Publicar en PyPI puede convertir una utilidad de aprendizaje automático en una herramienta accesible para la comunidad. En este artículo presentamos una guía práctica para publicar un paquete de preprocesado de ML pensado para principiantes, bajo el lema ML: preprocesa, reporta y visualiza. La idea es ofrecer funciones sencillas para limpiar datos, imputar valores, codificar variables categóricas, escalar características y generar informes y gráficas que faciliten el análisis exploratorio.

Un buen paquete de preprocesado incluye transformadores reutilizables, pipelines compatibles con scikit learn, utilidades para datos faltantes, selectores de variables, transformaciones y generadores de reportes visuales. Los reportes pueden exportarse como HTML o JSON y también integrarse en notebooks para mostrar ejemplos. Pensamos en usuarios que comienzan en machine learning y en equipos que necesitan estandarizar pasos de preparación de datos antes de entrenar modelos.

Pasos claves para empaquetar y publicar en PyPI: estructurar el proyecto con un paquete claro y tests, documentar con README y ejemplos, elegir pyproject.toml o setup.cfg según la herramienta de packaging, construir wheel y sdist, probar en test.pypi, y finalmente subir con twine. Es recomendable usar versionado semántico, añadir etiquetas en el repositorio, automatizar la publicación con CI como GitHub Actions y asegurar que las dependencias estén bien acotadas para evitar conflictos.

Buenas prácticas adicionales: escribir pruebas unitarias que cubran transformaciones críticas, incluir notebooks de ejemplo y un changelog con notas de cada versión. Añadir badges de estado, cobertura y releases da confianza a los usuarios. Considera empaquetar extras opcionales para dependencias pesadas y documentar el API con ejemplos de uso en pipelines reales. Una vez publicado, mantener un canal de issues y actualizaciones periódicas ayuda a consolidar la adopción.

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