En el mundo de la automatización y la programación visual, Dynamo se está convertiendo cada día más herramienta esencial para el sector AEC. Sin embargo, hay situaciones específicas en las que el uso de Python dentro de Dynamo se convierte en una opción más poderosa y eficiente.
Te voy a contar cuándo y por qué deberíamos optar por utilizar Python en lugar de depender exclusivamente de Dynamo.
Cuándo Usar Python
1. Nodo/Función que no existe en Dynamo?
Una de las razones más convincentes para utilizar Python en Dynamo es cuando nos enfrentamos a la falta de un nodo específico o no sabemos cómo buscarlo.
En el mundo de la programación y la automatización, es común encontrarse en situaciones donde necesitemos realizar acciones complejas/específicas para un PR en contreto.
Si no podemos identificar el nodo adecuado en Dynamo, puede parecer como si esa función no existiera para nosotros al estar cerrados en el mundo Dynamo. Aquí es donde Python entra en juego, permitiéndonos crear nodos específicos que podríamos haber pasado por alto en el entorno de programación visual.
2. La Complejidad de las Funcionalidades en Dynamo
Dynamo ofrece una interfaz gráfica intuitiva, pero a veces, la creación de acciones complejas puede volverse confusa con demasiados nodos.
La programación mediante scripts en Python resuelve este problema al proporcionar una forma más clara y organizada de implementar tareas automatizadas. La ejecución eficiente de scripts puede simplificar la automatización de tareas, evitando el caos de conexiones entre nodos.
3. Optimización de Recursos con Python
La manipulación de geometrías y objetos masivos puede poner a prueba los límites de la capacidad de procesamiento de un ordenador. En este escenario, la optimización de recursos se convierte en una prioridad.
Con el uso de scripts en Python permite ahorrarnos recursos de memoria y procesamiento especialemnte cuando trabajamos con miles de objetos, asegurando que nuestras operaciones sean eficientes en tiempo y no sobrecarguen nuestro ordenador con todo lo que implica.
4. Bucles y Recursividad / Las Iteraciones
En el ámbito de la programación, las iteraciones representan procesos que se ejecutan de manera repetitiva, ya sea basándose en condiciones específicas o hasta que se alcance una acción determinada.
Los bucles y la recursividad son herramientas esenciales para realizar operaciones de manera organizada y repetitiva. En el contexto de Dynamo, una plataforma visual de programación, la capacidad de crear bucles mediante conexiones directas entre nodos puede convertirse en un desafío, no te lo aconsejo, posbilemnte tengas que reiniciar Revit una docena de veces.
Iterar, en este contexto, implica ejecutar un conjunto de instrucciones de forma repetida, permitiendo automatizar tareas y simplificar procesos mediante la reutilización de código.
Python, falicita esta función sin complicaciones, la implementación de bucles y recursividad, proporcionando flexibilidad y eficiencia en el diseño de algoritmos
Ver la Programación Visual como Primer Paso
La programación visual, como la proporcionada por Dynamo, sirve como un trampolín para entender la lógica a la hora de programar en cualquier idioma, antes de aventurarnos en la escritura de código.
Tras eso, Python permite superar las limitaciones visuales y diseñar algoritmos más complejos de manera más eficiente.
Esto no solo amplía las posibilidades de programación en Dynamo, sino que también mejora la capacidad de abordar problemas y tareas más avanzadas de manera estructurada y elegante.
