Curso de Programación en Python

Lección 1 • Entrada, Salida y Formateo Básicos

Enseña print(), input() y técnicas de formateo de cadenas. Conecta el conocimiento de sintaxis con programas interactivos orientados al usuario.

Lección 2 • Variables, Tipos de Datos y Literales

Explica el tipado dinámico, los tipos escalares integrados y la sintaxis literal. Los estudiantes adquieren la capacidad de almacenar y etiquetar datos correctamente.

Lección 3 • Instalación de Python y Herramientas de Desarrollo

Cubre la instalación del intérprete de Python, la selección de versión y la configuración del IDE. Proporciona la base técnica de la que depende cada ejercicio de codificación posterior.

Lección 4 • Sintaxis Básica y Estructura del Código

Introduce las reglas de indentación, los comentarios y la estructura de las sentencias. Asegura que los estudiantes escriban código sintácticamente válido desde el primer ejercicio.

Lección 1 • Bucles For e Iteración

Introduce los bucles for sobre secuencias y la función range(). Desarrolla las habilidades de iteración necesarias para todas las tareas de procesamiento de colecciones.

Lección 2 • Sentencias Condicionales

Enseña bloques if, elif y else con evaluación de veracidad. Permite a los estudiantes ramificar el comportamiento del programa según los datos en tiempo de ejecución.

Lección 3 • Fundamentos del Manejo de Excepciones

Enseña try, except, finally y el lanzamiento de excepciones. Conecta el flujo de control con la gestión robusta de errores en programas reales.

Lección 4 • Comprensiones y Generadores

Introduce las comprensiones de listas, diccionarios y conjuntos, además de las expresiones generadoras. Los estudiantes escriben patrones de iteración concisos y pitónicos.

Lección 1 • Recursión y Memoización

Cubre el diseño de funciones recursivas, los casos base y el almacenamiento en caché con functools. Los estudiantes resuelven problemas jerárquicos de manera eficiente.

Lección 2 • Funciones Lambda y Funciones de Orden Superior

Introduce las funciones anónimas y las funciones integradas como map, filter y sorted. Conecta los patrones funcionales con la transformación concisa de datos.

Lección 3 • Definición y Llamada de Funciones

Cubre la sintaxis def, los valores de retorno y las convenciones de llamada. Establece el bloque de construcción para todo el código modular en los capítulos posteriores.

Lección 4 • Ámbito, Espacios de Nombres y Closures

Explica las reglas de ámbito LEGB, las palabras clave global/nonlocal y los closures. Los estudiantes evitan errores comunes de ámbito en el código anidado.

Lección 1 • Tuplas y Secuencias Inmutables

Explica la creación, empaquetado, desempaquetado y casos de uso de las tuplas. Los estudiantes eligen las tuplas cuando la inmutabilidad y el rendimiento son importantes.

Lección 2 • Diccionarios: Claves, Valores y Métodos

Cubre la creación de diccionarios, los patrones de acceso y los métodos de iteración. Los estudiantes construyen almacenes de clave-valor centrales para la mayoría de las aplicaciones de Python.

Lección 3 • Elección y Anidamiento de Estructuras de Datos

Analiza las ventajas y desventajas de la complejidad temporal y los patrones de estructura anidada. Los estudiantes diseñan modelos de datos compuestos eficientes para problemas reales.

Lección 4 • Listas: Creación, Acceso y Mutación

Cubre los literales de lista, la indexación, el slicing y los métodos in-place. Proporciona la base de la colección más utilizada para todas las tareas de datos.

Lección 1 • Encapsulación y Propiedades

Explica el name mangling, @property y los patrones getter/setter. Los estudiantes refuerzan la integridad de los datos mediante el acceso controlado a los atributos.

Lección 2 • Clases, Objetos y Atributos

Introduce la definición de clases, __init__ y los atributos de instancia vs. de clase. Establece el modelo de objetos sobre el que se construyen todos los patrones de POO.

Lección 3 • Métodos Dunder y Sobrecarga de Operadores

Cubre __str__, __repr__, __eq__, __lt__ y los dunder aritméticos. Los estudiantes hacen que los objetos personalizados se comporten como tipos nativos de Python.

Lección 4 • Métodos: de Instancia, de Clase y Estáticos

Cubre los tres tipos de métodos y sus decoradores. Los estudiantes eligen el tipo de método correcto para cada responsabilidad de comportamiento.

Lección 1 • Entornos Virtuales y Gestión de Paquetes

Explica venv, pip y los archivos de requisitos para el aislamiento de dependencias. Los estudiantes mantienen entornos de proyecto reproducibles en diferentes máquinas.

Lección 2 • Módulos Esenciales de la Biblioteca Estándar

Examina os, sys, pathlib, datetime, math y random. Los estudiantes resuelven tareas comunes sin dependencias de terceros.

Lección 3 • Creación e Importación de Módulos

Cubre import, from-import, el aliasing y la protección __name__. Los estudiantes dividen el código en archivos controlando lo que cada módulo expone.

Lección 4 • Construcción de Paquetes de Python

Enseña __init__.py, la estructura de paquetes y los paquetes de espacio de nombres. Los estudiantes organizan bases de código grandes en unidades distribuibles e importables.

Lección 1 • XML y Formatos de Archivos de Configuración

Introduce xml.etree.ElementTree y configparser para archivos INI. Los estudiantes manejan formatos de datos heredados y de configuración en contextos empresariales.

Lección 2 • Análisis y Serialización JSON

Cubre json.loads, json.dumps y la E/S de JSON basada en archivos. Los estudiantes intercambian datos estructurados con servicios web y archivos de configuración.

Lección 3 • Validación de Datos y Manejo de Errores

Cubre la validación de esquemas, la coerción de tipos y los patrones de análisis defensivo. Los estudiantes construyen pipelines que manejan datos externos malformados con elegancia.

Lección 4 • Trabajo con Archivos CSV

Enseña csv.reader, csv.writer y DictReader para datos tabulares. Conecta las habilidades de E/S de archivos con el formato de intercambio de datos más común.

Lección 1 • Pruebas con pytest

Introduce los fixtures de pytest, la parametrización y los complementos para pruebas modernas. Los estudiantes escriben pruebas concisas y potentes con un mínimo de código repetitivo.

Lección 2 • Calidad del Código: Linting y Formateo

Enseña los estándares PEP 8, flake8, black y las anotaciones de tipo con mypy. Los estudiantes producen código consistente y legible que cumple con los estándares de equipos profesionales.

Lección 3 • Mocking y Aislamiento de Pruebas

Cubre unittest.mock, MagicMock y patch para aislar dependencias. Los estudiantes prueban código que depende de sistemas externos sin conexiones en vivo.

Lección 4 • Técnicas y Herramientas de Depuración

Cubre la depuración con print, pdb y los puntos de interrupción del IDE para rastrear errores. Los estudiantes localizan y corrigen defectos más rápido usando flujos de trabajo de depuración estructurados.