Curso completo de Python

Lección 1 • Entrada, salida y formateo de cadenas

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

Lección 2 • Variables y tipos de datos integrados

Explica el tipado dinámico, la asignación de variables y los tipos básicos. El dominio aquí sustenta cada tarea de manipulación de datos futura.

Lección 3 • Sintaxis básica 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. El manejo robusto de errores previene fallos en todos los proyectos posteriores.

Lección 2 • Comprensiones y generadores

Introduce las comprensiones de listas, diccionarios y conjuntos, además de 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 terminación del bucle con precisión en escenarios complejos.

Lección 1 • Definición y llamado de funciones

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

Lección 2 • Técnicas avanzadas de parámetros

Enseña valores predeterminados, *args, **kwargs y parámetros solo de palabra clave. Permite APIs flexibles usadas en bibliotecas y frameworks.

Lección 3 • Alcance, clausuras y espacios de nombres

Explica las reglas de alcance LEGB, global/nonlocal y la mecánica de clausuras. Previene errores sutiles causados por el intercambio 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 de estilo funcional.

Lección 1 • Listas y tuplas

Cubre la mutación de listas, segmentación, ordenamiento y tuplas inmutables. Estas secuencias sustentan las tuberías de datos construidas en capítulos posteriores.

Lección 2 • Módulo Collections

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

Lección 3 • Complejidad algorítmica y selección

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

Lección 4 • Cadenas como secuencias

Explora métodos de cadenas, segmentación y codificación. El dominio de cadenas es necesario para el análisis de archivos y el trabajo con APIs cubierto 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 toda la base de 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 la herencia simple y múltiple, super() y la anulación 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 clase más seguras y legibles.

Lección 1 • Entornos virtuales y gestión de dependencias

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

Lección 2 • Fundamentos de la biblioteca estándar

Revisa los módulos os, sys, pathlib, datetime, json y re. Estos integrados resuelven tareas comunes sin dependencias de terceros.

Lección 3 • Creación y distribución de paquetes

Enseña __init__.py, subpaquetes y configuración de pyproject.toml. El empaquetado adecuado 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, encabezados, 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(), administradores de contexto, modos de texto vs. binario y CSV. La E/S de archivos es el punto de entrada para todas las tuberías 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. El manejo robusto de rutas previene problemas de compatibilidad multiplataforma.

Lección 4 • Construcción de APIs REST con FastAPI

Enseña la 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 • Pruebas unitarias con pytest

Cubre funciones de prueba, aserciones, fixtures y parametrize. Las pruebas automatizadas detectan regresiones antes de que el código llegue a producción.

Lección 2 • Perfilado y optimización del rendimiento

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

Lección 3 • Calidad del 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 depuración

Cubre pdb, depuradores IDE, puntos de interrupción y depuración basada en registro. La depuración sistemática reduce el tiempo dedicado a diagnosticar problemas en producción.