Curso de Programación en Pythón 3.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de propósito general, conocido por su sintaxis legible y fácil de aprender, lo que lo hace ideal para principiantes. Se utiliza ampliamente en desarrollo web, ciencia de datos, inteligencia artificial, desarrollo de software y automatización. Python es multiplataforma y ofrece flexibilidad al soportar múltiples paradigmas de programación, incluyendo orientación a objetos, imperativa y funcional.

Índice del curso

1. Fundamentos de Python

1.1 Introducción a Python

• Breve historia del lenguaje
• Filosofía y principios (“The Zen of Python”)
• Ventajas y aplicaciones reales: Web, IA, DevOps, Ciencia de Datos, Automatización, etc.
• Ventajas y desventajas frente a otros lenguajes
• Ecosistema y comunidad

1.2 Instalación y Configuración del Entorno

• Instalación de Python (Windows, Linux, macOS)
• Variables de entorno y PATH
• Uso de IDLE, VS Code, PyCharm y Jupyter
• Entornos virtuales con venv y pip
• Ejecución del primer script: Hola, Mundo

1.3 Tipos de Datos Fundamentales

• Números (int, float, complex)
• Cadenas (str): concatenación, slicing y métodos comunes
• Booleanos (bool) y valores de verdad
• Conversión entre tipos (casting)

1.4 Variables y Buenas Prácticas

• Declaración y asignación
• Tipado dinámico y mutabilidad
• Convenciones de nombres (snake_case, PEP 8)
• Uso de constantes, comentarios y documentación mínima

2. Operadores y Control de Flujo

2.1 Operadores

• Aritméticos, de comparación y lógicos (and, or, not)
• De asignación
• De pertenencia (in, not in)
• De identidad (is, is not)

2.2 Estructuras Condicionales

• if, elif, else
• Condiciones anidadas
• Operador ternario
• Buenas prácticas de legibilidad

2.3 Bucles y Control de Iteración

• for con range() y sobre colecciones
• while
• Palabras clave break, continue, pass
• Bucles anidados
• Iteración con enumerate() y zip()

3. Funciones y Manejo de Errores

3.1 Funciones en Python

• Definición y sintaxis (def)
• Parámetros y argumentos (*args, **kwargs)
• Valores de retorno
• Alcance de variables (scope)
• Documentación con docstrings
• Funciones lambda
• Anotaciones de tipo (type hints)

3.2 Manejo de Excepciones

• Errores comunes en Python
• Bloques try, except, else, finally
• Lanzamiento de excepciones con raise
• Jerarquía de excepciones
• Depuración con assert

4. Estructuras de Datos

4.1 Listas (list)

• Creación, indexación y slicing
• Métodos (append, insert, remove, sort, etc.)
• Iteración y búsqueda de elementos

4.2 Tuplas (tuple)

• Inmutabilidad y ventajas de uso
• Desempaquetado de valores
• Conversión entre listas y tuplas

4.3 Diccionarios (dict)

• Pares clave-valor
• Acceso, modificación y eliminación
• Iteración y métodos (keys, values, items)
• Diccionarios anidados

4.4 Conjuntos (set)

• Creación y eliminación de duplicados
• Operaciones matemáticas: unión, intersección, diferencia
• Métodos comunes (add, discard, update)

4.5 Comprehensions

• List comprehensions
• Dict y set comprehensions
• Condicionales en comprensiones
• Comprensiones anidadas y optimización

5. Programación Orientada a Objetos (POO)

5.1 Clases y Objetos

• Definición de clases (class)
• Constructor __init__ y atributos
• Métodos de instancia y de clase
• Métodos especiales (__str__, __repr__)

5.2 Encapsulación

• Variables privadas y protegidas
• Propiedades con @property
• Métodos estáticos y de clase (@staticmethod, @classmethod)

5.3 Herencia

• Herencia simple y múltiple
• Uso de super()
• Reutilización y extensión de código

5.4 Polimorfismo

• Sobrecarga y sobrescritura de métodos
• Clases abstractas y módulo abc
• Interfaces y polimorfismo dinámico

5.5 Composición y Diseño Modular

• Composición de objetos (relaciones has-a)
• Modularización y paquetes (__init__.py)
• Estructura profesional de proyectos
• Patrones de diseño básicos

6. Línea de Comandos de Python

6.1 Intérprete Interactivo

• Uso de python o python3
• Diferencias entre modo interactivo y scripts
• Comandos básicos (help(), dir(), type())

6.2 Ejecución de Scripts

• Ejecución de archivos .py
• Rutas absolutas y relativas
• Permisos de ejecución en Unix/Linux

6.3 Argumentos desde la Terminal

• Uso del módulo sys.argv
• Lectura y validación de parámetros
• Ejemplo práctico: script con argumentos

6.4 Modo REPL Avanzado

• Historial y autocompletado
• Variables especiales (_, __doc__, etc.)
• Exploración con IPython y Jupyter

6.5 Casos Prácticos desde Terminal

• Ejecución rápida con python -c
• Automatización con os.system()
• Ejemplo: ejecución programada con cron

7. Extra (Opcional para tu Curso Avanzado)

7.1 Manejo de Archivos

• Lectura y escritura con open()
• Manejo de rutas (os, pathlib)
• Archivos CSV y JSON
• Uso de context managers (with)

7.2 Módulos y Librerías Estándar

• Librerías comunes: math, random, datetime, os, sys
• Creación e importación de módulos propios
• Exploración del entorno con help() y dir()

7.3 Entornos Virtuales y Dependencias

• Introducción a venv
• Instalación de librerías con pip
• Uso del archivo requirements.txt
• Buenas prácticas en entornos de desarrollo

8. Hilos y Tareas

8.1 Conceptos de Concurrencia y Paralelismo

• Diferencia entre multitarea, multihilo y multiproceso
• Concurrencia vs. paralelismo
• Limitaciones del GIL (Global Interpreter Lock)

8.2 Programación con threading

• Creación y ejecución de hilos
• Sincronización (Lock, RLock, Semaphore, Event)
• Comunicación entre hilos (Queue)
• Ejemplo práctico: tareas concurrentes o descargas simultáneas

8.3 Programación Asíncrona con asyncio

• Sintaxis async y await
• Corutinas y tareas
• Ejecución concurrente con asyncio.run()
• Ejemplo: peticiones HTTP asíncronas

8.4 Multiprocesamiento con multiprocessing

• Creación y ejecución de procesos independientes
• Comunicación entre procesos (Pipe, Queue)
• Uso del Pool de procesos
• Ejemplo: procesamiento en paralelo de datos

8.5 Buenas Prácticas en Concurrencia

• Evitar condiciones de carrera
• Uso correcto de bloqueos
• Optimización y rendimiento
• Cuándo usar hilos, procesos o async

9. Mini Proyecto Final

• Integración de los conocimientos aprendidos
• Desarrollo de un programa práctico (gestor, calculadora, etc.)
• Documentación y estilo (PEP 8)