso (usando la lógica de JavaScript) o falla el test
  • t.true(val): Continúa el test si val es verdadero (más estricto que el anterior) o falla.
  • t.is(val1,val2): Continúa el test si val1 y val2 son iguales (superficialmente) o falla.
  • t.deepEqual(val1,val2): Continúa el test si val1 y val2 son iguales (profundamente) o falla.
  • t.throws(funcion): Ejecuta la función especificada esperando que lance una excepción. Si no lo hace, falla el test. Se puede especificar el tipo de excepción que esperamos en el segundo argumento.
  • t.notThrows(funcion): Exactamente lo contrario que la anterior.

Y algunas más, pero estas son las esenciales.

También podemos definir funciones que se ejecuten antes y después de nuestros tests, y una sola vez o con cada test. Podemos usar test.before, test.beforeEach, test.after y test.afterEach en vez de test. Por ejemplo, si tienes una base de datos que necesita inicialización, puedes definir ese código en test.before y la limpieza en test.after.

 

Con esto ya podemos hacer tests unitarios, pero no podemos probar la aplicación web al 100%. Entra en acción supertest que nos permitirá tener un servidor Express simulado para que los tests puedan probar la aplicación al completo.

Supertest

Instalamos supertest


En el fichero de test necesitamos crear un objeto de tipo aplicación de Express. Este objeto puede ser el mismo que usas en tu aplicación real o ser una versión simplificada con lo que quieras probar.

Aquí la función de test es asíncrona, AVA es compatible con ambos tipos. Supertest es muy completo y permite probar APIs enteras con su sencilla interfaz que junto con AVA, se convierte en algo casi obligatorio para una aplicación que vaya a producción.

La perlificación de Python

You know, FOX turned into a hardcore sex channel so gradually I didn’t even notice

Marge Simpson, Los Simpson

Recientemente ha salido Python 3.7, con interesantes novedades. También han salido los primeros artículos hablando de las novedades que podrá traer Python 3.8. Como muchos ya conoceréis, y si no es así explico, Python funciona a base de PEPs (Python Enhancement Proposal). Cualquier persona puede abrir un PEP, que es un documento que describe la funcionalidad que se quiere añadir/modificar/eliminar. Estas PEPs se discuten y finalmente Guido, creador de Python, las aprueba y se codifican.

Dentro de las PEP relacionadas con Python 3.8 hay algunas bastante controvertidas que han hecho saltar la voz de alarma. No ha faltado gente que ha opinado que cada vez Python se parece más a Perl. Este proceso habría empezado con Python 3 pero se habría ido haciendo más evidente hasta llegar a hoy. Cada vez con más sintaxis poco utilizada, con más elementos, más cómodo de escribir para el experimentado aunque menos legible si no dominas el lenguaje.

Y resulta curioso, porque Python es en parte una respuesta a la excesiva complejidad que podían tener los programas hechos en Perl. Su popularidad se debe a que es fácil de aprender y eso parece que ya no está tan claro.

Con la introducción de operadores como := o ?? o anotaciones como @dataclass se va, en cierta medida, perdiendo el espíritu original de Python. Y es cierto que otros lenguajes tienen algo similar, pero precisamente Python había sido muy selecto en incluir un conjunto bastante reducido de características, que todo el mundo pudiese dominar. Al final se sacrifica legibilidad y facilidad de aprendizaje por una ergonomía que beneficia a unos pocos en unos casos concretos.

Lenguajes de programación barrocos

Universidad de Valladolid, ejemplo de barroco civil. Foto: https://artevalladolid.blogspot.com

Python lleva un tiempo entrando en un proceso de perlificación pero en mi opinión no es el único lenguaje que ha entrado en una espiral parecida. Cada vez más lenguajes han pasado del renacimiento, donde se buscaba la consistencia, la simetría, la sencillez sin perder la funcionalidad, hacia el barroco, donde los lenguajes son más recargados, con más elementos sintácticos, que cubren mejor casos concretos, pero que de por sí no son tan esenciales, no cambian aspectos fundamentales del lenguaje y normalmente introducen diversas formas de hacer algo en un mismo lenguaje.

Veamos más ejemplos: en C++20 se propuso añadir funcionalidad de dibujado 2D a la librería estándar (propuesta que fue rechazada en una historia bastante larga para este post) y se han propuesto conceptos, módulos, comparación de tres vías, reflexión, metaclases,… En C# 8.0 se han propuesto también bastantes cosas como records, tipos non-nullable, interfaces con métodos ya implementados (traits) y rangos. Y eso sin contar con las características que estos dos lenguajes ya tienen, que son bastante más extensos que Python.

Retablo lateral de la Iglesia de San Miguel y San Julián (Valladolid). Barroco puro. Foto: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:San_Miguel_-_retablo_relicario.jpg

Hay un horror vacui, horror al vacío, a funcionalidades. Siempre se añade y casi nunca se elimina. ¿Pero es realmente necesario? Es evidente que durante mucho tiempo, los lenguajes evolucionaban de forma muy lenta y muchos de los cambios que han hecho eran necesarios. Desde hace unos años, se ha aumentado la velocidad de los cambios, pero esto no puede seguir así eternamente, porque el ritmo que llevan muchas veces es superior al de los avances en lenguajes de programación y la retrocompatibilidad impide ir quitando cosas al mismo ritmo que se añaden. De este modo, todos los lenguajes que entran en esta espiral crecen y crecen. No se llegan a pulir, simplemente crecen.

La perfección no se alcanza cuando no hay nada más que añadir, sino cuando no hay nada más que quitar

Antoine de SaintExupéry

Uno podría comparar esto con lenguajes naturales, como el español o el inglés. En estos idiomas, pese a existir reglas, existen numerosas excepciones. Es posible que lenguajes como Python se estén viendo influenciados por las mismas mecánicas humanas que rigen los lenguajes naturales y que han hecho que existan excepciones. Tendría bastante sentido que ocurriese así. Pero personalmente, me gustaría que aprender Python no costase tanto como aprender alemán o francés.

Los procesos comunitarios

Para mí, gran parte de esta sobrecarga viene dada por los procesos comunitarios. En un proceso comunitario como PEP, comité de C++ o similares es mucho más fácil añadir que eliminar. En C++ la situación ha llegado a un punto en el que Bjarne Stroustrup, creador de C++, ha pedido que se relajen con las propuestas en Remember the Vasa!, en honor a un bonito barco sueco que se hundió por exceso de carga. No tanto por su peso, sino por su disposición y las reformas que hubo que hacer para que todo encajase.

El Vasa fue recuperado después de su naufragio y se expone en Estocolmo. Foto: https://rachelannsblog.wordpress.com/2016/08/03/set-sail-set-at-the-bottom-of-the-sea/

Es por ello que las personas encargadas de elegir que se añade al lenguaje o no deben de ser muy conscientes de lo que supone, ya que una vez se introduzca, va a ser casi imposible eliminarlo.

No estoy en contra de añadir nuevas características (¡al contrario!) pero se debe respetar la visión de conjunto del lenguaje, que todo cuadre y esté cohesionado. No siempre tener más es mejor.

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Será muy bien recibido

 

Bindings entre Rust y C/C++ con bindgen

Rust es un lenguaje con muchas posibilidades pero existe mucho código ya escrito en librerías de C y C++. Código que ha llevado mucho tiempo, que ha sido probado en miles de escenarios, software maduro y que no compensa reescribir. Afortunadamente podemos reutilizar ese código en nuestras aplicaciones Rust a través de bindings. Los bindings no son más que trozos de código que sirven de pegamento entre lenguajes. Esto es algo que se ha podido hacer desde siempre pero dependiendo de la librería podía llegar a ser muy tedioso. Afortunadamente tenemos bindgen, un programa que permite generar estos bindings de forma automática analizando el código de la librería de C o C++.

En este post veremos como usar SQLite desde Rust usando bindgen.

Instalando bindgen

En primer lugar necesitamos tener instalado Clang 3.9 o superior. En Ubuntu o Debian necesitamos estos paquetes:

Para el resto de plataformas puedes descargar el binario desde la página de descargas de LLVM.

Bindgen permite dos modos de uso: línea de comandos o desde el código Rust. El más habitual es desde código Rust pero antes veremos el modo en línea de comandos.

Modo línea de comandos

Para bindings sencillos podemos usar el modo línea de comandos. Instalamos binden con Cargo:

Su uso es muy sencillo:

Simplemente indicamos el fichero de cabecera que queremos traducir y su correspondiente fichero de salida en Rust. Este fichero será el pegamento. Vamos a crear un programa que use este pegamento:

Como se puede apreciar, las llamadas al módulo de pegamento de hacen desde un bloque unsafe ya que se van a usar punteros al estilo C, de forma insegura. Hace tiempo escribí sobre ello así que voy a saltarme esa parte.

Compilamos enlazando de forma manual libsqlite3 de la siguiente forma:

Si todo va bien, compilará aunque con numerosos warnings. En principio no son importantes.

Ahora si ejecutamos el programa resultante debería crear una base de datos nueva con una tabla contacts y los datos insertados.

¡Hemos conseguido llamar a una librería de C desde Rust y no hemos escrito ningún binding!

Build.rs

El sistema anterior funciona, pero no es lo más práctico, además no usa Cargo que es el sistema estándar de construcción de programas y crates un Rust. Lo habitual es dejar este proceso automatizado en el fichero build.rs que se ejecuta con Cargo.

Lo primero es añadir la siguiente línea al fichero Cargo.toml:

El siguiente paso consiste en crear un archivo cabecera de C que a su vez haga referencia a todos los archivos de cabecera que necesitamos. En el caso de SQLite es bastante simple.

Y lo llamamos wrapper.h

Ahora viene lo interesante. Dentro de build.rs creamos un programa que gracias a la API de bindgen haga lo mismo que la línea de comandos.

El archivo build.rs debe estar en la misma carpeta que Cargo.toml para que funcione.

Finalmente para hacer accesible nuestros bindings creamos un módulo llamado sqlite.rs con el siguiente contenido.

Lo único que hace es desactivar unos warnings molestos e incluir el texto de bindings.rs al completo.

Una vez hecho esto podemos usar desde el programa principal la librería de la misma forma que hemos visto antes.

Ahora podríamos usar estos bindings directamente en nuestro programa o rustizarlos (darles una capa segura alrededor e idiomática) y subirlo a Crates.io.

El código del post está en GitHub

Fabric, automatiza tareas en remoto

En la medida de lo posible tenemos que automatizar todo lo posible. No solo reducimos tiempo sino que reducimos errores, y a la vez, estamos documentando un proceso. Muchas de estas ideas ya las dejé claras en ¡Haz scripts! Sin embargo, hay situaciones donde es más complicada esta situación, como por ejemplo, trabajar con máquinas remotas. Aquí entra Fabric en acción, una librería para Python que permite automatizar procesos en remoto a través de SSH.

Originalmente Fabric, compatible únicamente con Python 2, funcionaba a través de unos archivos llamados Fabfile que se ejecutaban con el comando fab. Este mecanismo ha sido transformado por completo en Fabric 2, que ha salido hace nada. Yo ya he hecho la transición y puedo decir que el nuevo sistema, más enfocado a ser una librería sin más, es mucho más práctico y útil que el anterior.

Instalando Fabric

Voy a usar Pipenv, que es la manera recomendada de gestionar proyectos en Python actualmente.

Y accedemos al virtualenv con:

Conexiones

El elemento fundamental de Fabric a partir de la versión 2 son las conexiones. Estos objetos representan la conexión con otra máquina y podemos:

  • ejecutar comandos en el shell de la otra máquina, run, sudo.
  • descargar archivos desde la máquina remota a local, get
  • subir archivos de local a remoto, put
  • hacer forwarding, forward_local, forward_remote.

Para iniciar una conexión necesitamos la dirección de la máquina y alguna manera de identificarnos. En todo el tema de la autenticación Fabric delega el trabajo en Paramiko, que soporta gran variedad de opciones, incluida la opción de usar gateways.

Vamos a mostrar un ejemplo, en este caso, de autenticación con contraseña:

El objeto creado con Connection ya lo podemos usar. Habitualmente no es necesario cerrar la conexión aunque en casos extremos puede ser necesario, una manera es llamando a close, otra es con un bloque with.

Tareas

Una vez que ya tenemos la conexión podemos pasárselo a diferentes funciones, cada una con una tarea distinta. Veamos algunos ejemplos.

Actualizar con apt

Los comandos que necesiten sudo pueden necesitar una pseudo-terminal para preguntar la contraseña (si es que la piden, no todos los servidores SSH piden contraseña al hacer sudo). En ese caso añadimos, pty=True.

 

Backup de Mysql/Mariadb y cifrado con gpg

Requiere que MySQL/MariaDB esté configurado con la opción de autenticación POSIX (modo por defecto en el último Ubuntu)

Como véis, usar Fabric es muy sencillo, ya que apenas se diferencia de un script local.

Si queremos obtener el resultado del comando, podemos simplemente asignar a una variable la evaluación de los comandos run/sudo.

Grupos

Fabric es muy potente, pero en cuanto tengamos muchas máquinas vamos a hacer muchas veces las mismas tareas. Podemos usar un simple bucle for, pero Fabric nos trae una abstracción llamada Group. Básicamente podemos juntar conexiones en un único grupo y este ejecutas las acciones que pidamos. Existen dos tipos de grupo, SerialGroup, que ejecuta las operaciones secuencialmente y ThreadGroup que las ejecuta en paralelo.

O si tienes ya objetos de conexión creados:

Con esto ya deberías saber lo básico para manejar Fabric, una fantástica librería para la automatización en remoto. Yo la uso para este blog y otras webs. Existen alternativas como Ansible, aunque a mí nunca me ha terminado de gustar su manera de hacer las cosas, que requiere mucho más aprendizaje.