¿Qué paradigmas de programación existen?

• 1. Programación Imperativa
• 2. Programación Orientada a Objetos (OOP)
• 3. Programación Funcional
• 4. Programación Lógica
• 5. Programación Basada en Eventos
• 6. Programación Declarativa
• 7. Programación Reactiva
• Conclusión

• Estado mutable: El estado del programa puede cambiar a lo largo del tiempo.
• Ejecución secuencial: Las instrucciones se ejecutan en el orden en que se escriben.
• Control de flujo explícito: Uso de estructuras de control como bucles (for, while) y condicionales (if, switch).

• Simplicidad conceptual: Es fácil de entender y seguir para tareas secuenciales.
• Control detallado: Ofrece un control preciso sobre el estado y el flujo del programa.

• Complejidad en programas grandes: Puede ser difícil de manejar y depurar en programas complejos.
• Poca modularidad: La gestión del estado y el flujo tiende a entrelazarse, lo que reduce la reutilización del código.

• C
• Pascal
• Assembly

• Encapsulamiento: Los datos y métodos se agrupan en objetos.
• Herencia: Las clases pueden heredar propiedades y comportamientos de otras clases.
• Polimorfismo: Los objetos pueden ser tratados como instancias de su clase base.

• Modularidad: Fomenta la reutilización del código mediante clases y objetos.
• Mantenimiento: Facilita la actualización y el mantenimiento del software.
• Modelado natural: Permite modelar problemas del mundo real de manera más intuitiva.

• Sobrecarga conceptual: Puede ser complejo entender y diseñar correctamente.
• Rendimiento: La abstracción puede introducir sobrecarga y afectar el rendimiento.

• Java
• C++
• Python

• Funciones puras: Las funciones siempre producen el mismo resultado para los mismos argumentos y no tienen efectos secundarios.
• Inmutabilidad: Las estructuras de datos no cambian una vez creadas.
• Composición de funciones: Las funciones se pueden combinar para crear nuevas funciones.

• Previsibilidad: La ausencia de efectos secundarios facilita la comprensión y predicción del comportamiento del programa.
• Paralelismo: La inmutabilidad simplifica la concurrencia y el paralelismo.

• Curva de aprendizaje: Puede ser difícil de aprender para quienes están acostumbrados a la programación imperativa.
• Rendimiento: La inmutabilidad puede llevar a un mayor uso de memoria y a la creación de estructuras de datos temporales.

• Haskell
• Erlang
• Scala

• Declaratividad: Se especifica qué es cierto en lugar de cómo calcularlo.
• Inferencia automática: El motor de inferencia se encarga de derivar las conclusiones a partir de las reglas y hechos declarados.

• Alta abstracción: Permite expresar problemas complejos de manera concisa.
• Solución automática de problemas: El motor de inferencia puede encontrar soluciones de manera automática.

• Rendimiento: La inferencia lógica puede ser computacionalmente costosa.
• Limitaciones prácticas: No todos los problemas se modelan fácilmente con lógica.

• Prolog
• Datalog

• Desencadenadores: Las funciones o métodos se ejecutan en respuesta a eventos específicos.
• Asincronía: Permite manejar múltiples eventos de manera concurrente.

• Interactividad: Ideal para aplicaciones gráficas y sistemas interactivos.
• Escalabilidad: Facilita el manejo de múltiples eventos concurrentes.

• Complejidad en el manejo de estado: Puede ser difícil gestionar el estado de la aplicación de manera coherente.
• Depuración: La naturaleza asincrónica puede complicar la depuración.

• JavaScript (en entornos web)
• Node.js
• C# (con .NET y Windows Forms)

• Describen el problema: Se especifica el resultado deseado.
• Abstracción del control de flujo: No se define el orden de ejecución, sino las relaciones entre los datos.

• Simplicidad: Facilita la comprensión y el mantenimiento del código.
• Optimización: Los compiladores pueden optimizar el código mejor que los humanos.

• Flexibilidad limitada: Puede ser menos flexible que los enfoques imperativos.
• Rendimiento: En algunos casos, puede ser menos eficiente debido a la sobrecarga del compilador o intérprete.

• SQL
• HTML
• CSS

• Flujos de datos: Los datos cambian en respuesta a otros datos.
• Propagación automática: Los cambios se propagan automáticamente a través del sistema.

• Respuesta en tiempo real: Ideal para aplicaciones que requieren actualización en tiempo real.
• Composición sencilla: Facilita la composición de sistemas complejos a partir de componentes simples.

• Complejidad: Puede ser difícil de entender y diseñar correctamente.
• Sobrecarga: La propagación de cambios puede introducir sobrecarga de rendimiento.

• ReactiveX
• Bacon.js
• Elm