SQLAlchemy

• Personas con conocimientos de Python y SQL que quieren adoptar el ORM de referencia del ecosistema.
• Perfiles backend que trabajan con FastAPI, Flask o Pyramid y necesitan una capa de persistencia profesional.
• Equipos que migran desde Django ORM, Peewee o scripts ad-hoc con psycopg2 hacia SQLAlchemy 2.
• Arquitectos que quieren dominar rendimiento (N+1, bulk, pool), Alembic y async para proyectos en producción.

Módulo 1: Fundamentos Introducción a SQLAlchemy y su ecosistema Instalación con uv y primer proyecto Engine y URL de conexion Arquitectura Core vs ORM Módulo 2: Modelos declarativos DeclarativeBase y clase Base Columnas tipadas y tipos modernos Claves primarias y estrategias de generación Constraints (unique, check, foreign key) Mapped y mapped_column con type hints Módulo 3: CRUD con Session Session como Unit of Work Crear y leer entidades Actualizar y eliminar entidades Transacciones y savepoints Módulo 4: Relaciones One to Many y relationship Many to One y back_populates Many to Many con tabla de asociación One to One con uselist=False Cascade, delete orphan y limpieza automática Módulo 5: Consultas con select() 2.x select() unificado Core y ORM where, and_, or_ y operadores Joins y carga de relaciones Agregados y group_by Subconsultas correlacionadas Window functions Módulo 6: Rendimiento Lazy loading por defecto joinedload y selectinload Problema N+1 y detección en logs Bulk operations con insert y update Connection pool (QueuePool, NullPool, StaticPool) Módulo 7: Alembic Introducción y configuración Revisiones y upgrade Autogenerate y revisión de scripts Downgrade y resolución de ramas Módulo 8: Async y testing AsyncEngine y create_async_engine AsyncSession y patrones con FastAPI Testing con pytest, pytest asyncio y Testcontainers Proyecto capstone: API FastAPI con SQLAlchemy async y Alembic Evaluación global: test final de certificación

• Declarar modelos modernos con DeclarativeBase, Mapped y mapped_column, sin API legacy.
• Gestionar transacciones y persistencia con la Session y el patrón Unit of Work.
• Resolver relaciones One-to-Many, Many-to-One, Many-to-Many y One-to-One con relationship, back_populates y cascade.
• Escribir consultas con select() 2.x que incluyan joins, agregados, subconsultas y window functions.
• Diagnosticar y eliminar el problema N+1 con joinedload y selectinload.
• Configurar el connection pool (QueuePool, NullPool, StaticPool) según el entorno.
• Gestionar migraciones con Alembic: autogenerate, upgrade, downgrade y resolución de ramas.
• Construir un stack asíncrono con AsyncEngine, AsyncSession y asyncpg en FastAPI.
• Escribir tests con pytest-asyncio y Testcontainers-Python para validar el comportamiento real.