Curso completo de Python

Lección 1 • Entrada, Salida y Formateo de Cadenas

Enseña print(), input() y técnicas modernas de formateo de cadenas. Permite crear scripts interactivos y una salida de programa legible.

Lección 2 • Variables y Tipos de Datos Incorporados

Explica el tipado dinámico, la asignación de variables y los tipos fundamentales. Dominar esto es la base para cada tarea de manipulación de datos que sigue.

Lección 3 • Sintaxis Fundamental y Estructura del Código

Introduce las reglas de indentación, comentarios y estructura de sentencias. Los hábitos de sintaxis correctos previenen errores a lo largo del curso.

Lección 4 • Operadores y Expresiones

Cubre operadores aritméticos, de comparación, lógicos y a nivel de bits. Los estudiantes combinan operadores para formar expresiones computacionales significativas.

Lección 1 • Fundamentos del Manejo de Excepciones

Cubre los bloques try, except, else y finally para la gestión de errores. Un manejo robusto de errores previene fallos en todos los proyectos subsiguientes.

Lección 2 • Comprensiones y Generadores

Introduce las comprensiones de listas, diccionarios y conjuntos, además de las expresiones generadoras. Produce patrones de iteración concisos y eficientes en memoria.

Lección 3 • Sentencias Condicionales

Cubre los bloques if, elif y else con condiciones anidadas. Construye la lógica de toma de decisiones esencial para todos los programas del mundo real.

Lección 4 • Bucles While y Control de Bucles

Enseña bucles while, break, continue y cláusulas else. Los estudiantes controlan la finalización de bucles con precisión en escenarios complejos.

Lección 1 • Definición y Llamada de Funciones

Cubre la sintaxis def, los valores de retorno y las convenciones de llamada. Las funciones son la unidad principal de reutilización en cada proyecto de Python.

Lección 2 • Técnicas Avanzadas de Parámetros

Enseña valores por defecto, *args, **kwargs y parámetros solo por palabra clave. Permite APIs flexibles usadas en librerías y frameworks.

Lección 3 • Ámbito, Closures y Espacios de Nombres

Explica las reglas de ámbito LEGB, global/nonlocal y la mecánica de los closures. Previene errores sutiles causados por el uso compartido no intencionado de variables.

Lección 4 • Funciones Lambda y Herramientas Funcionales

Cubre expresiones lambda y las funciones integradas map(), filter() y functools. Permite transformaciones de datos concisas al estilo funcional.

Lección 1 • Listas y Tuplas

Cubre la mutación de listas, el slicing, el ordenamiento y las tuplas inmutables. Estas secuencias sustentan los pipelines de datos construidos en capítulos posteriores.

Lección 2 • Módulo Collections

Introduce Counter, defaultdict, deque y OrderedDict. Estos contenedores especializados resuelven problemas comunes con menos código.

Lección 3 • Complejidad Algorítmica y Selección

Explica la notación Big-O para operaciones incorporadas y guía la selección de estructuras. Elegir correctamente previene cuellos de botella de rendimiento a escala.

Lección 4 • Cadenas como Secuencias

Explora los métodos de cadena, el slicing y la codificación. El dominio de las cadenas es necesario para el análisis de archivos y el trabajo con APIs que se cubre más adelante.

Lección 1 • Métodos y Propiedades

Enseña métodos de instancia, clase y estáticos, además de @property. El acceso controlado a atributos refuerza la integridad de datos en todo el código.

Lección 2 • Clases, Objetos y Atributos

Cubre la definición de clases, __init__, atributos de instancia vs. de clase. Los objetos encapsulan estado y comportamiento para un diseño modular.

Lección 3 • Herencia y Polimorfismo

Explica herencia simple y múltiple, super() y sobreescritura de métodos. El polimorfismo permite un diseño de componentes flexible e intercambiable.

Lección 4 • Dataclasses y Patrones Modernos de POO

Introduce @dataclass, slots e instancias congeladas para reducir el código repetitivo. Los patrones modernos producen definiciones de clases más seguras y legibles.

Lección 1 • Entornos Virtuales y Gestión de Dependencias

Explica venv, pip y archivos de requirements para entornos aislados. El aislamiento previene conflictos de versiones en flujos de trabajo multiproyecto.

Lección 2 • Esenciales de la Biblioteca Estándar

Releva los módulos os, sys, pathlib, datetime, json y re. Estas herramientas integradas resuelven tareas comunes sin dependencias de terceros.

Lección 3 • Creación y Distribución de Paquetes

Enseña __init__.py, subpaquetes y configuración de pyproject.toml. Un empaquetado correcto permite la reutilización entre proyectos y equipos.

Lección 4 • Módulos y Sistema de Importación

Cubre import, from-import, alias y rutas de búsqueda de módulos. Comprender las importaciones previene dependencias circulares y conflictos de espacios de nombres.

Lección 1 • APIs HTTP con requests y httpx

Cubre GET, POST, headers, autenticación y manejo de errores. La integración de APIs es una habilidad central para el trabajo moderno de backend y datos.

Lección 2 • Lectura y Escritura de Archivos

Cubre open(), context managers, modos de texto vs. binario y CSV. La E/S de archivos es el punto de entrada para todos los pipelines de ingesta de datos.

Lección 3 • Trabajo con Rutas y el Sistema de Archivos

Enseña operaciones con pathlib, recorrido de directorios y metadatos de archivos. Un manejo robusto de rutas previene problemas de compatibilidad multiplataforma.

Lección 4 • Construcción de APIs REST con FastAPI

Enseña definición de rutas, modelos de solicitud, validación y respuestas. Los estudiantes exponen sus propios servicios de datos mediante un framework listo para producción.

Lección 1 • Prueba unitaria con pytest

Cubre funciones de test, aserciones, fixtures y parametrize. Los tests automatizados detectan regresiones antes de que el código llegue a producción.

Lección 2 • Perfilado y Optimización de Rendimiento

Introduce cProfile, timeit y memory_profiler para la detección de cuellos de botella. La optimización basada en datos evita ajustes prematuros y equivocados.

Lección 3 • Calidad de Código y Análisis Estático

Cubre type hints, mypy, flake8 y black para bases de código mantenibles. Los estándares aplicados reducen errores y facilitan las revisiones de código en equipo.

Lección 4 • Técnicas y Herramientas de Debugging

Cubre pdb, debuggers de IDE, breakpoints y debugging basado en logging. El debugging sistemático reduce el tiempo dedicado a diagnosticar problemas en producción.