Siguiendo con los artículos centrados en la informática y en las tecnologías y lenguajes más utilizados en los nuevos desarrollos, hoy queremos centrarnos en JavaScript.

Qué es JavaScript

Básicamente JavaScript es un lenguaje, pensado para usarlo en la web y reconocido por los navegadores web, pensando para añadirle funcionalidad a las páginas web, tanto para modificar la interfaz de usuario, como para generar partes dinámicas en la misma.

Algunas de las características de JavaScript es un lenguaje interpretado, orientado a objetos y débilmente tipado. Básicamente quiere decir que se ejecuta línea a línea, que soporta clases y una metodología de trabajo similar a cualquier otro lenguaje orientado a objetos (como Java, C++, C# …) y que permite definir variables genéricas, para tratar con múltiples tipos de datos realizando conversiones implícitas.

Bueno no perdamos el hilo de la temática del tema, muchos diréis bueno esto ya lo sabe todo el mundo así que vamos al porqué hablo de JavaScript.

JavaScript básicamente lleva mucho tiempo “viviendo” en la web, pero en los últimos tiempos han surgido conceptos como las “web apps”, “web socket” etc. Es decir, hacer lo que estamos haciendo con aplicaciones de escritorio, pero programadas con tecnologías webs. Ahí es donde JavaScript ha tomado la delantera y se está convirtiendo en el lenguaje de referencia para todos estos proyectos.

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En este artículo os proponemos una manera muy sencilla y a la vez fácil, de validar datos complejos. Para ello vamos a usar expresiones regulares.

¿Qué son las expresiones regulares?

Básicamente a la hora de validar datos, muchas personas optan por una validación muy laxa y luego si algo sale mal, la culpa es del usuario. Como todos sabemos el usuario, siempre presta atención y nunca mete datos incorrectos, así que para qué preocuparnos.

Hoy os proponemos usar expresiones regulares, que consisten en indicar, el patrón que deben tener los datos para ser válidos.

El concepto expresión regular, no está ligado a ningún lenguaje de programación en concreto, sino que es un concepto del área de la programación. Por lo que la mayoría de lenguajes lo suelen implementar o hay bibliotecas externas que nos permiten utilizarla.

Construyendo los patrones

Para construir los patrones, se hace uso de una simbología que tiene un significado especial, aquí os dejo una tabla con ella:

Por ejemplo con la siguiente expresión regular, podemos validar una IP:

^(([0-2][0-9][0-9]|[0-9][0-9]|[0-9])\.){3}(([0-2][0-9][0-9]|[0-9][0-9]|[0-9]))

Básicamente buscamos un bloque, formado por números del estilo a 2XX,1XX,XX,X siendo X cualquier número del 0 al 9, seguidos de un punto. Este bloque se repite tres veces y luego volvemos a usar el patrón de los números.

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Bienvenidos a esta entrada en la que intentaremos mostrar como se incluye en un ejemplo real, reconocimiento de voz en nuestras aplicaciones o cualquier otro software que desarrollemos por nuestra parte.

Para utilizar este tutorial, vamos a utilizar la API de Wit.ia una start-up de éxito, que hasta hace pocos días solo había llamado la atención al sector de los desarrolladores y a Facebook, quién la acaba de comprar.

Como funciona Wit.ia

Este servicio intenta, llevar el reconocimiento de voz de forma sencilla a cualquier plataforma y software que desarrollemos, ahora mismo soportan todos los dispositivos móviles, clientes webs, aplicaciones programas en C, nuestras Raspberry Pi etc.

Pero no sólo buscan reconocer las palabras que decimos y formar un frase, como otros muchos servicios, sino que intentan analizar esa frase y extraer datos de la misma. Por ejemplo, si nosotros le decimos “hay 50º en Madrid” el nos devolverá:

{
  "msg_id": "0b9d437c-cb85-4871-a1d6-993e51de6f26",
  "_text": "hay 50 grados en Madrid",
  "outcomes": [
    {
      "_text": "hay 50 grados en Madrid",
      "intent": "wit_location",
      "entities": {
        "temperature": [
          {
            "type": "value",
            "value": 50
          }
        ],
        "location": [
          {
            "value": "Madrid"
          }
        ]
      },
      "confidence": 0.58
    }
  ]
}

Como se puede ver, nos devuelve el texto, que le hemos dicho, como cualquier software de reconocimiento de voz. Pero luego también nos informa en “entities” de que hay dos entidades:

• temperatura, de la cual sabemos el valor, que es 50.
• localización de la cual sabemos el valor que es Madrid.
• Con una confianza en su predicción del 58% (esto es debido, a que casi no he entrenado el software).

Si queréis ver otro ejemplo, podéis ver el propio que ofrecen los autores del servicio.

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