Python Intermedio

Este curso está dirigido a programadores que dominan los fundamentos de Python y quieren evolucionar hacia patrones más expresivos y robustos del lenguaje. El participante aprenderá a anotar su código con type hints y verificarlo con mypy, a controlar el flujo de datos con generadores e iteradores personalizados, a serializar información entre formatos con criterio de seguridad, y a gestionar recursos en memoria con context managers propios. Asimismo, profundizará en programación orientada a objetos mediante jerarquías de clases, clases abstractas y dunder methods, y dominará las funciones de orden superior, decoradores y closures que caracterizan el estilo Python intermedio. Al finalizar, será capaz de escribir módulos bien tipados, modulares y con patrones de diseño consolidados que sirven de base para proyectos profesionales.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Anotar parámetros, valores de retorno y atributos de clase con type hints del módulo typing (Optional, Union, List, Dict, Tuple, Callable) y verificar las anotaciones con mypy sin errores
• Implementar generadores con yield y yield from, e iteradores personalizados con __iter__ y __next__, justificando cuándo un generador es preferible a una lista para conjuntos de datos grandes
• Serializar y deserializar datos entre Python y los formatos JSON, CSV y pickle, justificando la elección del formato según criterios de interoperabilidad, seguridad y tamaño
• Gestionar flujos de datos en memoria con io.StringIO y io.BytesIO como alternativa a archivos en disco, e implementar context managers propios con __enter__/__exit__ o @contextmanager
• Diseñar jerarquías de clases con herencia simple y múltiple controlada, aplicar super() respetando el MRO, y justificar cuándo preferir composición frente a herencia
• Definir clases abstractas con abc.ABC y @abstractmethod, implementar polimorfismo con isinstance, y enriquecer clases con @property y dunder methods (__eq__, __hash__, __repr__)
• Implementar decoradores de función con y sin parámetros usando functools.wraps, y adaptar funciones existentes con closures (nonlocal) y functools.partial para crear variantes especializadas sin modificar el original

1. Anotaciones de tipo con typing y mypy Tipos compuestos: Optional, Union, List, Dict, Tuple, Callable; diferencia entre tipos simples y genéricos; anotación de funciones, métodos y atributos de clase; verificación estática con mypy --strict; reglas de # type: ignore y cuándo evitarlo
2. Generadores e iteradores Funciones generadoras con yield y yield from; protocolo iterador: __iter__ y __next__; StopIteration; comparación de consumo de memoria entre generador y lista; uso con itertools.islice y expresiones generadoras
3. Serialización y flujos de memoria Módulos json, csv y pickle: serialización y deserialización; DictWriter y DictReader; criterios de elección por interoperabilidad, legibilidad y seguridad; riesgos de pickle con fuentes no confiables; buffers en memoria con io.StringIO e io.BytesIO; context managers propios con __enter__/__exit__ y @contextmanager
4. OOP II: herencia y composición Herencia simple y múltiple controlada; super() y el algoritmo MRO (C3); herencia frente a composición: criterios de decisión; refactorización de una jerarquía de herencia a composición; __mro__ para inspeccionar el orden de resolución
5. OOP II: clases abstractas, polimorfismo y dunders abc.ABC y @abstractmethod; polimorfismo mediante sobrescritura y verificación con isinstance; @property con getter y setter con validación; dunder methods: __repr__, __eq__ y __hash__; contrato entre __eq__ y __hash__; @classmethod y @staticmethod
6. Funciones de orden superior Closures y scope con nonlocal; decoradores sin parámetros y de fábrica (con parámetros); functools.wraps para preservar metadatos; functools.partial para especializar funciones; functools.lru_cache para memoización; patrón @decorador(args)(func)

• Python 3.10 o superior instalado localmente o acceso a Google Colab
• mypy instalado en el entorno: pip install mypy
• Editor de código: VS Code con la extensión Python de Microsoft (recomendado)
• pip incluido con la instalación estándar de Python; no se requieren paquetes de terceros más allá de mypy
• Sistema operativo: Windows 10+, macOS 12+ o Linux con Python 3.10+ disponible

→ PYT01 — Fundamentos de Python (Iniciación, 8h)

• Asignar variables de los cinco tipos primitivos (int, float, bool, str, NoneType) y describir el tipado dinámico
• Aplicar métodos de cadena y construir mensajes dinámicos con f-strings
• Construir y manipular listas y tuplas, distinguiendo mutabilidad e inmutabilidad
• Organizar datos con diccionarios y aplicar operaciones básicas de conjuntos
• Controlar el flujo con condicionales, bucles, comprensiones y bloques try/except
• Definir funciones con parámetros, valores por defecto, return y docstrings
• Construir una clase con __init__, atributos de instancia y métodos, e instanciarla desde un script
• Utilizar los módulos datetime, random y la IO de archivos con with open