Temario del curso
Día 1 — Fundamentos robustos de Python y herramientas
Funciones modernas de Python y tipado
- Conceptos básicos de tipado, genéricos, Protocolos y TypeGuard
- Clases de datos (dataclasses), dataclasses inmutables (frozen) y visión general de attrs
- Emparejamiento de patrones (PEP 634+) y uso idiomático
Calidad del código y herramientas
- Formateadores de código y linters: black, isort, flake8, ruff
- Comprobación de tipos estática con MyPy y pyright
- Hooks de pre-commit y flujos de trabajo del desarrollador
Gestión de proyectos y empaquetado
- Gestión de dependencias con Poetry y entornos virtuales
- Estructura de paquetes, puntos de entrada y mejores prácticas de versionado
- Construcción y publicación de paquetes en PyPI y registros privados
Día 2 — Patrones de diseño y prácticas de arquitectura
Patrones de diseño en Python
- Patrones creacionales: Fábrica, Constructor, Singleton (variantes idiomáticas de Python)
- Patrones estructurales: Adaptador, Fachada (Facade), Decorador, Proxy
- Patrones conductuales: Estrategia, Observador, Comando
Principios de arquitectura
- Aplicación de los principios SOLID a bases de código de Python
- Arquitectura hexagonal/clean y límites de dominio
- Patrones de inyección de dependencias y gestión de configuración
Modularidad y reutilización
- Diseño de código de librería frente a código de aplicación
- APIs, interfaces estables y versionado semántico
- Gestión de configuración, secretos y ajustes específicos del entorno
Día 3 — Concurrencia, E/S asíncrona y rendimiento
Concurrencia y paralelización
- Fundamentos de hilos (threading) e implicaciones del GIL
- Multiprocessing y pools de procesos para tareas intensivas en CPU
- Cuándo utilizar concurrent.futures frente a multiprocessing
Programación asíncrona con asyncio
- Patrones async/await, bucle de eventos (event loop) y cancelación
- Diseño de librerías asíncronas e interoperabilidad con código sincrónico
- Patrones intensivos en E/S, retroceso (backpressure) y limitación de velocidad (rate limiting)
Perfilado y optimización
- Herramientas de perfilado: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
- Optimización de rutas críticas y uso de extensiones en C/Numba cuando sea apropiado
- Mida de latencia, caudal (throughput) y utilización de recursos
Día 4 — Pruebas, CI/CD, observabilidad y despliegue
Estrategias de pruebas y automatización
- Pruebas unitarias y fixtures con pytest; organización de pruebas
- Pruebas basadas en propiedades con Hypothesis y pruebas de contratos
- Mocking, monkeypatching y pruebas de código asíncrono
CI/CD, lanzamientos y monitoreo
- Integración de pruebas y puertas de calidad en GitHub Actions/GitLab CI
- Construcción de contenedores reproducibles con Docker y compilaciones de múltiples etapas
- Observabilidad de aplicaciones: registro estructurado, métricas de Prometheus y trazas
Seguridad, endurecimiento y mejores prácticas
- Auditoría de dependencias, conceptos básicos de SBOM y detección de vulnerabilidades
- Prácticas de codificación segura para validación de entrada y gestión de secretos
- Endurecimiento en tiempo de ejecución: límites de recursos, derechos de usuario y seguridad del contenedor
Proyecto de titulación y revisión
- Laboratorio de equipo: diseño e implementación de un pequeño servicio utilizando patrones del curso
- Pruebas, comprobación de tipos, empaquetado y pipeline de CI para el proyecto
- Revisión final, crítica de código y plan de mejora accionable
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida experiencia intermedia en programación de Python
- Conocimiento de la programación orientada a objetos y pruebas básicas
- Experiencia en el uso de la línea de comandos y Git
Público objetivo
- Desarrolladores de Python seniors
- Ingenieros de software responsables de la calidad del código y la arquitectura de Python
- Líderes técnicos e ingenieros de MLOps/DevOps que trabajan con bases de código de Python
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Reseñas (2)
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Florin Vrincianu
Curso - Python Programming Fundamentals
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Los ejercicios prácticos relacionados con el contenido realmente ayudan a comprender más sobre cada tema. Además, el estilo de comenzar la clase con una conferencia y continuar con ejercicios prácticos es bueno y útil para relacionarlo con la conferencia presentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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