Curso de automatización con Python

Clase 1 • Trabajando con estructuras de datos integradas

Manipulá listas, tuplas, diccionarios y conjuntos para almacenar y procesar datos de automatización. Elegir la estructura correcta impacta directamente en la eficiencia del script.

Clase 2 • Manejo de errores y fundamentos de depuración

Usá bloques try/except y herramientas de depuración para escribir scripts robustos. Los scripts de automatización deben manejar estados inesperados sin fallar.

Clase 3 • Funciones y reutilización de código

Defini, llamá y organizá funciones para eliminar la repetición en el código de automatización. Introduce el alcance y los valores de retorno, críticos para el diseño modular de scripts.

Clase 4 • Elementos esenciales de sintaxis de Python

Cubrí variables, tipos de datos, operadores y construcciones de flujo de control. Estos elementos primitivos sustentan cada script de automatización que se escriba más adelante en el curso.

Clase 1 • Automatización de tareas a nivel de SO

Ejecutá comandos de shell, gestioná procesos e interactuá con variables de entorno desde Python. Conecta los scripts de Python con el sistema operativo subyacente.

Clase 2 • Gestión de rutas y directorios

Navegá y manipulá el sistema de archivos usando los módulos pathlib y os. Un manejo confiable de rutas evita que los scripts fallen en diferentes sistemas operativos.

Clase 3 • Leer y escribir archivos

Abrí, leé, escribí y cerrá archivos de texto y binarios usando la API de archivos integrada de Python. La E/S de archivos es el punto de entrada para la mayoría de las tareas de automatización del mundo real.

Clase 4 • Trabajar con archivos CSV y JSON

Parseá y generá datos CSV y JSON, los dos formatos más comunes en los pipelines de automatización. Conecta las habilidades de E/S de archivos con el procesamiento de datos estructurados.

Clase 1 • Realizar solicitudes HTTP con Requests

Usá la librería requests para enviar llamadas HTTP, manejar respuestas y gestionar sesiones. Proporciona el conjunto de herramientas principal para tareas de automatización web y de API.

Clase 2 • Parsear HTML con BeautifulSoup

Extraé datos estructurados de HTML crudo usando selectores y métodos de recorrido de BeautifulSoup. Permite el scraping de sitios web que no exponen una API pública.

Clase 3 • Fundamentos de HTTP para automatización

Comprendé los métodos HTTP, códigos de estado, encabezados y ciclos de solicitud/respuesta. Este conocimiento es necesario antes de enviar cualquier solicitud web automatizada.

Clase 4 • Consumir y automatizar APIs REST

Autenticá, paginá y automatizá flujos de trabajo contra APIs REST. Conecta las habilidades HTTP con escenarios de integración reales utilizados en entornos profesionales.

Clase 1 • Configuración de Selenium y control del navegador

Instalá Selenium, configurá WebDriver y abrí, navegá y cerrá navegadores desde Python. Establece la base para todas las tareas de automatización de navegadores.

Clase 2 • Localizar e interactuar con elementos

Encontrá elementos de página usando ID, CSS, XPath y otros localizadores, luego hacé clic, escribí y seleccioná. La interacción con elementos es la acción central en cualquier script de automatización de navegadores.

Clase 3 • Automatización de formularios y flujos de inicio de sesión

Construí scripts que inicien sesión, completen formularios de varios pasos y manejen desafíos de autenticación. Cubre el caso de uso de automatización de navegadores más común del mundo real.

Clase 4 • Técnicas avanzadas de Selenium

Ejecutá JavaScript, manejá alertas, cambiá de iframes y extraé datos de páginas complejas. Amplía las habilidades centrales de Selenium para manejar casos extremos en scripts de producción.

Clase 1 • Introducción a pandas para automatización

Cargá, inspeccioná y filtrá datos tabulares usando DataFrames. pandas es la herramienta principal para tareas de automatización basadas en datos en este curso.

Clase 2 • Transformación y agregación de datos

Aplicá funciones, agrupá datos y calculá resúmenes para transformar datos crudos en información valiosa. La transformación es el paso central en cualquier pipeline de automatización de datos.

Clase 3 • Validación de datos y controles de calidad

Escribí verificaciones automatizadas que detecten duplicados, valores atípicos y violaciones de esquema en conjuntos de datos. Los controles de calidad de datos evitan que los errores se propaguen a través de los pipelines de automatización.

Clase 4 • Automatizar Excel con openpyxl

Leé, escribí y formateá libros de Excel mediante programación usando openpyxl. Permite el reemplazo completo de los informes manuales de Excel con scripts de Python automatizados.

Clase 1 • Monitoreo y alertas para trabajos de automatización

Implementá verificaciones de estado, alertas de fallas y métricas de ejecución para mantener los sistemas de automatización observables. El monitoreo transforma un script en un servicio de automatización de grado de producción.

Clase 2 • Introducción a las herramientas de orquestación de flujos de trabajo

Explorá plataformas de orquestación como Apache Airflow y Prefect para gestionar flujos de trabajo complejos basados en DAG. Prepara a los estudiantes para entornos de automatización a escala empresarial.

Clase 3 • Construir pipelines de automatización de varios pasos

Encadená tareas de automatización discretas en pipelines secuenciales y condicionales. El diseño de pipelines separa preocupaciones y hace que los flujos de trabajo complejos sean mantenibles.

Clase 4 • Programación de scripts a nivel de SO

Configurá trabajos cron en Linux/macOS y el Programador de tareas en Windows para activar scripts de Python. La programación a nivel de SO es el camino más simple hacia la automatización desatendida.

Clase 1 • Concurrencia con threading y asyncio

Acelerá las tareas de automatización limitadas por E/S usando hilos y patrones async/await. La concurrencia es esencial cuando los scripts deben procesar cientos de llamadas a API de manera eficiente.

Clase 2 • Patrones avanzados de autenticación de API

Implementá flujos OAuth2, manejo de JWT y rotación de claves de API en scripts de automatización. La autenticación segura es obligatoria para las integraciones de API en producción.

Clase 3 • Manejo de errores resiliente a escala

Aplicá backoff exponencial, circuit breakers y colas de mensajes no entregados a la automatización a gran escala. Los patrones de resiliencia previenen fallas en cascada en sistemas de producción.

Clase 4 • Receptores de webhooks y automatización basada en eventos

Construí endpoints livianos en Flask que reciban cargas de webhooks y activen lógica de automatización. El diseño basado en eventos elimina el polling y reduce la latencia.

Clase 1 • Control de versiones con Git para automatización

Aplicá flujos de trabajo de Git para seguir cambios, colaborar y revertir scripts de automatización de forma segura. El control de versiones es una práctica no negociable para la automatización en producción.

Clase 2 • Pipelines de CI/CD para proyectos de automatización

Automatizá pruebas, linting y despliegue usando pipelines de CI/CD activados por eventos de Git. CI/CD asegura que cada cambio de código sea validado antes de llegar a producción.

Clase 3 • Despliegue en plataformas cloud y serverless

Desplegá scripts de automatización en VMs en la nube, contenedores gestionados y funciones serverless. El despliegue en la nube permite la ejecución desatendida 24/7 a un costo mínimo.

Clase 4 • Estructura profesional de proyectos de automatización

Organizá el código en módulos, paquetes y archivos de configuración siguiendo las buenas prácticas de Python. Una buena estructura hace que los proyectos de automatización sean mantenibles y amigables para el trabajo en equipo.