Curso de Python

Lección 1 • Variables y Tipos de Datos Integrados

Introduce variables, asignación de tipos y los tipos primitivos de Python. Comprender los tipos es un prerrequisito para toda la manipulación de datos que se avecina.

Lección 2 • Operadores y Expresiones

Explica operadores aritméticos, de comparación, lógicos y de asignación. La fluidez con los operadores permite escribir expresiones computacionales significativas.

Lección 3 • Entrada, Salida y Depuración Básica

Cubre el formato de impresión, la entrada del usuario y la lectura de mensajes de error. Estas habilidades hacen que los scripts sean interactivos y los errores diagnosticables.

Lección 4 • Sintaxis Básica y Estructura del Código

Enseña reglas de indentación, comentarios y estructura de sentencias. Los hábitos correctos de sintaxis previenen errores a lo largo de todo el curso.

Lección 1 • Bucles For e Iteración

Cubre la iteración sobre secuencias y el uso de range. Los bucles for permiten el procesamiento repetitivo de colecciones introducidas en capítulos posteriores.

Lección 2 • Bucles While y Control de Bucles

Explica los bucles controlados por condiciones y break, continue y pass. Estas herramientas manejan la repetición indefinida y los escenarios de salida anticipada.

Lección 3 • Fundamentos del Manejo de Excepciones

Cubre los bloques try, except, else y finally para la gestión de errores. Un flujo de control robusto requiere manejar condiciones de tiempo de ejecución inesperadas con elegancia.

Lección 4 • Comprensiones e Iteración Funcional

Introduce las comprensiones de listas y los patrones map/filter. La sintaxis de iteración concisa mejora la legibilidad y el rendimiento en tareas de datos.

Lección 1 • Elección y Anidamiento de Estructuras de Datos

Guía la selección entre estructuras y la construcción de compuestos anidados. La elección correcta de la estructura impacta directamente en la claridad del código y la eficiencia en tiempo de ejecución.

Lección 2 • Diccionarios: Claves, Valores y Métodos

Cubre la creación de diccionarios, patrones de acceso y métodos de iteración. Los diccionarios son la columna vertebral del manejo de datos estructurados y la configuración.

Lección 3 • Tuplas y Secuencias Inmutables

Explica la creación de tuplas, el desempaquetado y los beneficios de la inmutabilidad. Las tuplas refuerzan la integridad de los datos donde la mutación causaría errores.

Lección 4 • Conjuntos y Operaciones de Pertenencia

Enseña la creación de conjuntos, la deduplicación y el álgebra de conjuntos. Los conjuntos ofrecen pruebas de pertenencia O(1), críticas para código sensible al rendimiento.

Lección 1 • Definición y Llamada de Funciones

Enseña la sintaxis def, los parámetros y los valores de retorno. Las funciones son la unidad primaria de reutilización para todos los módulos subsiguientes.

Lección 2 • Ámbito, Espacios de Nombres y Clausuras

Explica las reglas de ámbito local, envolvente, global e integrado. El dominio del ámbito previene errores sutiles en programas más grandes.

Lección 3 • Docstrings y Documentación de Funciones

Enseña las convenciones de docstrings y las herramientas de introspección. Las funciones bien documentadas son esenciales para la colaboración en equipo y el diseño de API.

Lección 4 • Funciones Lambda y Funciones de Orden Superior

Introduce funciones anónimas y funciones como objetos de primera clase. Estos patrones apuntalan la programación funcional y las APIs basadas en callbacks.

Lección 1 • Clases, Objetos y Atributos

Introduce la definición de clases, la instanciación y los atributos de instancia. Las clases organizan datos y comportamientos relacionados en planos reutilizables.

Lección 2 • Métodos Dunder y Sobrecarga de Operadores

Cubre __str__, __repr__, __eq__, __len__ y los dunders aritméticos. Los métodos dunder personalizados hacen que los objetos se comporten de forma natural con la sintaxis de Python.

Lección 3 • Métodos: de Instancia, de Clase y Estáticos

Cubre los tres tipos de métodos y sus casos de uso apropiados. Elegir el tipo de método correcto clarifica la intención y reduce el acoplamiento.

Lección 4 • Encapsulación y Propiedades

Explica las convenciones de nomenclatura privada, getters, setters y @property. La encapsulación protege el estado interno y refuerza el acceso válido a los datos.

Lección 1 • Registro con el Módulo logging

Explica los niveles de registro, los manejadores, los formateadores y la jerarquía de registradores. El registro estructurado reemplaza la depuración con print en aplicaciones de grado de producción.

Lección 2 • Manipulación de Rutas y Operaciones de Directorios

Cubre pathlib para la construcción de rutas, el recorrido y las consultas al sistema de archivos. El manejo portable de rutas previene errores específicos del SO en código multiplataforma.

Lección 3 • Patrones Avanzados de Manejo de Excepciones

Cubre clases de excepción personalizadas, encadenamiento de excepciones y supresión de contexto. El manejo estructurado de errores hace que las APIs de las bibliotecas sean predecibles y depurables.

Lección 4 • Trabajo con Archivos Binarios y Estructurados

Enseña el acceso a archivos binarios y formatos estructurados como pickle. La E/S binaria es necesaria para imágenes, objetos serializados y protocolos personalizados.

Lección 1 • Gestión de Dependencias con pip

Explica pip install, los archivos de requisitos y el fijado de dependencias. Una gestión adecuada de dependencias asegura entornos de proyecto reproducibles.

Lección 2 • Trabajo con Datos JSON y CSV

Cubre la lectura y escritura de JSON y CSV utilizando herramientas de la biblioteca estándar. Estos formatos son omnipresentes en el intercambio de datos y archivos de configuración.

Lección 3 • Creación e Importación de Módulos

Enseña la creación de módulos, la sintaxis de importación y la gestión de espacios de nombres. El código modular es más fácil de probar, mantener y compartir entre proyectos.

Lección 4 • Construcción y Distribución de Paquetes

Cubre la estructura de directorios de paquetes, __init__.py y las importaciones relativas. Los paquetes permiten que bases de código grandes se organicen y distribuyan de forma limpia.

Lección 1 • Depuración con pdb y Herramientas del IDE

Explica los puntos de interrupción, la ejecución paso a paso y la inspección de variables. La depuración sistemática reduce el tiempo dedicado a diagnosticar fallos complejos en tiempo de ejecución.

Lección 2 • Pruebas Unitarias con pytest

Enseña la estructura de funciones de prueba, aserciones y descubrimiento de pruebas. Las pruebas automatizadas detectan regresiones y documentan el comportamiento esperado de forma permanente.

Lección 3 • Cobertura de Código y Técnicas de Refactorización

Enseña la medición de cobertura y estrategias seguras de refactorización. Una alta cobertura y una estructura limpia reducen las tasas de defectos en bases de código de larga duración.

Lección 4 • Calidad de Código con Linters y Formateadores

Cubre flake8, pylint y black para la aplicación de estilo. El formateo y el linting coherentes reducen la fricción en la revisión de proyectos colaborativos.