PDF de programación - Python Training Course

Python Training Course

Wilderman Ceren

Ingeniero de Sistemas – Especialista en

Telecomunicaciones

Consultor y experto en soluciones informáticas basadas en software

libre



Python Training Course



Perfil profesional (Unix/POSIX)

● Desarrollo de Software

– LAMP, Python (Bindings),PERL, BASH, Fortran, algo de

C,C++,Java,Tomcat,XML, webservices (SOAP, XML-RPC).

– BD> MySQL, PostgreSQL, sqlite, BerkeleyDB

● Redes

– Enrutamiento, Interoperabilidad entre dispositivos

propietarios y libres, sistemas embebidos, firewalls, IDS.

● Sistemas distribuidos

– Implementación de clusters de alto rendimiento (HPC) y alta

disponibilidad (HA).



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Perfil profesional (Unix/POSIX)

● Administración de servidores y recursos
– GNU/Linux (debian, gentoo, RHEL, ubuntu, otros)
– FreeBSD, OpenBSD & NetBSD.
– Seguridad en Embebidos: m0n0wall, pfSense

● Seguridad

– OpenLDAP, Kerberos,OpenVPN, FreeRADIUS



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Contenido

1. Que puedo hacer con Python ?
2. Puntos técnicos fuertes
3. El intérprete
4. Implementación alternativa

1.Cpython
2.Jython
3.IronPython

5. Corriendo programas en Python



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Contenido

6.Tipos de Objetos

– Integrados (built-in)
– Numeros
– Cadenas
– Listas
– Diccionarios
– Tuplas
– Archivos
– Otros



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Contenido

● 7. Números

• Literales numericos
• Operadores
• Variables y Expresiones basicas
• Formatos de visualiz. Numerico
• Division (classic y floor)
• Operaciones Bitwise
• Entero Largo
• Número complejo



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Contenido

8.Números

– Otros tipos numericos

● Decimales
● Sets
● Booleans
● Extensiones de terceros

9.Cadenas

– Literales
– Operaciones Basicas



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Contenido

– Indexado y Cortado (indexing and slicing)
– Herram. De Conversion
– Formateo de Cadenas
– Métodos
– Categorias de tipo general

10.Listas

• Operaciones basicas
• Indexado, Cortado y Matrices
• Mutabilidad



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Contenido

11.Diccionarios

– Operaciones basicas
– Mutabilidad
– Usos
12.Tuplas

– Sintaxis
– Conversiones e inmutabilidad
– Por que Listas y Tuplas?



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Contenido

13.Archivos

– Objetos en archivos
– Pickle
– Otras herramientas de archivo
– Tipos de Categoria
– Jerarquia de Tipos
– Otros tipos
– Tipos Built-in



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Contenido

14. Sentencias en Python

– Sintaxis a partir de sangrías
– Casos especiales

15. Loops interactivos

– Manejo de errores con entrada de texto
– Manejo de errores con sentencias try

16. Sentencias de asignación



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Contenido

– Asignando en secuencia
– Asignación múltiple
– Asignación aumentada
– Reglas para nombrar variables
– Sentencias en expresiones
– Cambios en el mismo lugar

17. Sentencias print

– Redirigiendo el flujo de salida



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Contenido

18. Sentencias if

– Ejemplo basico
– Multi-ramificación con if – elif
– Reglas para sintaxis python
– Delimitadores de bloque
– Delimitadores en sentencias
– Casos especiales
– Tests de verdad
– Expresion ternaria (if/else)



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Contenido

19. Loops while y for

– break, continue, pass, break y else
– Iterators
– Iterators a nivel de archivo
– Otros iterators embebidos (built-in) & user-defined
– Técnicas para codificar loops
– Usos de range, zip y map
– Generación de offsets e items con enumerate



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Contenido
20. Comprensión de lista

– En archivos
– Sintaxis extendida

21. Documentación del código fuente

– comentarios (#)
– función dir
– Docstrings:__doc__

● definido por el usuario
● estandar
● integrado



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Contenido

– PyDoc: Función de ayuda

22. Funciones

– Para que utilizar funciones ?
– Codificación de una función

● Sentencia def
● Definición
● Llamadas

– Polimorfismo en Python
– Variables locales



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Contenido
23. Alcance y argumentos

– Reglas en el alcance (scope)
– Conceptos Básicos del alcance
– Ejemplos
– Alcance integrado
– La sentencia global
– Minimizar uso de variables globales
– Minimizar cambios en archivo cruzado
– Otras formas de accesar globalmente
– Alcances y funciones anidadas



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Contenido

– Pasando argumentos
– Argumentos y referencias compartidas
– Evitando los cambios mutables en argumentos
– Simulando parámetros de salida
– Modos de concordancia de argumentos
– Valores default y keyword
– Argumentos arbitrarios
– Combinando keywords y default
– Ejemplo general de uso de funciones



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Contenido

24.Funciones Avanzadas

– Funciones anónimas: lambda

● Expresiones lambda
● Por que usar lambda ?
● lambdas anidados y alcances

– Aplicando funciones a argumentos

● comando apply
● Sintaxis de llamada similar a apply

– Mapeando funciones sobre secuencias: map
– Uso de filter y reduce



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Contenido

– Comprensión de lista: Mappings
– Conceptos básicos
– Añadiendo tests y loops anidados
– Comprensión de lista y matrices
– Iterators: Generators

● Protocolo Función Generator Extendida: send y next
● Iteratores y tipos de datos integrados

– Alternativas en la coordinación en iteraciónes
– Conceptos en el diseño de funciones
– Funciones son objetos: llamadas indirectas
– Tips en Funciones (Para tener en cuenta)



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Contenido

● Nombres locales detectado estáticamente
● Objetos default y mutables
● Funciones sin retorno alguno

25. Módulos

– Por que utilizar módulos ?
– Arquitectura de un programa en Python

● Cómo estructurar un programa
● Imports y Atributos
● Módulos de la libreria estándar

– Cómo trabaja import



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Contenido

● Programar un módulo

– Creación
– Uso (import, from)
– Namespaces
– Recargar un módulo

● Paquetes
– Import
– Por que utilizar import de paquete?
● Conceptos Avanzados en módulos

– Ocultando datos
– Habilitando futuras caracteristicas
– Mezclando modos de uso
– Import Relativo
– Conceptos en diseño de módulos
– Gotchas



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Contenido

26. Clases y POO
● Generalidades
● Programando clases
● Programando clases II

 Sentencia Clase
 Métodos
 Herencia
 Operador de Sobrecarga
 Iteraciónes definida por el usuario
 Privacidad para los atributos en instancias



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Contenido

● Namespaces

– Diseño con clases

● Python y POO
● Clases como registros
● POO y herencia: relaciones “Is-a”
● POO y composición: relaciones “Has-a”
● POO y delegación
● Herencia múltiple
● Clases son objetos: Generic Factories
● Métodos son objetos: Bound o unbound
● Revisión a la Docmentación con Strings



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Contenido

– Diseño con clases
● Clases Vs Modulos

– Topicos avanzados en clases

● Extendiendo tipos de datos “Built-in”
● Atributos para clase “seudoprivada”
● Nuevo estilo para clases
● Static y métodos de clase
● Función “decorators”
● Gotchas (Tips)



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Contenido
27. Excepciones y Tools

● Conceptos básicos

● Por que las excepciones (roles)
● Manejo de Excepciones
● Sentencia try/except/else
● Sentencia try/finally
● Unificado try/except
● Sentencia raise
● Sentencia assert

● Objetos Exception

● Excepciones basadas en String



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Contenido

– Objetos Exception

● Excepcion basada en clase
● formas y sentencias generales raise

– Diseño con Excepciones

● Excepciones anidadas (nesting exception)
● Lenguajes en excepciones
● Tips para diseño de Excepciones
● Gotchas
● Resumen del “Core”

– Python Toolset
– Desarrollo de Tools para proyectos grandes



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Introducción

● Por que la gente usa Python

– Calidad del Software *
– Productividad **
– Portabilidad
– Librerias de soporte
– Integración de componentes
– Se disfruta!



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Quienes usan Python?

● Google
● YouTube
● BitTorrent
● Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm
● Pixar
● Nasa
● ESRI (GIS)
● NSA
● OLPC



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1. Que puedo hacer con Python?

● Scripting y software “standalone”
● Lenguaje de Propósito General
● Web, Juegos, Robótica, Aeronáutica
● Programación a nivel de SO.
● GUIs (Tkinter, wxPython)
● PythonCard – Dabo
● Otros GUIs: Qt, GTK, MFC, Swing
● Jython & servicios Python CGI



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1. Que puedo hacer con Python?

● Internet Scripting
● Integración de componentes (C,C++, COM

(MSWin), Jython, .NET (IronPython), CORBA)

● Base de Datos (Sybase, Oracle, Informix, ODBC,

MySQL, PostgreSQL, SQLite, BDB, Firebird)

● Rápido en Prototipos hacia C/C++
● Programación Numérica y Científica (Numpy)
● Juegos, Imagenes, AI, XML, Robotica ... y más!



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2. Puntos técnicos fuertes
● Orientado a Objetos

– Polimorfismo, Sobrecarga, multi herencia
– POO es una opción (no es mandatoria)

● Es libre de usar, distribuir y es soportado!
● Es portable

– Linux/Unix, Windows/DOS, Mac OS X, BeOS, OS/2
– Sistemas de Tiempo Real (VxWorks)
– Cray – IBM mainframes
– PDAs, Celulares con Symbian/Windows Mobile
– Consolas de juego, iPods y mas...



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2. Puntos técnicos fuertes
● Es poderoso

– Híbrido (se integra con lenguajes “scripting”

Perl,TCL y tradicionales como C/C++)

– Tipificación dinámica (no declaración previa)
– Manejo automático de memoria
– Se programa en proyectos largos y complejos (uso

de módulos, clases y excepciones)

– Objeto tipos “Built-in”
– Tools “Built-in”
– Utilidades desde terceros



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2. Puntos técnicos fuertes

● Es mezclable con otros lenguajes

– Python API permite a rutinas C ser llamadas desde

python mismo.

– Se puede prototipear en Python y luego llevarlo a C/

C++ una vez al tiempo.

● Facilidad de uso

– codificalo y correlo de una!

● Fácil de aprender
● Su nombre viene de Monty Python's Flying

Circus

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3. El intérp