Temario del curso

Día 1 — Fundamentos Robustos de Python y Herramientas

Características Modernas de Python y Tipado

  • Fundamentos de tipado, genéricos, Protocolos y TypeGuard
  • Dataclasses, dataclasses congeladas y visión general de attrs
  • Emparejamiento de patrones (PEP 634+) y uso idiomático

Calidad del Código y Herramientas

  • Formateadores y linters de código: black, isort, flake8, ruff
  • Verificación estática de tipos con MyPy y pyright
  • Ganchos pre-commit y flujos de trabajo del desarrollador

Administración de Proyectos y Empaquetado

  • Gestión de dependencias con Poetry y entornos virtuales
  • Diseño de paquetes, puntos de entrada y mejores prácticas de versionamiento
  • Construcción y publicación de paquetes en PyPI y registros privados

Día 2 — Patrones de Diseño y Prácticas Arquitectónicas

Patrones de Diseño en Python

  • Patrones de creación: Factory, Builder, Singleton (variantes Pythonicas)
  • Patrones estructurales: Adapter, Facade, Decorator, Proxy
  • Patrones comportamentales: Strategy, Observer, Command

Principios Arquitectónicos

  • Principios SOLID aplicados a bases de código Python
  • Arquitectura Hexagonal/Clean y límites
  • Patrones de inyección de dependencias y gestión de configuración

Modularidad y Reutilización

  • Diseño de código de biblioteca frente a código de aplicación
  • APIs, interfaces estables y versionamiento semántico
  • Gestión de configuración, secretos y ajustes específicos del entorno

Día 3 — Concurrencia, Async IO y Rendimiento

Concurrencia y Paralelismo

  • Fundamentos de hilos y las implicaciones del GIL
  • Multiprocesamiento y grupos de procesos para tareas CPU-bound
  • Cuándo usar concurrent.futures frente a multiprocessing

Programación Async con asyncio

  • Patrones async/await, bucle de eventos y cancelación
  • Diseño de bibliotecas asíncronas y interoperabilidad con código sincrónico
  • Patrones IO-bound, backpressure y limitación de tasa

Perfiles y Optimización

  • Herramientas de perfiles: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
  • Optimización de caminos calientes y uso de extensiones C/Numba donde sea apropiado
  • 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 pruebas
  • Pruebas basadas en propiedades con Hypothesis y pruebas contractuales
  • Burlas, monkeypatching y pruebas de código asíncrono

CI/CD, Lanzamiento y Monitoreo

  • Integración de pruebas y puertas de calidad en GitHub Actions/GitLab CI
  • Construcción de contenedores reproducibles con Docker y builds multi-etapa
  • Observabilidad de aplicaciones: registros estructurados, métricas Prometheus y rastreo

Seguridad, endurecimiento y mejores prácticas

  • Auditoría de dependencias, fundamentos de SBOM y escaneo de vulnerabilidades
  • Buenas prácticas de codificación segura para la validación de entradas y gestión de secretos
  • Endurecimiento en tiempo de ejecución: límites de recursos, derechos de usuario y seguridad de contenedores

Proyecto Final y Revisión

  • Laboratorio en equipo: diseño e implementación de un servicio pequeño utilizando patrones del curso
  • Pruebas, verificación de tipos, empaquetado y canal CI para el proyecto
  • Revisión final, crítica del código y plan de mejora con acciones específicas

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por Participante​

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