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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.
  • Introducción a dataclasses, dataclasses congeladas y attrs.
  • Coincidencia de patrones (PEP 634+) y su uso idiomático.

Calidad del Código y Herramientas

  • Formateadores y linters: black, isort, flake8, ruff.
  • Comprobación de tipos estáticos con MyPy y pyright.
  • Ganchos pre-commit y flujos de trabajo de desarrollo.

Gestión de Proyectos y Empaquetado

  • Gestión de dependencias con Poetry y entornos virtuales.
  • Estructura del paquete, puntos de entrada y mejores prácticas de 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 en Python).
  • Patrones estructurales: Adapter, Facade, Decorator, Proxy.
  • Patrones conductuales: Strategy, Observer, Command.

Principios Arquitectónicos

  • Principios SOLID aplicados a repositorios de código en Python.
  • Arquitectura Hexagonal/Limpiay sus límites.
  • Inyección de dependencias y gestión de configuraciones.

Modularidad y Reutilización

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

Día 3 — Concurrencia, Async IO y Rendimiento

Concurrencia y Paralelismo

  • Fundamentos del hilado y las implicaciones de la GIL (Global Interpreter Lock).
  • Multiprocesamiento y pools de procesos para tareas intensivas en CPU.
  • Cuándo usar 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 tareas de E/S, control de retroceso y limitación de velocidad.

Perfilado y Optimización

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

Día 4 — Pruebas, CI/CD, Observabilidad e Implementación

Estrategias de Pruebas y Automatización

  • Pruebas unitarias y fixtures con pytest; organización de pruebas.
  • Pruebas basadas en propiedades con Hypothesis y pruebas de contrato.
  • Mocking, 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-estadio.
  • Observabilidad de la aplicación: registro estructurado, métricas de Prometheus y trazabilidad.

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 tiempo de ejecución: límites de recursos, permisos de usuario y seguridad en contenedores.

Proyecto Final y Revisión

  • Laboratorio en equipo: diseño e implementación de un pequeño servicio utilizando patrones del curso.
  • Pruebas, comprobación de tipos, empaquetado y pipeline de CI para el proyecto.
  • Revisión final, crítica del código y plan de mejora accionable.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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