Metadata-Version: 2.4
Name: holonet-py
Version: 1.0.0
Summary: Infraestructura experimental para la simulación de redes muónicas holográficas
Author-email: Equipo Holonet <equipo@example.com>
Project-URL: Homepage, https://github.com/holonet-labs/holonet-py
Project-URL: Repository, https://github.com/holonet-labs/holonet-py
Project-URL: Documentation, https://holonet-labs.github.io/holonet-py
Requires-Python: >=3.10
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: scipy
Requires-Dist: fastapi
Requires-Dist: httpx
Requires-Dist: uvicorn[standard]
Requires-Dist: websockets
Requires-Dist: pyzmq
Requires-Dist: rpyc
Requires-Dist: torch
Requires-Dist: pydantic
Requires-Dist: PyYAML
Provides-Extra: docs
Requires-Dist: mkdocs; extra == "docs"
Requires-Dist: mkdocs-material; extra == "docs"
Requires-Dist: matplotlib; extra == "docs"
Requires-Dist: mkdocs-htmlproofer-plugin; extra == "docs"
Provides-Extra: tests
Requires-Dist: pytest; extra == "tests"
Requires-Dist: httpx; extra == "tests"

# Holonet Muónica

Proyecto experimental basado en la hoja de ruta muónica. Este repositorio implementa la infraestructura necesaria para simular la red holográfica y preparar integraciones posteriores con hardware y servicios externos. La versión **1.0.0** marca el primer hito público disponible tanto en GitHub como en PyPI.

## Instalación desde PyPI

```bash
pip install holonet-py
```

La distribución publica el paquete `holonet` y expone todas las abstracciones descritas en la documentación. Para verificar la versión instalada se puede ejecutar:

```python
import holonet

print(holonet.__version__)
```

Si el comando imprime `1.0.0`, la instalación coincide con la versión liberada.

## Estructura inicial

```
src/holonet/
├── core/
├── modulation/
├── transmission/
├── decoding/
├── network/
├── interface/
├── simulation/
├── hardware/
└── security/
```

## Plan de tareas

El desarrollo se organiza según las fases propuestas:

1. **Inicialización**: configuración de empaquetado, documentación y estructura base.
2. **Abstracciones núcleo**: definición de paquetes, señales y nodos.
3. **Simulación**: motor muónico inicial, transporte y decodificación.
4. **Modulación**: patrones leptónicos reutilizables.
5. **Red**: topologías y coordinación de nodos.
6. **Interfaces**: API web y puente WebSocket.
7. **Hardware simulado**: drivers mock y seguridad básica.
8. **Inteligencia adaptativa**: algoritmos de optimización y topología dinámica.
9. **Empaquetado y CI/CD**: documentación extendida y flujos de despliegue.

Cada tarea se implementa con módulos y pruebas específicas para facilitar la colaboración futura.

## Uso

1. Instalar dependencias para desarrollo local (incluye pruebas y documentación):
   ```bash
   pip install -e .[tests,docs]
   ```
   > **Nota**: el extra `tests` instala `httpx`, necesario para ejecutar las
   > pruebas que dependen de `fastapi.testclient`.
2. Ejecutar pruebas con cobertura:
   ```bash
   coverage run -m pytest
   ```
3. Generar reportes de cobertura:
   ```bash
   coverage xml
   coverage report
   ```
   El archivo `coverage.xml` se puede abrir con herramientas compatibles (por ejemplo, VS Code o Codecov) y el comando `coverage report` mostrará un resumen en la terminal.
4. Generar documentación:
   ```bash
   mkdocs serve
   ```
5. Validar la documentación generada y los enlaces externos:
   ```bash
   mkdocs build --strict
   HTMLPROOFER_VALIDATE_RENDERED=true mkdocs build --strict
   ```
   El primer comando ejecuta una compilación estricta que activa el plugin `mkdocs-htmlproofer-plugin` sobre el contenido en Markdown. El segundo vuelve a ejecutar la verificación analizando el HTML final renderizado; así se detectan posibles problemas introducidos por plantillas o extensiones.

## Despliegue automático de la documentación

El repositorio cuenta con un flujo de trabajo de GitHub Actions que instala las dependencias de documentación y ejecuta `mkdocs gh-deploy` cada vez que se hace `push` sobre la rama `main`. La acción utiliza el `GITHUB_TOKEN` integrado del repositorio con permisos de escritura sobre el historial para publicar el sitio en la rama `gh-pages`.

Para completar la configuración es necesario habilitar GitHub Pages desde **Settings → Pages** y seleccionar **GitHub Actions** como fuente de despliegue. Tras guardar los cambios, cada actualización en `main` generará y publicará automáticamente la última versión de la documentación.

### Configuración de `LeptonicGuard`

- De forma predeterminada utiliza `InMemoryTokenStore`, un almacén en memoria que no requiere configuración adicional.
- Los tokens emitidos caducan automáticamente (TTL configurable, 5 minutos por
  defecto) y se registran eventos de auditoría accesibles mediante
  `POST /audit/events`.
- Para reutilizar tokens entre procesos se puede instalar la dependencia opcional `redis` e inicializar el guardián con `RedisTokenStore`:
  ```python
  from redis import Redis
  from holonet.security.leptonic_guard import LeptonicGuard
  from holonet.security.token_store import RedisTokenStore

  guard = LeptonicGuard(store=RedisTokenStore(Redis.from_url("redis://localhost:6379/0")))
  ```
- En entornos de pruebas se recomienda inyectar un stub que implemente `TokenStoreProtocol` para verificar la emisión y validación de tokens.
- La API REST incorpora `POST /nodes/register` para asociar un secreto
  compartido a cada nodo antes de solicitar tokens con `POST /token`.

## Repositorio de ejemplos

El directorio [`examples/`](examples/README.md) agrupa proyectos listos para clonar o copiar dentro de otros repositorios:

- **Flask**: microservicio que utiliza `MTQBridge` para exponer un endpoint REST con resultados de túneles cuánticos simulados.
- **FastAPI**: API asíncrona con streaming de eventos MTQ y validación mediante `pydantic`.
- **Sockets MTQ**: servidor y cliente que intercambian marcos ópticos encapsulados a través de sockets TCP convencionales, demostrando la capa túnel clásica.

Cada ejemplo incluye instrucciones de ejecución y comandos de prueba rápidos. Se puede utilizar como base de un repositorio externo dedicado a demostraciones.

## Contenedor Docker experimental

El directorio [`docker/`](docker/README.md) contiene un `Dockerfile` listo para construir un contenedor con la red tunelada simulada. La imagen instala `holonet-py`, expone scripts para activar una topología MTQ mínima y configura `tmux` para observar los túneles generados. Ejemplo rápido de construcción y ejecución:

```bash
docker build -t holonet-sandbox docker/
docker run --rm -it -p 8000:8000 holonet-sandbox
```

El contenedor inicia un `uvicorn` con el demo de FastAPI y mantiene disponible una sesión interactiva para ejecutar los demás ejemplos.

