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id: compute_text_readability_py_datascience
name: compute_text_readability
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def compute_text_readability(texts, sample_max=500) -> dict"
description: "Calcula la legibilidad Flesch Reading Ease de un corpus de texto usando textstat con import perezoso y degradación. Filtra None/no-str/vacíos, muestrea hasta sample_max documentos (los primeros) y agrega los scores Flesch en {mean, p50, min, max}. Si textstat no está instalada devuelve available=False sin lanzar. Estilo dict-no-throw del grupo eda — nunca lanza."
tags: [eda, datascience, text, nlp, readability, flesch, textstat, pure, python]
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: [math, textstat]
example: |
  from datascience.compute_text_readability import compute_text_readability
  out = compute_text_readability(["The cat sat on the mat. It was warm and sunny."])
  # {"available": True, "n_scored": 1, "flesch": {"mean": 109.0, "p50": 109.0, "min": 108.96..., "max": 108.96...}}
tested: true
tests:
  - "test_prosa_ingles"
  - "test_vacio"
  - "test_degradacion"
test_file_path: "python/functions/datascience/compute_text_readability_test.py"
file_path: "python/functions/datascience/compute_text_readability.py"
params:
  - name: texts
    desc: "Lista de str (documentos del corpus). Los elementos None, no-str o vacíos tras strip() se descartan silenciosamente. El orden se respeta: el muestreo toma los primeros documentos válidos."
  - name: sample_max
    desc: "Número máximo de documentos válidos a puntuar (los primeros). Default 500. Acota el coste en corpus grandes. Valores no convertibles a int caen a 500; negativos se tratan como 0."
output: "Dict con exactamente 3 claves siempre presentes: available (bool: True si textstat se pudo importar), n_scored (int: nº de documentos efectivamente puntuados), flesch (dict con mean, p50, min, max). mean y p50 redondeados a 1 decimal; p50 por nearest-rank sobre los scores ordenados; min/max son los scores extremos sin redondear. Todos los valores de flesch son None cuando n_scored es 0. La función nunca lanza: cualquier excepción global (incluida ImportError de textstat) degrada a available=False, n_scored=0 y flesch todo None."
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## Ejemplo

```python
from datascience.compute_text_readability import compute_text_readability

textos = [
    "The cat sat on the mat. It was a warm and sunny day in the park.",
    "Reading is a wonderful habit. Books open doors to new worlds and ideas.",
    "He ran quickly to the store to buy some fresh bread and a bottle of milk.",
]

compute_text_readability(textos)
# {
#   "available": True,
#   "n_scored": 3,
#   "flesch": {"mean": 91.4, "p50": 95.4, "min": 70.08..., "max": 108.83...}
# }

# Corpus vacío (textstat presente): available True pero nada que puntuar.
compute_text_readability([])
# {"available": True, "n_scored": 0,
#  "flesch": {"mean": None, "p50": None, "min": None, "max": None}}
```

## Cuando usarla

Úsala en un EDA de texto cuando necesites una métrica única y comparable de
**lo fácil que es de leer** un corpus de documentos (descripciones, reviews,
artículos, tickets). Devuelve el resumen Flesch Reading Ease agregado
(`mean`/`p50`/`min`/`max`) listo para un report o un bloque del notebook, sin
tener que iterar `textstat` a mano. Pásale la lista de textos crudos y, si el
corpus es grande, limita el coste con `sample_max`. El estilo dict-no-throw
permite incrustarla en pipelines del grupo `eda` sin envolver en try/except.

## Gotchas

- **`textstat` es una dependencia opcional.** Si no está instalada (o falla al
  importar) la función NO lanza: devuelve `available=False`, `n_scored=0` y
  `flesch` todo `None`. Comprueba `available` antes de interpretar los números.
- **Flesch Reading Ease está pensado para prosa en inglés.** Aplicado a otros
  idiomas o a texto no-prosa (código, listas, tablas, cadenas muy cortas) los
  scores no son interpretables, aunque se calculen sin error.
- **Escala Flesch:** valores **altos** = más fácil de leer (≈90–100 muy fácil),
  valores **bajos** = más difícil (puede ser negativo en texto muy denso). No
  se recortan a ningún rango: se reportan tal cual los devuelve `textstat`.
- **`available=True` con `n_scored=0`** significa que `textstat` está presente
  pero el corpus no aportó documentos puntuables (vacío, solo None/no-str, o
  todos los docs fallaron al puntuar). Es distinto de `available=False`.
- **Muestreo = los primeros `sample_max`**, no aleatorio. Si el orden del corpus
  está sesgado, el resumen reflejará ese sesgo.
- **`mean` y `p50` redondean a 1 decimal**; `min`/`max` se devuelven sin
  redondear (los scores extremos reales).
