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Temario del curso

Día 1 — Fundamentos Robustos de Python y Herramientas

Características Modernas de Python y Tipificación

  • Fundamentos de tipificación, genéricos, Protocols y TypeGuard.
  • Vista general de dataclasses, frozen dataclasses y attrs.
  • Correspondencia de patrones (PEP 634+) y uso idiomático.

Calidad del Código y Herramientas

  • Formateadores y linters: 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.
  • 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 de Python).
  • Patrones estructurales: Adapter, Facade, Decorator, Proxy.
  • Patrones conductuales: Strategy, Observer, Command.

Principios Arquitectónicos

  • Aplicación de los principios SOLID a codebases en Python.
  • Arquitectura Hexagonal/Limpia y sus límites.
  • Inyección de dependencias y gestión de configuraciones.

Modularidad y Reutilización

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

Día 3 — Concurrencia, Async IO y Rendimiento

Concurrencia y Paralelismo

  • Fundamentos de hilos e implicaciones del GIL.
  • Multiprocessing y pools de procesos para tareas vinculadas a 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 vinculados a E/S, retroceso (backpressure) y limitación de tasa.

Perfilado y Optimización

  • Herramientas de perfilado: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler.
  • Optimización de rutas críticas y uso de extensiones C/Numba donde sea apropiado.
  • Medición de latencia, rendimiento (throughput) 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 contrato.
  • Uso de mock, 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: registro estructurado, métricas Prometheus y trazado.

Seguridad, Endurecimiento y Mejores Prácticas

  • Auditoría de dependencias, conceptos básicos de SBOM y escaneo de vulnerabilidades.
  • Prácticas de codificación segura para validación de entrada 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 pequeño servicio utilizando patrones del curso.
  • Pruebas, verificación de tipos, empaquetado y pipeline CI para el proyecto.
  • Revisión final, crítica de código y plan de mejora accionable.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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