Proyecto: lista de tareas en CLI

Paso 1: decide qué información necesita una tarea

Antes de escribir funciones, define el dato. Para este proyecto una tarea puede ser simplemente un diccionario con dos piezas: el texto y si está terminada.

tarea = {
    "texto": "Repasar funciones",
    "hecha": False,
}

print(tarea["texto"])
print(tarea["hecha"])

Este modelo es deliberadamente pequeño. No añadas fecha, prioridad, etiquetas o identificadores hasta que exista una necesidad concreta. Cada campo extra añade decisiones y posibles errores.

Paso 2: construye el corazón antes de construir el menú

El programa debería poder trabajar aunque todavía no exista input(). Eso permite probar las reglas con datos controlados.

def agregar(tareas, texto):
    tareas.append({"texto": texto, "hecha": False})


def completar(tareas, posicion):
    tareas[posicion]["hecha"] = True


def pendientes(tareas):
    return [t for t in tareas if not t["hecha"]]


tareas = []
agregar(tareas, "Practicar listas")
agregar(tareas, "Leer 10 minutos")
completar(tareas, 0)
print(len(pendientes(tareas)))

Observa la ventaja: si completar() falla, no necesitas investigar un menú, un archivo y cinco opciones. El error está en una pieza pequeña.

Paso 3: deja que la interfaz traduzca lo que escribe la persona

La terminal produce texto. Tu lógica trabaja mejor con valores ya preparados. Por eso conviene que la interfaz haga la traducción y luego llame a las funciones del proyecto.

def procesar_opcion(opcion, tareas):
    if opcion == "1":
        return "Añadir"
    if opcion == "2":
        return f"Hay {len(tareas)} tareas"
    return "Opción no válida"

print(procesar_opcion("2", [{"texto": "Estudiar", "hecha": False}]))

Paso 4: añade persistencia cuando el núcleo ya funciona

Guardar en JSON es una capa nueva, no una razón para reescribir el proyecto. Dos funciones pequeñas pueden encargarse de leer y guardar la lista completa.

import json
from pathlib import Path

RUTA = Path("tareas.json")

def guardar(tareas):
    RUTA.write_text(json.dumps(tareas, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")

def cargar():
    if not RUTA.exists():
        return []
    return json.loads(RUTA.read_text(encoding="utf-8"))

No necesitas ejecutar este bloque para entender la idea: guardar() transforma la lista en texto JSON y cargar() recupera una lista o devuelve una vacía si todavía no existe archivo.

Construye el MVP en cuatro checkpoints

Cada checkpoint conserva lo anterior. No añadas colores, prioridades, fechas ni usuarios hasta que estos cuatro funcionen.

Checkpoint 1 · representar una tarea

Comprar pan
False

La salida aparecerá aquí.

tarea = {"texto": "Comprar pan", "hecha": False}
print(tarea["texto"])
print(tarea["hecha"])

Checkpoint 2 · añadir y listar

Comprar pan
Estudiar Python

La salida aparecerá aquí.

def agregar(tareas, texto):
    tareas.append({"texto": texto, "hecha": False})

tareas = []
agregar(tareas, "Comprar pan")
agregar(tareas, "Estudiar Python")
for tarea in tareas:
    print(tarea["texto"])

Checkpoint 3 · completar sin destruir datos

Comprar pan | True

La salida aparecerá aquí.

def completar(tareas, posicion):
    tareas[posicion]["hecha"] = True

tareas = [{"texto": "Comprar pan", "hecha": False}]
completar(tareas, 0)
print(tareas[0]["texto"], "|", tareas[0]["hecha"])

Checkpoint 4 · persistir y recuperar

[{'texto': 'Comprar pan', 'hecha': True}]

La salida aparecerá aquí.

import json

tareas = [{"texto": "Comprar pan", "hecha": True}]
texto = json.dumps(tareas)
recuperadas = json.loads(texto)
print(recuperadas)

Si el proyecto se rompe, localiza primero la capa

• Los datos están mal: inspecciona la lista y un diccionario concreto.
• La regla está mal: llama a la función directamente sin menú.
• La entrada falla: imprime temporalmente lo que devuelve input().
• No se conserva al reiniciar: revisa solo cargar() y guardar().

Esta división evita el pensamiento “todo está roto”. Casi siempre hay una capa concreta que está produciendo el resultado inesperado.

La versión 1 está terminada mucho antes de ser perfecta