Ingeniería con Python

Temas que cubre

• Variables
• Tipos
• Condicionales
• Bucles
• Funciones
• Módulos
• Paquetes
• Excepciones
• Archivos
• POO
• Clases
• Herencia
• Decoradores
• Generadores
• Iteradores
• Context managers
• Typing
• Async
• Concurrencia
• Testing
• Profiling

Lecciones de la unidad

1. Variables, tipos y expresiones 60 min
   Los ladrillos de todo programa en Python — nombres, valores, tipos y las operaciones básicas entre ellos.
2. Operadores, formato y precisión 75 min
   Los detalles de los números en Python — en qué orden se calcula, división entera y resto, cómo mostrar resultados con el formato justo y por qué los float no son exactos.
3. Condicionales y bucles 70 min
   Cómo un programa decide qué hacer y repite trabajo — if, for, while, break y continue.
4. Funciones 80 min
   Empaquetar lógica con nombre, entradas y salida — y tratar las funciones como valores.
5. Listas y tuplas 95 min
   Guardar muchos valores en orden y trabajar con ellos — la estructura con la que manejarás datos todos los días.
6. Diccionarios y conjuntos 80 min
   Buscar por nombre, contar y acumular con diccionarios, y quitar duplicados o comparar colecciones con conjuntos.
7. Comprensiones y el módulo collections 80 min
   Transformar y filtrar colecciones en una línea legible, y contar y agrupar con Counter y defaultdict.
8. Excepciones y manejo de errores 80 min
   Cuando algo sale mal, fallar con claridad o recuperarse con intención — nunca en silencio.
9. Archivos, CSV y JSON 75 min
   Leer y escribir los formatos en los que viven los datasets, configuraciones y resultados de cualquier proyecto de IA.
10. Clases y objetos 65 min
    Juntar datos y el código que los manipula en un mismo objeto con estado — la forma de un modelo, un tokenizador o un optimizador.
11. Herencia, composición y métodos especiales 90 min
    Reutilizar y especializar clases con herencia y super(), combinar objetos con composición y hacer que tus clases se comporten como tipos nativos.
12. Iteradores y generadores 90 min
    Producir datos bajo demanda, uno a uno, para trabajar con datasets que no caben en memoria.
13. Decoradores y context managers 90 min
    Añadir comportamiento a funciones sin tocarlas (medir, cachear, reintentar) y garantizar la limpieza de recursos con with.
14. Tipos, dataclasses y tests 75 min
    Documentar contratos con anotaciones de tipo, modelar datos con dataclasses y demostrar que tu código funciona con tests automáticos.
15. Python avanzado (opcional): medir antes de optimizar 90 min · opcional
    Cronometrar bien, encontrar dónde se va de verdad el tiempo con un profiler y comprobar cómo crece el coste al crecer los datos.
16. Python avanzado (opcional): concurrencia y async 100 min · opcional
    Hacer varias cosas a la vez con hilos, procesos y asyncio, y saber cuál elegir según tu programa calcule o espere.

Requisitos previos

Antes de esta unidad conviene haber hecho:

• Fundamentos digitales (Curso 1 · Unidad 1)