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Temario del curso

Día 1 — Fundamentos Robustos de Python y Herramientas

Características Modernas de Python y Tipado Estático

  • Fundamentos de tipado, genéricos, Protocols y TypeGuard
  • Visión general de dataclasses, frozen dataclasses y attrs
  • Emparejamiento de patrones (PEP 634+) y su uso idiomático

Calidad del Código y Herramientas

  • Formateadores y analizadores estáticos: black, isort, flake8, ruff
  • Verificación de tipos estática 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
  • Estructura del paquete, puntos de entrada y mejores prácticas para 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 creadores: Factory, Builder, Singleton (variantes pythonistas)
  • Patrones estructurales: Adapter, Facade, Decorator, Proxy
  • Patrones comportamentales: Strategy, Observer, Command

Principios Arquitectónicos

  • Principios SOLID aplicados a codebases de Python
  • Arquitectura Hexagonal/Clean Architecture y límites de acoplamiento
  • Inyección de dependencias y gestión de configuración en patrones de diseño

Modularidad y Reutilización

  • Diseño de código de biblioteca vs. código de aplicación
  • APIs, interfaces estables y versionado semántico
  • Gestión de configuración, secretos y configuraciones específicas del entorno

Día 3 — Concurrencia, Async IO y Rendimiento

Concurrencia y Paralelismo

  • Fundamentos del threading e implicaciones de la GIL (Global Interpreter Lock)
  • Multiprocessing y pools de procesos para tareas limitadas por CPU
  • Cuándo utilizar concurrent.futures vs multiprocessing

Programación Asíncrona con asyncio

  • Patrones async/await, bucle de eventos y cancelación
  • Diseño de bibliotecas asíncronas e interoperabilidad con código síncrono
  • Patrones limitados por IO, presión inversa (backpressure) y límite de tasa (rate limiting)

Perfilado y Optimización

  • Herramientas de perfilado: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
  • Optimización de caminos críticos (hot paths) 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 Pruebas y Automatización

  • Pruebas unitarias y fixtures con pytest; organización de pruebas
  • Pruebas basadas en propiedades con Hypothesis y pruebas de contratos (contract testing)
  • Mocking, monkeypatching y pruebas de código asíncrono

CI/CD, Lanzamientos 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 la aplicación: logging estructurado, métricas Prometheus y trazado (tracing)

Seguridad, Endurecimiento y Mejores Prácticas

  • Auditoría de dependencias, fundamentos del SBOM y escaneo de vulnerabilidades
  • Prácticas de codificación segura para validación de entradas y gestión de secretos
  • Endurecimiento en runtime: límites de recursos, permisos de usuario y seguridad de contenedores

Proyecto Final y Revisión

  • Laboratorio en equipo: diseñar e implementar un pequeño servicio utilizando patrones del curso
  • Pruebas, verificación de tipos, empaquetado y pipeline CI para el proyecto
  • Revisión final, análisis de código (code critique) y plan de mejoras accionables

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólida experiencia en programación Python a nivel intermedio
  • Conocimiento de 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

Número de participantes


Precio por participante

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