¡Bienvenido al curso de Python! Este repositorio gratuito está diseñado para proporcionar un curso completo de programación de Python para principiantes. Ya sea nuevo en programación o tenga algo de experiencia, este curso lo ayudará a aprender y mejorar sus habilidades con Python.
¡Feliz codificación y disfruta del curso Python!
Damos la bienvenida a las contribuciones a este curso gratuito de Python. Si encuentra algún problema, tenga sugerencias para mejorar, o desea agregar contenido nuevo, no dude en abrir un problema. Sus contribuciones ayudarán a que este curso sea aún mejor para los futuros estudiantes.
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Python es un lenguaje de programación versátil y ampliamente utilizado que se parece mucho al lenguaje humano. Su similitud con el lenguaje natural hace que sea fácil de aprender y usar, atrayendo tanto a principiantes como a desarrolladores experimentados. Python encuentra aplicaciones en diversas industrias y se emplea para el desarrollo web, software de escritorio, administración de sistemas y la creación de bibliotecas de aprendizaje automático. Ha ganado una popularidad significativa en la comunidad de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel con capacidades multiplataforma. Guido van Rossum lo desarrolló en 1989 y, desde entonces, se ha convertido en un elemento básico para diversas tareas de desarrollo de software. Python permite la creación de aplicaciones web, software de escritorio, herramientas de análisis de datos, implementaciones de inteligencia artificial y scripts de automatización. Su atractivo radica en su sintaxis simple y legible, su extenso ecosistema de biblioteca y la gran cantidad de recursos disponibles para el aprendizaje.
Como lenguaje interpretado, Python requiere un intérprete para leer, interpretar y ejecutar el código fuente. A diferencia de los lenguajes compilados como C o C++, que transforman el código en lenguaje de máquina mediante un compilador, el intérprete de Python brinda flexibilidad. Sin embargo, los lenguajes interpretados generalmente tienden a ser más lentos y menos seguros que sus contrapartes compilados. Python viene con su propio intérprete predeterminado conocido como "intérprete de Python".
El código de Python se puede ejecutar desde la línea de comandos y muchos entornos de desarrollo integrados (IDE) utilizan el intérprete de Python predeterminado. Además, los intérpretes alternativos como IPython y Jupyter ofrecen interactividad mejorada y entornos que se asemejan a un shell de línea de comandos o una interfaz de computadora portátil. Los IDE populares para el desarrollo de Python incluyen PyCharm, Spyder, Eclipse con el complemento PyDev, Visual Studio Code y Jupyter Notebook. Las bibliotecas notables en el ecosistema de Python incluyen NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, Keras y PyTorch.
En este curso, tiene la flexibilidad de elegir entre usar JupyterLab o un IDE con una instalación de Python, u optar por la conveniencia de Google Colab sin ninguna instalación local. Ambas opciones proporcionan entornos potentes para escribir, ejecutar y colaborar en el código.
Si ya tiene instalado Python y prefiere trabajar localmente, JupyterLab o un IDE le ofrecerán una experiencia de codificación perfecta. Por otro lado, si prefiere un entorno basado en la nube, Google Colab le proporcionará las herramientas y los recursos necesarios.
Siéntase libre de elegir la opción que mejor se adapte a sus preferencias y necesidades. A lo largo del curso, proporcionaremos instrucciones y ejemplos. que son compatibles con ambas configuraciones.
Ahora que tiene la información necesaria para comenzar, ¡embarquémonos juntos en este emocionante viaje de aprendizaje!
Si prefiere usar un IDE o JupyterLab en su máquina local, es esencial tener instalado Python. Python sirve como base para ejecutar JupyterLab y ejecutar el código de Python.
Siga estos pasos para instalar Python:
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Compruebe si Python ya está instalado ejecutando el comando
python --version. Si Python ya está instalado, verá la versión instalada. Si no, continua al siguiente paso. -
Instalar Python Para instalar Python, visite el sitio web oficial de Python en python.org. Elija el instalador apropiado para su sistema operativo (Windows, macOS o Linux) y siga las instrucciones de instalación.
Durante la instalación, asegúrese de seleccionar la opción para agregar Python a la variable PATH de su sistema. Esto facilitará el acceso a Python. desde el símbolo del sistema o terminal.
Los entornos de desarrollo integrados (IDE) proporcionan un entorno completo para escribir, editar y ejecutar código de Python. Los IDE ofrecen características como finalización de código, herramientas de depuración y capacidades de gestión de proyectos, lo que los hace populares entre desarrolladores para una codificación eficiente y productiva.
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Código de Visual Studio (Código VS)
Visual Studio Code, comúnmente conocido como VS Code, es un popular editor de código abierto desarrollado por Microsoft. Ofrece una amplia gama de extensiones y una gran comunidad, lo que lo convierte en una opción poderosa para el desarrollo de Python.
Instale VS Code desde el sitio web oficial (https://code.visualstudio.com/).
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PyCharm
PyCharm es un IDE de Python profesional desarrollado por JetBrains. Ofrece un amplio conjunto de características diseñadas específicamente para el desarrollo de Python, incluyendo finalización de código inteligente, herramientas de depuración y soporte para varios marcos.
Descargue e instale PyCharm Community Edition (gratis) o PyCharm Professional Edition (comercial) desde el sitio web de JetBrains (https://www.jetbrains.com/pycharm/).
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Átomo
Atom es un editor de texto personalizable desarrollado por GitHub. Ofrece un vasto ecosistema de paquetes y temas, por lo que es una opción popular para los desarrolladores de Python que prefieren la flexibilidad y la extensibilidad.
Instale Atom desde el sitio web oficial (https://atom.io/).
Estos son solo algunos ejemplos de los muchos IDE disponibles para el desarrollo de Python. Cada IDE tiene su propio conjunto de características y flujos de trabajo, así que siéntase libre de explorar y elegir el que mejor se adapte a sus necesidades y preferencias.
Al usar un IDE, puede optimizar su proceso de desarrollo de Python, beneficiarse de las capacidades avanzadas de edición de código, y aumente su productividad como programador de Python. Deberá instalar extensiones para trabajar con los archivos .ipynb utilizados en este curso. Por otro lado, puedes usar JupyterLab o Google Cloab.
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JupyterLab
JupyterLab es un potente entorno de desarrollo interactivo que le permite crear y ejecutar cuadernos, códigos y archivos de rebajas de Jupyter.
Instale JupyterLab con el comando
pip install jupyterlab. Espere a que se complete la instalación. Una vez hecho esto, JupyterLab debe instalarse en su sistema.Inicie JupyterLab ejecutando el siguiente comando:
jupyter lab. Esto abrirá JupyterLab en su navegador web predeterminado. -
Google Colab (No se requieren instalaciones)
Alternativamente, si prefiere una configuración sin problemas sin ninguna instalación en su máquina local, puede utilizar Google Colab. Google Colab proporciona un entorno basado en la nube en el que puede crear, ejecutar y colaborar en portátiles Jupyter sin necesidad de instalaciones locales. Google Colab proporciona bibliotecas preinstaladas, incluidos Python y paquetes de ciencia de datos populares como NumPy y Pandas. Puedes escribir directamente y ejecutar código en las celdas del cuaderno.
Para acceder a Google Colab:
- Abra Google Colab: Visite el sitio web de Google Colab utilizando cualquier navegador web.
- Crear un nuevo cuaderno: haga clic en "Nuevo cuaderno" para crear un nuevo cuaderno en blanco o elegir entre las plantillas existentes.
En este curso, hemos elegido archivos .ipynb como formato principal para brindar una experiencia de aprendizaje interactiva e integral. El material del curso, incluidos los ejemplos de código, los ejercicios y las plantillas de proyectos, se proporcionará como Jupyter Notebooks (archivos .ipynb).
Puede abrir y ejecutar los archivos .ipynb mediante JupyterLab, Jupyter Notebook u otros entornos compatibles. Estas herramientas ofrecen una forma interactiva interfaz donde puede ejecutar celdas de código, modificar el código, agregar sus propias notas y visualizar los resultados.
Mediante el uso de archivos .ipynb, nuestro objetivo es proporcionar una experiencia de aprendizaje práctica y atractiva que combine código, documentación y visualización. lo que le permite comprender los conceptos de manera más efectiva y aplicarlos en escenarios prácticos.
Este curso de Python está diseñado para presentarle los fundamentos de la programación utilizando el lenguaje de programación Python. El curso cubre una amplia gama de temas, comenzando desde lo básico y progresando gradualmente hacia conceptos más avanzados.
Estos son algunos de los temas clave tratados en este curso:
- Introducción a Python
- Variables básicas y tipos de datos.
- Operadores básicos
- Declaraciones de flujo de control
- Bucles
- Métodos y funciones
- Programación orientada a objetos (POO)
- Manejo de excepciones
- Módulos y paquetes
- Manejo de archivos
- Módulos y bibliotecas de Python adicionales
- Conceptos avanzados
- Pruebas y depuración.
El curso está estructurado de manera que cada tema se basa en los anteriores, proporcionando una progresión lógica de aprendizaje. Cada tema incluye explicaciones teóricas, ejemplos prácticos y ejercicios para reforzar su comprensión.
El objetivo de este curso es cubrir los aspectos fundamentales de la programación de Python con énfasis en script wescritura, manipulación básica de datos y organización de programas. Al final de este curso, los estudiantes deberían poder comenzar a escribir programas útiles de Python por su cuenta o ser capaz de comprender y modificar el código de Python escrito por sus compañeros de trabajo.
El curso está organizado en diferentes módulos, cada uno de los cuales cubre un tema específico.
Puede comenzar con el primer módulo y avanzar en el curso a su propio ritmo. Asegúrate de leer las notas de la clase, pruebe los ejemplos y complete los ejercicios para solidificar su conocimiento.
Dentro del repositorio, encontrarás la siguiente estructura:
Módulo 0: Introducción a Python
- Introducción a Python
- Ejecución de programas Python
- Sintaxis y sangría básicas
- Código de impresión y comentarios
- Entrada de usuario
- Ejercicios
- Soluciones
Módulo 1: Variables y tipos de datos
- Variables y asignaciones
- Tipos de datos numéricos (int, float)
- Cadenas y manipulación de cadenas
- Tipo de datos booleanos
- Conversión de tipos
- Trabajando con colecciones (listas, tuplas, conjuntos, diccionarios)
- Ejercicios
- Soluciones
- Operadores aritméticos
- Operadores de comparación
- Operadores lógicos
- Operadores de asignación
- Operadores bit a bit
- Precedencia de operadores
- Ejercicios
- Soluciones
Módulo 3: Declaraciones de flujo de control
- Declaraciones condicionales (if, else, elif)
- Condicionales anidadas
- Operadores lógicos en condicionales
- El operador ternario
- Ejercicios
- Soluciones
- Mientras bucle
- Para bucle
- Declaraciones de control de bucle (romper, continuar)
- Bucles anidados
- Recorriendo colecciones
- Ejercicios
- Soluciones
- Definir y llamar funciones
- Alcance variable y palabra clave global
- Funciones de alto orden
- Funciones Lambda
- Ejercicios
- Soluciones
- Proyecto calificaciones
- Solución proyecto calificaciones
- Proyecto calculadora
- Solución Proyecto calculadora
Módulo 6: Programación Orientada a Objetos
- Introducción a la POO
- Clases y Objetos
- Encapsulación y Abstracción
- Herencia
- Polimorfismo
- Ejercicios
- Soluciones
Módulo 7: Manejo de excepciones
Módulo 8: Módulos, Paquetes y Librerias
Módulo 9: Manipulación de archivos
- Lectura y escritura de archivos de texto
- Trabajar con objetos de archivo
- Modos de archivo y rutas de archivo
- Procesamiento de archivos CSV y JSON
- Manejo de errores con archivos
- Ejercicios
- Soluciones
Módulo 10: Módulos adicionales de Python
- Manipulación de fechas y horas (módulo de fecha y hora)
- Operaciones matemáticas (módulo matemático)
- Generar números aleatorios (módulo aleatorio)
- Trabajando con imágenes (módulo Almohada)
- Archivos zip (módulo zipfile)
- Expresiones regulares (módulo re)
- Serialización de objetos (módulo pickle)
- Ejercicios
- Soluciones
- Proyecto tienda online
- Solucion proyecto tienda online