Laboratorio: entorno de trabajo

Todo el curso se trabaja en un mismo entorno, con gcc, gdb, make, Git y Python 3.14. Hay dos formas de abrirlo.

Opción 1: GitHub Codespaces (la habitual)

Solo requiere un navegador, internet y una cuenta de GitHub, así que funciona en las computadoras de la universidad. Necesita una conexión estable: si el laboratorio no la tiene, usen la opción 2, que funciona sin internet una vez construida la imagen.

1. Crear una cuenta en GitHub, con el correo de la universidad si es posible.
2. Abrir el repositorio del curso, en el enlace que da el docente.
3. Elegir Code → Codespaces → Create codespace. La primera vez tarda unos minutos.
4. En la terminal de abajo, correr env/check.sh. Todas las líneas deben decir ok.

Al terminar, cierren la pestaña y detengan el codespace desde https://github.com/codespaces. La cuenta gratuita incluye 120 horas de cómputo al mes, que en una máquina de 2 núcleos rinden 60 horas de uso, y 15 GB de almacenamiento. Alcanza para el curso si no dejan el codespace encendido sin usarlo. Antes de cerrar, descarguen los archivos que tengan que entregar.

Opción 2: Docker en una laptop

1. Instalar Docker.
2. En la carpeta del curso, correr env/run.sh. La primera vez construye la imagen.
3. Dentro del contenedor, correr env/check.sh. Todas las líneas deben decir ok.

Se edita con cualquier editor en la laptop, porque la carpeta es la misma dentro y fuera del contenedor.

Compilar

gcc -Wall -Wextra -std=c17 -g -fsanitize=address,undefined programa.c -o programa
./programa

Cada laboratorio trae un Makefile, así que normalmente basta con make y make test.

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