Mejorar la Robustez del Sistema con Validación de Datos Avanzada

Actualmente, nuestro sistema realiza validaciones básicas, pero podemos hacerlo mucho más robusto y a prueba de errores para garantizar la calidad de los datos en nuestro inventario.

**Tu Misión:**

Tu objetivo es crear un módulo de validación centralizado y utilizarlo para fortalecer la entrada de datos en `main.py`.

**Tareas Específicas:**

1. **Crear un Módulo de Validación (`validaciones.py`):**
* Crea un nuevo archivo llamado `validaciones.py`.
* Dentro de este archivo, crea funciones específicas para validar los datos de un producto. Por ejemplo:
* `validar_nombre(nombre: str) -> bool`: Debe verificar que el nombre no esté vacío (después de quitar espacios) y que quizás no exceda una longitud máxima (ej. 100 caracteres).
* `validar_precio(precio: float) -> bool`: Debe asegurar que el precio sea un número positivo (mayor que cero).
* `validar_stock(stock: int) -> bool`: Debe asegurar que el stock no sea un número negativo.

2. **Integrar las Validaciones en `main.py`:**
* Importa tus nuevas funciones de validación en `main.py`.
* Antes de llamar a `repo.create()` o `repo.update()`, utiliza estas funciones para validar los datos introducidos por el usuario.
* Si una validación falla, muestra un mensaje de error claro y específico al usuario (ej. "Error: El precio debe ser mayor que cero.") y evita que la operación continúe.

**Objetivos de Aprendizaje:**

* Modularización del código (separar la validación de la lógica principal).
* Creación de funciones reutilizables.
* Mejora de la experiencia de usuario a través de feedback claro.
* Programación defensiva para asegurar la integridad de los datos.