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Temario del curso

Día 1 — Fundamentos robustos de Python y herramientas

Características modernas de Python y tipado

  • Fundamentos del tipado, genéricos, protocolos y TypeGuard.
  • Vista general de dataclasses, dataclasses inmutables y attrs.
  • Correspondencia de patrones (PEP 634+) y su uso idiomático.

Calidad del código y herramientas

  • Formateadores y analizadores estáticos: black, isort, flake8, ruff.
  • Verificación estática de tipos con MyPy y pyright.
  • Hooks pre-commit y flujos de trabajo del desarrollador.

Gestión de proyectos y empaquetado

  • Gestión de dependencias con Poetry y entornos virtuales.
  • Mejores prácticas para la estructura de paquetes, puntos de entrada y versionado.
  • Construcción y publicación de paquetes en PyPI y registros privados.

Día 2 — Patrones de diseño y prácticas arquitectónicas

Patrones de diseño en Python

  • Patrones creativos: Factory, Builder, Singleton (variantes idiomáticas de Python).
  • Patrones estructurales: Adapter, Facade, Decorator, Proxy.
  • Patrones conductuales: Strategy, Observer, Command.

Principios arquitectónicos

  • Aplicación de los principios SOLID en codebases de Python.
  • Arquitectura Hexagonal/Clean Architecture y sus límites.
  • Inyección de dependencias y gestión de configuración.

Modularidad y reutilización

  • Diseño del código de librerías frente al código de aplicaciones.
  • APIs, interfaces estables y versionado semántico.
  • Gestión de configuración, secretos y ajustes específicos del entorno.

Día 3 — Concurrencia, asyncio y rendimiento

Concurrencia y paralelismo

  • Fundamentos del subproceso y las implicaciones del GIL.
  • Multiprocessing y pools de procesos para tareas limitadas por CPU.
  • Cuándo utilizar concurrent.futures frente a multiprocessing.

Programación asíncrona con asyncio

  • Patrones async/await, bucle de eventos y cancelación.
  • Diseño de bibliotecas asíncronas e interoperabilidad con código síncrono.
  • Patrones para operaciones de E/S, control de presión inversa (backpressure) y limitación de tasa.

Análisis de rendimiento y optimización

  • Herramientas de perfilado: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler.
  • Optimización de rutas críticas y uso de extensiones C/Numba cuando corresponda.
  • Medición de latencia, rendimiento y utilización de recursos.

Día 4 — Pruebas, CI/CD, observabilidad y despliegue

Estrategias de prueba y automatización

  • Pruebas unitarias y fixtures con pytest; organización de las pruebas.
  • Pruebas basadas en propiedades con Hypothesis y pruebas por contrato.
  • Mocking, monkeypatching y pruebas de código asíncrono.

CI/CD, lanzamiento y monitoreo

  • Integración de pruebas y filtros de calidad en GitHub Actions/GitLab CI.
  • Construcción de contenedores reproducibles con Docker y compilaciones multietapa.
  • Observabilidad de la aplicación: registro estructurado, métricas de Prometheus y trazabilidad.

Seguridad, endurecimiento y mejores prácticas

  • Auditoría de dependencias, conceptos básicos de SBOM y análisis de vulnerabilidades.
  • Prácticas de codificación segura para validación de entradas y gestión de secretos.
  • Endurecimiento en tiempo de ejecución: límites de recursos, permisos de usuario y seguridad en contenedores.

Proyecto final y revisión

  • Laboratorio en equipo: diseñar e implementar un servicio pequeño utilizando patrones del curso.
  • Pruebas, verificación de tipos, empaquetado y canalización CI para el proyecto.
  • Revisión final, crítica del código y plan de mejora accionable.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida experiencia en programación con Python de nivel intermedio.
  • Conocimientos sobre programación orientada a objetos y pruebas básicas.
  • Experiencia utilizando la línea de comandos y Git.

Público objetivo

  • Desarrolladores senior de Python.
  • Ingenieros de software responsables de la calidad del código y la arquitectura en Python.
  • Líderes técnicos e ingenieros MLOps/DevOps que trabajan con codebases en Python.
 28 Horas

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