Over the past few weeks, I’ve transformed my backend project SparkTrace into a reproducible, test-driven, and CI/CD-integrated system—ready for international technical interviews and scalable deployments.
Here’s a breakdown of the key milestones:
🧠 Modular Architecture & Refactor
Reorganized Django commands into a clean structure under productos/management/commands/
Decoupled logic for API integration, CSV loading, and Spark job execution
Refactored settings and .gitignore for cross-platform compatibility
🧪 Automated Testing & Full Coverage
Built a complete test suite with pytest and pytest-django
Validated edge cases with JSON fixtures simulating real API responses
Achieved 100% coverage in critical modules: CSV loader, API integration, custom exceptions
Documented audit-ready testing strategy in bilingual README
⚙️ CI/CD Integration with GitHub Actions
Configured workflow to run tests and coverage on every push and pull request
Managed secrets (SECRET_KEY, CODECOV_TOKEN) securely via GitHub
Integrated Codecov for visual coverage reporting
Added badges for test status and coverage to README
🌐 Professional Presentation & Portfolio
Updated bilingual README with technical branding
Published progress on LinkedIn to showcase reproducibility and traceability
Live portfolio available at nicolasandrescl.pythonanywhere.com
🎯 What’s Next?
My goal is to lead backend projects with robust testing, API integration, and CI/CD pipelines that scale globally. SparkTrace is now a technical showcase for reproducibility, coverage, and auditability—ready for interviews, collaborations, and open-source contributions.
🇪🇸 Versión en español
De scripts locales a backend listo para el mundo: CI/CD, testing y cobertura en SparkTrace
Durante las últimas semanas, transformé mi proyecto backend SparkTrace en un sistema reproducible, orientado a testing y con integración CI/CD—preparado para entrevistas técnicas internacionales y despliegues escalables.
Aquí el resumen de los hitos clave:
🧠 Arquitectura modular y refactor
Reorganicé los comandos Django en una estructura limpia bajo productos/management/commands/
Desacoplé la lógica de integración API, carga CSV y ejecución de jobs Spark
Refactoricé los settings y .gitignore para compatibilidad multiplataforma
🧪 Testing automatizado y cobertura total
Construí una suite completa con pytest y pytest-django
Validé casos límite con fixtures JSON que simulan respuestas reales de API
Alcancé cobertura del 100% en módulos críticos: cargador CSV, integración API, excepciones personalizadas
Documenté la estrategia de testing lista para auditoría en README bilingüe
⚙️ Integración CI/CD con GitHub Actions
Configuré workflow para ejecutar tests y cobertura en cada push y pull request
Gestioné secretos (SECRET_KEY, CODECOV_TOKEN) de forma segura vía GitHub
Integré Codecov para reporte visual de cobertura
Añadí badges de estado de tests y cobertura al README
🌐 Presentación profesional y portafolio
Actualicé README bilingüe con branding técnico
Publiqué avances en LinkedIn destacando reproducibilidad y trazabilidad
Portafolio en vivo disponible en nicolasandrescl.pythonanywhere.com
🎯 ¿Qué sigue?
Mi objetivo es liderar proyectos backend con testing robusto, integración de APIs y pipelines CI/CD que escalen globalmente. SparkTrace es ahora una vitrina técnica de reproducibilidad, cobertura y auditoría—lista para entrevistas, colaboraciones y contribuciones open-source.
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