Programación Python

• Personas que quieren aprender Python desde cero y llegar a un nivel profesional con un único curso.
• Desarrolladores de otros lenguajes que desean dominar Python de forma completa para incorporarlo a su perfil.
• Profesionales de datos, analistas y científicos que necesitan una base sólida en Python antes de especializarse en data science o machine learning.
• Desarrolladores backend que buscan profundizar en el ecosistema Python para construir APIs, scripts y herramientas de automatización.
• Estudiantes y opositores que preparan certificaciones o pruebas técnicas de nivel intermedio-avanzado en Python.

Introducción e instalación del entorno

Presentación del lenguaje, su historia, la filosofía Zen de Python y los casos de uso principales. Instalación de Python en Windows, macOS y Linux, y verificación del entorno desde la terminal.

Sintaxis básica

Tipos primitivos (int, float, str, bool, None), variables y convenciones de nomenclatura, operadores aritméticos, de comparación, lógicos, de asignación y bitwise. Estructuras condicionales (if, elif, else, operador ternario), bucles (for, while, break, continue), funciones con parámetros posicionales, por defecto, *args y **kwargs, y gestión de excepciones con try, except, else y finally.

Estructuras de datos

Listas, tuplas, diccionarios, conjuntos y comprehensions (list, dict, set comprehensions y expresiones generadoras). Cada estructura se aborda con sus métodos, patrones de uso y ejercicios prácticos.

Programación orientada a objetos

Clases y objetos, encapsulación con @property y name mangling, métodos dunder (str, repr, eq, len y otros), herencia simple con super(), polimorfismo y duck typing con ABC, composición de clases frente a herencia, y herencia múltiple con MRO y mixins.

Programación funcional

Conceptos del paradigma funcional, funciones lambda, map y filter, reduce y acumuladores, funciones auxiliares (enumerate, zip, sorted, reversed, any, all), generadores con yield, decoradores con y sin argumentos, aplicación parcial con functools.partial y composición de funciones.

Sistema de tipos y dataclasses

Anotaciones de tipo con el módulo typing (Union, Optional, generics), dataclasses con @dataclass (field, frozen, slots, post_init) y protocols para duck typing estático y structural subtyping.

Entrada/salida y manejo de archivos

Context managers con with, lectura y escritura de archivos con open(), flujos estándar (stdin, stdout, stderr), archivos temporales con tempfile y compresión con zipfile, tarfile y gzip.

Biblioteca estándar

Módulos esenciales: sys, os, pathlib, collections (Counter, defaultdict, deque, namedtuple), math, random, statistics, datetime, time, json, pickle, csv y expresiones regulares con re.

Módulos y paquetes

Mecanismo de importación (import, from...import, alias, name), creación de paquetes propios con init.py e importaciones relativas.

Entornos virtuales y dependencias

Gestión de variables de entorno con python-dotenv, creación de entornos virtuales con venv, e instalación y gestión de dependencias con pip y requirements.txt.

Acceso a bases de datos

Introducción a la conexión con bases de datos desde Python, uso de mysql-connector-python para MySQL y pymongo para MongoDB, incluyendo consultas parametrizadas y operaciones CRUD.

Testing

Pruebas con pytest (fixtures, parametrize, markers, plugins) y unittest (TestCase, setUp/tearDown, mock, patch), con ejercicios de testing aplicados.

Web scraping con Beautiful Soup

Introducción al web scraping, parseo de HTML con BeautifulSoup, selectores CSS, extracción de datos de tablas y listas, autenticación y sesiones, combinación con Selenium para contenido dinámico, y análisis de datos extraídos con Pandas.

Características modernas de Python

Operador walrus (:=), pattern matching estructural (match/case) y novedades de Python 3.13 en mensajes de error, free-threading experimental, JIT experimental, typing y rendimiento.

Proyectos integradores

Proyecto CRUD de gestión de tareas, proyecto de calculadora con sintaxis avanzada y test global que evalúa todos los módulos del curso.

• Instalar, configurar y gestionar entornos Python en cualquier sistema operativo.
• Dominar la sintaxis del lenguaje: tipos, variables, operadores, control de flujo, funciones y excepciones.
• Utilizar con soltura las estructuras de datos built-in y las comprehensions para manipular colecciones.
• Diseñar soluciones orientadas a objetos con clases, herencia, polimorfismo, composición y mixins.
• Aplicar técnicas de programación funcional: lambdas, funciones de orden superior, generadores y decoradores.
• Anotar código con type hints, usar dataclasses y definir interfaces con protocols.
• Manejar archivos, flujos de entrada/salida y recursos con context managers.
• Aprovechar los módulos de la biblioteca estándar para tareas de sistema, matemáticas, fechas, serialización y expresiones regulares.
• Organizar proyectos con módulos, paquetes, entornos virtuales y gestión de dependencias.
• Conectar aplicaciones Python a bases de datos MySQL y MongoDB.
• Escribir y ejecutar tests automatizados con pytest y unittest.
• Extraer datos de la web con Beautiful Soup y Selenium.
• Conocer y utilizar las características más recientes de Python 3.13 y superiores.
• Integrar todos los conocimientos en proyectos prácticos de desarrollo real.