Aprender Python

Python es un lenguaje de programación interpretado, dinámico y de alto nivel que se ha convertido en una de las herramientas más populares para desarrolladores de todo el mundo. Diseñado para ser fácil de leer y escribir, Python es conocido por su sintaxis clara y sencilla, lo que lo hace ideal tanto para principiantes como para expertos.

Desde el desarrollo web hasta la inteligencia artificial, Python destaca por su versatilidad, respaldado por una amplia comunidad y una gran cantidad de bibliotecas que permiten abordar prácticamente cualquier tipo de proyecto.

Introducción a Python

Tipos de Datos y Operadores

  • Números (int, float, complex)
  • Cadenas de texto (strings)
  • Booleanos
  • Listas, Tuplas, y Conjuntos
  • Diccionarios
  • Operadores aritméticos, lógicos y de comparación

Estructuras de Control

  • Sentencias condicionales: if, elif, else
  • Bucles: for y while
  • Control de flujo: break, continue, y pass
  • Comprensión de listas (list comprehensions)

Funciones

  • Definición de funciones: def
  • Parámetros y argumentos
  • Retorno de valores
  • Funciones lambda
  • Alcance de variables (scope)
  • Decoradores y closures

Manejo de Archivos

  • Lectura y escritura de archivos de texto
  • Manejo de archivos binarios
  • Gestión de excepciones con archivos
  • Uso del módulo os para manipulación de archivos y directorios

Manejo de Errores y Excepciones

  • Introducción a las excepciones
  • Bloques try, except, finally
  • Excepciones personalizadas
  • Depuración y manejo avanzado de errores

Programación Orientada a Objetos (POO)

  • Conceptos de POO: Clases y Objetos
  • Métodos y atributos
  • Herencia
  • Polimorfismo
  • Encapsulamiento y abstracción
  • Métodos especiales y sobrecarga de operadores

Módulos y Paquetes

  • ¿Qué son los módulos y cómo usarlos?
  • Creación de módulos personalizados
  • Paquetes en Python
  • Uso de módulos estándar (e.g., math, datetime, random)
  • Instalación y uso de paquetes externos con pip

Manejo de Datos

  • Introducción a la manipulación de datos
  • Uso de csv y json
  • Módulo sqlite3 para bases de datos locales
  • Introducción a pandas para análisis de datos
  • Visualización de datos con matplotlib y seaborn

Programación Funcional en Python

  • Mapas, filtros y reducciones
  • Iteradores y generadores
  • Expresiones generadoras
  • Funciones functools y itertools

Programación Asíncrona

  • Introducción a la programación asíncrona
  • Módulo asyncio
  • async y await
  • Trabajando con hilos y procesos (módulos threading y multiprocessing)

Pruebas y Depuración

  • Pruebas unitarias con unittest
  • Pruebas de integración
  • Uso de pytest
  • Técnicas de depuración con pdb

Desarrollo Web con Python

  • Introducción a Flask
  • Construcción de APIs con Django REST Framework
  • Manejo de plantillas con Jinja2
  • Autenticación y seguridad en aplicaciones web

Automatización y Scripts

  • Automatización de tareas con Python
  • Uso de cron y scripts Python
  • Automatización de procesos con Selenium
  • Trabajando con APIs (usando requests)

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

  • Introducción a la Ciencia de Datos
  • Análisis de datos con pandas
  • Algoritmos de aprendizaje automático con scikit-learn
  • Introducción a redes neuronales con TensorFlow y Keras

Buenas Prácticas y Estilo de Código

  • Convenciones de estilo (PEP 8)
  • Documentación de código
  • Refactorización y optimización de código
  • Versionado de código y uso de git

Codigo QR:

Proyectos

  • Crear un sitio web con Flask
  • Desarrollar un juego sencillo con pygame
  • Crear una API RESTful con Django
  • Proyecto final de ciencia de datos

Apéndices

  • Recursos adicionales
  • Glosario de términos
  • Ejercicios adicionales por tema
  • Soluciones a ejercicios