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 de literales. 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, comentarios y estructura de sentencias. Garantiza 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(). Construye las habilidades de iteración necesarias para todas las tareas de procesamiento de colecciones.

Lección 2 • Sentencias condicionales

Enseña los 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 pythónicos.

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 funciones anónimas e integradas como map, filter y sorted. Conecta patrones funcionales con transformaciones de datos concisas.

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 capítulos posteriores.

Lección 4 • Ámbito, espacios de nombres y cierres

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

Lección 1 • Tuplas y secuencias inmutables

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

Lección 2 • Diccionarios: claves, valores y métodos

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

Lección 3 • Elección y anidamiento de estructuras de datos

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

Lección 4 • Listas: creación, acceso y mutación

Cubre literales de lista, indexación, segmentación y métodos in situ. Proporciona la base de colección más utilizada para todas las tareas de datos.

Lección 1 • Encapsulación y propiedades

Explica el ofuscamiento de nombres, @property y los patrones getter/setter. Los estudiantes hacen cumplir la integridad de los datos mediante el acceso controlado a atributos.

Lección 2 • Clases, objetos y atributos

Introduce la definición de clases, __init__ y atributos de instancia vs. de clase. Establece el modelo de objetos sobre el cual 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 integrados 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, alias y la guarda __name__. Los estudiantes dividen el código en archivos controlando lo que cada módulo expone.

Lección 4 • Construcción de paquetes de Python

Enseña __init__.py, estructura de paquetes y 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 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 validación de esquemas, coerción de tipos y 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, parametrize y plugins 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 activas.

Lección 4 • Técnicas y herramientas de depuración

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