Programa Detallado

Autor:

Juan Fiol

Version:

Revision: 2025

Copyright:

Libre

Clase 1: Introducción al lenguaje

• Cómo empezar: Instalación y uso

  • Instalación

  • Edición de código

  • Documentación y ayudas

  • Uso de Python: Interactivo o no

  • Notebooks de Jupyter o Jupyter-Lab

  • Instalando Python interactivo

• Comandos de Jupyter (o IPython)

  • Comandos de Navegación

  • Algunos de los comandos mágicos

  • Comandos de Shell

• Ambientes

  • Gestionando ambientes con conda

  • Ambientes y Notebooks

  • Compartiendo ambientes

• Conceptos básicos de Python

  • Características generales del lenguaje

  • Tipos de variables

Clase 2: Modularización y tipos compuestos

• Modularización y encapsulado

  • Definición básica de funciones

• Módulos

  • Módulo math

  • Módulo cmath

• Tipos simples: Números

• Tipos compuestos

• Strings: Secuencias de caracteres

  • Operaciones

  • Iteración y Métodos de Strings

  • Formato de strings

• Conversión de tipos

• Tipos contenedores

  • Listas

  • Tuplas

  • Rangos

Clase 3: Tipos complejos y control de flujo

• Listas

  • Operaciones sobre listas

  • Funciones que aplican sobre listas

• Control de flujo

  • if/elif/else

  • Iteraciones

  • Múltiples condiciones

• Diccionarios

  • Creación de diccionarios

  • Selección de elementos

  • Acceso a claves y valores

  • Modificación o adición de campos

• Conjuntos

  • Operaciones entre conjuntos

  • Modificar conjuntos

Clase 4: Funciones

• Las funciones son objetos

• Definición básica de funciones

  • Funciones con argumentos opcionales

  • Número variable de argumentos y argumentos keywords

• Argumentos de las funciones

  • Ámbito de las variables en los argumentos

  • Tipos mutables en argumentos opcionales

• Anotaciones de tipos

  • Funciones

  • El tipo Union

  • El tipo Optional

• Control de tipos estáticos

  • MyPy y notebooks

Clase 5: Más características de Funciones

• Empacar y desempacar argumentos

• Funciones que devuelven funciones

• Ejemplo: Polinomio interpolador

• Funciones que toman como argumento una función

  • Aplicacion: Ordenamiento de listas

• Funciones anónimas

• Ejemplo: Integración numérica

  • Uso de funciones anónimas

• Funciones y decoradores

  • Funciones que aceptan y devuelven funciones (Decoradores)

  • Decoradores, un ejemplo más útil

• Programación funcional con Python

  • Los errores al programar

  • Los errores en notebooks

  • Mutabilidad

  • Funciones

  • Inmutabilidad

  • No más loops

Clase 6: Objetos y administración de errores

• Atrapar y administrar errores

  • Administración de excepciones

  • “Crear” excepciones

• Programación Orientada a Objetos

  • Breve introducción a Programación Orientada a Objetos

  • Clases y Objetos

  • Herencia

• Atributos de clases y de instancias

• Algunos métodos “especiales”

  • Método __del__()

  • Métodos __str__ y __repr__

  • Método __call__

  • Métodos __add__, __mul__ y __abs__

  • Comparación

Clase 7: Persistencia de datos y módulos de biblioteca standard

• Escritura y lectura a archivos

  • Ejemplos

• Módulo Pathlib

  • Métodos y propiedades

  • Partes del path

  • Contenido de directorios

  • Leer un archivo

• Archivos comprimidos

• String, bytes y codificaciones

Clase 8: Más sobre objetos

• El decorador @classmethod

• Getters y Setters

  • Función property

• Más sobre herencia

• Enum y dataclasses

  • Enums

  • Dataclasses

Clase 9: Control de versiones y módulos

• ¿Qué es y para qué sirve el control de versiones?

  • Cambios en paralelo

  • Historia completa

  • Instalación

  • Interfaces gráficas

  • Documentación

  • Configuración básica

  • Creación de un nuevo repositorio

  • Clonación de un repositorio existente

  • Ver el estado actual

  • Creación de nuevos archivos y modificación de existentes

  • Actualización de un repositorio remoto

  • Puntos importantes

• Importando módulos

  • Importando módulos de directorios hijos

  • Importando módulos desde padres o hermanos

• Algunos módulos (biblioteca standard)

  • Módulo sys

  • Módulo os

  • Módulo glob

  • Módulo Argparse

  • Módulo re

Clase 10: Introducción a Numpy y Matplotlib

• Introducción

• Lectura y escritura de datos a archivos

• Características de arrays en Numpy

  • Comparación de listas y arrays

  • Uso de memoria de listas y arrays

  • Velocidad de Numpy

  • Propiedades de Numpy arrays

• Creación de arrays en Numpy

  • Creación de Arrays unidimensionales

  • Arrays multidimensionales

  • Generación de datos equiespaciados

  • Otras formas de creación

• Acceso a los elementos

• Operaciones sobre arrays

  • Operaciones básicas

  • Comparaciones

  • Funciones definidas en Numpy

Clase 11: Visualización

• Interactividad

  • Trabajo con ventanas emergentes

  • Trabajo sobre notebooks

• Gráficos simples

• Formato de las curvas

  • Líneas, símbolos y colores

• Adecuación de los gráficos

  • Nombres de ejes y leyendas

  • Límites de graficación (vista)

  • Escalas

  • Líneas verticales y horizontales

  • Inclusión de ecuaciones

  • Exportar las figuras

• Dos gráficos en la misma figura

• Personalizando el modo de visualización

  • Archivo de configuración

  • Hojas de estilo

  • Modificación de parámetros dentro de programas

Clase 12: Más información sobre Numpy

• Creación y operación sobre Numpy arrays

  • Funciones para crear arrays

  • Funciones que actúan sobre arrays

  • Productos entre arrays y productos vectoriales

  • Comparaciones entre arrays

• Copias de arrays y vistas

• Atributos de arrays

  • reshape

  • transpose

  • min, max

  • argmin, argmax

  • sum, prod, mean, std

  • cumsum, cumprod, trapz

  • nonzero

• Conveniencias con arrays

  • Convertir un array a unidimensional (ravel)

  • Enumerate para ndarrays

  • Vectorización de funciones escalares

• Indexado avanzado

  • Indexado con secuencias de índices

  • Índices de arrays multidimensionales

  • Indexado con condiciones

  • Función where

• Extensión de las dimensiones (Broadcasting)

• Unir (o concatenar) arrays

  • Apilamiento vertical

  • Apilamiento horizontal

• Generación de números aleatorios

  • Distribución uniforme

  • Distribución normal (Gaussiana)

  • Histogramas

  • Distribución binomial