\"docs: Anadir seccion sobre creacion de datos de demostracion complejos\"

GEMINI.md

@@ -324,3 +324,91 @@ Interactuar con la base de datos directamente usando `psql` a través de `docker
     ```
 
 Este método evita los problemas de entrecomillado y permite ejecutar consultas complejas de manera confiable.
+
+---
+
+## Creación de Datos de Demostración Complejos
+
+Cuando los datos de demostración tienen dependencias complejas o requieren lógica de negocio (por ejemplo, cambiar el estado de un registro, o crear registros relacionados que dependen de otros), el uso de archivos XML puede ser limitado y propenso a errores de carga.
+
+En estos casos, es preferible utilizar un script de Python para crear los datos de demostración.
+
+### Procedimiento
+
+1.  **Crear un Script de Python:**
+    Crea un script que utilice el ORM de Odoo para crear los registros de demostración. Esto permite utilizar la lógica de negocio de los modelos, como los métodos `create` y `write`, y buscar registros existentes con `search` y `ref`.
+
+    **Ejemplo (`create_lab_requests.py`):**
+    ```python
+    import odoo
+
+    def create_lab_requests(cr):
+        env = odoo.api.Environment(cr, odoo.SUPERUSER_ID, {})
+        
+        # Eliminar órdenes de venta de demostración no deseadas
+        unwanted_orders = env['sale.order'].search([('name', 'in', ['S00001', ...])])
+        for order in unwanted_orders:
+            try:
+                order.action_cancel()
+            except Exception:
+                pass
+        try:
+            unwanted_orders.unlink()
+        except Exception:
+            pass
+
+        # Crear solicitudes de laboratorio
+        patient1 = env.ref('lims_management.demo_patient_1')
+        doctor1 = env.ref('lims_management.demo_doctor_1')
+        hemograma = env.ref('lims_management.analysis_hemograma')
+
+        env['sale.order'].create({
+            'partner_id': patient1.id,
+            'doctor_id': doctor1.id,
+            'is_lab_request': True,
+            'order_line': [
+                (0, 0, {'product_id': hemograma.product_variant_id.id, 'product_uom_qty': 1})
+            ]
+        })
+
+    if __name__ == '__main__':
+        db_name = 'lims_demo'
+        registry = odoo.registry(db_name)
+        with registry.cursor() as cr:
+            create_lab_requests(cr)
+            cr.commit()
+    ```
+
+2.  **Integrar el Script en la Inicialización:**
+    Modifica el script `init_odoo.py` para que ejecute el script de creación de datos después de que Odoo haya terminado de instalar los módulos.
+
+    **En `docker-compose.yml`**, asegúrate de que el script esté disponible en el contenedor `odoo_init`:
+    ```yaml
+    volumes:
+      - ./create_lab_requests.py:/app/create_lab_requests.py
+    ```
+
+    **En `init_odoo.py`**, añade la lógica para ejecutar el script:
+    ```python
+    # --- Lógica para crear datos de demostración personalizados ---
+    print("Creando datos de demostración complejos...")
+    sys.stdout.flush()
+
+    with open("/app/create_lab_requests.py", "r") as f:
+        script_content = f.read()
+
+    create_requests_command = f"""
+        odoo shell -c {ODOO_CONF} -d {DB_NAME} <<'EOF'
+{script_content}
+EOF
+    """
+
+    result = subprocess.run(
+        create_requests_command,
+        shell=True,
+        capture_output=True,
+        text=True,
+        check=False
+    )
+    ```
+Este enfoque proporciona un control total sobre la creación de datos de demostración y evita los problemas de dependencia y orden de carga de los archivos XML.