Programacion & Desarrollo

Python

Principiante 10 modulos • 30 horas •69 € IVA incluido

Curso de iniciacion practica a Python orientado a que el alumno pase de ejecutar ejemplos sueltos a escribir scripts utiles, legibles y mantenibles. El foco esta en fundamentos reales del lenguaje: tipos, control de flujo, colecciones, funciones, archivos, errores, entorno de trabajo y una primera aproximacion a orientacion a objetos.

Python se usa en automatizacion, integracion de APIs, analitica, administracion de sistemas, desarrollo web, ciencia de datos y ciberseguridad. Este curso no intenta cubrir todos esos dominios a la vez, sino construir una base solida para que el alumno sepa leer codigo, modelar datos, dividir un problema en funciones y crear pequeños programas que resuelvan tareas reales.

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Modulo 01. Primeros pasos con Python

Objetivo del modulo

Instalar Python, entender como se ejecuta un script, diferenciar interprete, fichero y entorno de trabajo, y adquirir una primera disciplina para escribir codigo legible desde el inicio.

Resultados esperados

Explicar que es Python y por que se usa en tantos contextos.
Ejecutar instrucciones simples desde la consola y desde un fichero .py.
Entender la diferencia entre REPL, script y proyecto.
Crear un primer programa con variables, entrada y salida basica.

Desarrollo teorico

Python es un lenguaje interpretado, de alto nivel y proposito general. "Interpretado" no significa que nunca se compile; significa que el flujo normal de trabajo para el desarrollador consiste en ejecutar el codigo a traves del interprete de Python, que lee el archivo fuente, genera bytecode y lo ejecuta sobre la maquina virtual de CPython. En la practica, esto permite probar ideas rapidamente, automatizar tareas y crear herramientas pequeñas o medianas con muy poco ceremonial. Esa velocidad de arranque es una de las razones por las que Python aparece en administracion de sistemas, integracion, APIs, datos, machine learning, automatizacion y ciberseguridad.

El primer concepto importante es distinguir tres contextos de trabajo. El REPL o consola interactiva sirve para hacer pruebas cortas: sumar valores, inspeccionar variables o validar una expresion. Un script es un archivo .py que contiene instrucciones y puede ejecutarse tantas veces como haga falta. Un proyecto ya es algo mas organizado: varios archivos, una carpeta, dependencias, posiblemente un entorno virtual y convenciones de nombres. Mucha gente empieza mezclando los tres niveles y por eso acaba con codigo copiado desde la consola en ficheros mal estructurados o scripts que dependen de rutas y librerias instaladas "a mano" en el equipo.

Cuando instalas Python, lo primero que necesitas saber es que el sistema puede tener varias versiones. En entornos corporativos es habitual encontrar Python 3.10, 3.11 o 3.12 coexistiendo con herramientas del sistema operativo. Por eso interesa verificar la version con python3 --version y no asumir que python apunta siempre a la instalacion deseada. El siguiente paso es abrir una terminal y ejecutar un archivo sencillo:

print("Hola, Python")
nombre = input("Tu nombre: ")
print(f"Bienvenido, {nombre}")

Ese ejemplo ya introduce tres ideas utiles: instrucciones secuenciales, entrada por teclado y salida formateada. Tambien muestra una diferencia relevante entre un lenguaje como Python y una hoja de calculo o un asistente visual: el programa hace exactamente lo que le has descrito y en el orden en que lo has descrito. Si input() devuelve una cadena vacia o un valor inesperado, el programa no "adivina" la intencion del usuario. Esa necesidad de explicitar reglas es la base de la programacion.

Otro concepto clave es la importancia de la legibilidad. Python da mucho valor al espaciado y a la indentacion. A diferencia de otros lenguajes donde las llaves delimitan bloques, aqui la estructura depende de sangrados consistentes. Este diseno fuerza a escribir codigo visualmente ordenado, pero tambien produce errores tipicos en principiantes: mezclar tabuladores y espacios, alinear mal una instruccion o pegar fragmentos con indentacion incoherente. Entender desde el principio que la indentacion forma parte de la sintaxis evita mucha frustracion.

Tambien conviene aprender pronto la anatomia minima de un script. Un archivo serio suele tener nombre descriptivo, variables con nombres claros, alguna funcion cuando la tarea crece un poco y, en muchos casos, un punto de entrada parecido a este:

def main():
    print("Script listo")


if __name__ == "__main__":
    main()

La condicion if __name__ == "__main__": permite que el archivo se comporte de una forma al ejecutarse directamente y de otra al importarse desde otro modulo. No hace falta usarla en el primer minuto de aprendizaje, pero si entender la idea: un archivo Python puede ser programa y tambien componente reutilizable.

Para profundizar en las herramientas basicas que Python ofrece desde el primer momento, conviene experimentar con la libreria estandar. Por ejemplo, sys permite acceder a los argumentos de linea de comandos, lo cual resulta esencial cuando se quiere que un script reciba parametros desde terminal:

import sys

if len(sys.argv) < 2:
    print("Uso: python3 saludo.py <nombre>")
    sys.exit(1)

nombre = sys.argv[1]
print(f"Hola, {nombre}")

Este patron aparece constantemente en scripts operativos. sys.argv es una lista donde la posicion 0 contiene el nombre del archivo y las siguientes contienen los argumentos del usuario. sys.exit(1) cierra el programa indicando un error, mientras que sys.exit(0) indica exito. Esos codigos de salida son muy importantes cuando el script se integra en pipelines o tareas programadas.

La libreria estandar de Python incluye modulos como os, pathlib, json, csv, datetime, re o sys, que ya permiten resolver muchas tareas sin instalar nada extra. Veamos un ejemplo completo con datetime y pathlib que ilustra un flujo real:

from datetime import datetime
from pathlib import Path

def registrar_ejecucion(nombre_script):
    ahora = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    ruta_log = Path("logs")
    ruta_log.mkdir(exist_ok=True)
    archivo_log = ruta_log / "ejecuciones.txt"
    with open(archivo_log, "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(f"{ahora} - {nombre_script} ejecutado\n")
    print(f"[{ahora}] Ejecucion registrada en {archivo_log}")

if __name__ == "__main__":
    registrar_ejecucion("primer_script")

Este ejemplo introduce varias ideas de una vez: importacion de modulos, formateo de fechas, creacion de directorios con mkdir(exist_ok=True) para evitar errores si ya existe, escritura de archivos con with open() y uso de pathlib para rutas portables. Aunque parezca avanzado para un primer modulo, cada una de estas herramientas sera util desde el primer script real que escribas.

Un error tipico del principiante es obsesionarse con "hacerlo funcionar" y olvidar la repetibilidad. Si el script solo funciona en una carpeta concreta, con nombres de archivo fijos o asumiendo datos perfectos, en realidad no esta resuelto: solo ha funcionado una vez. Desde el inicio conviene traducir la idea de "programa util" a cuatro preguntas: que entrada espera, que salida produce, que errores puede tener y como se ejecuta de nuevo sin tocar el codigo.

Para ilustrar la diferencia entre un script fragil y uno razonable, compara estos dos enfoques para leer y mostrar un fichero de configuracion:

# Fragil: asume ruta fija, sin manejo de errores
f = open("/home/usuario/config.txt")
print(f.read())

# Mejor: ruta relativa, cierre automatico, error controlado
from pathlib import Path

config_path = Path("config.txt")
if config_path.exists():
    with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        print(f.read())
else:
    print(f"Archivo no encontrado: {config_path}")

El segundo ejemplo es mas largo, pero es repetible, portable y no se rompe en silencio. Esa diferencia es la esencia de escribir scripts con mentalidad profesional desde el principio.

Concepto	Que significa	Ejemplo real
Interprete	Programa que ejecuta el codigo Python	`python3 script.py`
REPL	Consola interactiva para pruebas cortas	probar `2 + 2` o `type("hola")`
Script	Archivo con instrucciones reutilizables	automatizar renombrado de ficheros
Modulo	Archivo importable desde otro archivo	`import json`
Libreria estandar	Conjunto de modulos incluidos	`pathlib`, `csv`, `datetime`

Como procedimiento inicial, una practica sana consiste en: instalar Python, comprobar version, crear una carpeta del curso, abrir un editor, guardar un archivo .py, ejecutarlo desde terminal y modificarlo varias veces. Ese ciclo corto enseña mas que leer teoria aislada. El objetivo de este modulo es que el alumno salga sabiendo poner un script en marcha y entendiendo las piezas basicas del entorno, no solo recordando que print() muestra texto por pantalla.

Contenido ampliado

Diferencias entre usar Python para automatizacion, analitica o backend.
Que partes de un error indican el archivo, la linea y el tipo de excepcion.
Por que conviene trabajar ya con rutas y nombres de archivo consistentes.

Puntos clave

Python es rapido de arrancar, pero eso no elimina la necesidad de orden.
REPL, script y proyecto son niveles distintos de trabajo.
La indentacion no es estilo; forma parte de la sintaxis.
Un programa util debe ser repetible y no depender de suposiciones ocultas.

Checklist operativa

Verificar la version instalada con python3 --version.
Crear y ejecutar un archivo .py desde terminal.
Usar nombres claros para variables y ficheros.
Confirmar que el script puede ejecutarse mas de una vez con el mismo resultado esperado.

Errores frecuentes

Pensar que el codigo probado en consola ya equivale a un script terminado.
Guardar scripts sin estructura ni nombres descriptivos.
Ejecutar con una version de Python distinta de la prevista.
Romper bloques por una indentacion inconsistente.

Practica sugerida

Crea un script llamado saludo.py que pida nombre y departamento, muestre un mensaje de bienvenida y registre en pantalla la fecha de ejecucion usando datetime.

Preguntas de autoevaluacion

Que diferencia hay entre un modulo y un script ejecutado directamente.
Por que la indentacion puede generar errores de sintaxis en Python.
Que ventaja tiene validar la version del interprete antes de empezar un proyecto.

Cierre

Los primeros pasos en Python consisten menos en memorizar palabras reservadas y mas en aprender a trabajar con el interprete, los archivos y una disciplina basica de ejecucion.

Comprender como representa Python los datos mas comunes y aprender a elegir el tipo adecuado segun el problema: texto, numeros, booleanos y valores nulos.

Que aprenderas

Declarar variables con nombres claros y consistentes.
Diferenciar `str`, `int`, `float`, `bool` y `None`.
Aplicar operaciones aritmeticas, logicas y de comparacion.
Evitar conversiones implicitas y errores tipicos de tipo.

Contenido del modulo

Desarrollo teorico
Contenido ampliado
Puntos clave
Checklist operativa
Errores frecuentes
Practica sugerida
Preguntas de autoevaluacion
Cierre