Proyecto hilo conductor — Construir una aplicación Python completa — de la idea al despliegue
- Objetivo: llevar a cabo un proyecto Python de principio a fin aplicando cada nivel de la guía — desde los fundamentos hasta la puesta en producción.
- Material: el resumen Python siguiente (sintaxis y comandos esenciales) para tener a mano.
- Método: un paso por nivel. Elige UN proyecto que te motive (gestor de tareas, seguimiento de gastos, mini-API, análisis de un CSV) y hazlo crecer.
⬇️ Descargar el resumen Python (TXT)
Paso 0 · Nivel 0 — Preparar el taller (N0)
Instala Python y VS Code, comprueba «python --version», y prueba un primer script + el REPL. Elige la idea de tu proyecto y su objetivo concreto.
Paso 1 · Nivel 1 — Codificar la lógica básica (N1)
Escribe el corazón del programa con variables, condiciones, bucles y funciones. Divide el problema en pequeñas funciones reutilizables (DRY).
Paso 2 · Nivel 2 — Estructurar los datos (N2)
Modela tus datos con las estructuras adecuadas (listas, diccionarios), crea una o dos clases (POO), guarda/carga en archivo (JSON) y hazlo fiable con try/except.
Paso 3 · Nivel 3 — Profesionalizar el código (N3)
Divide en módulos, crea un venv + requirements.txt, añade type hints y escribe tus primeros tests pytest. Usa una herramienta pythónica (comprensión, decorador) donde sea pertinente.
Paso 4 · Nivel 4 — Elegir una especialización (N4)
Dale una dimensión a tu proyecto: exponlo como API (FastAPI), añade un análisis de datos (pandas + gráfico), O automatiza una tarea / scraping. UN bloque basta.
Paso 5 · Nivel 5 — Industrializar y desplegar (N5)
Limpia el código (PEP 8, black, flake8), contenedoriza con un Dockerfile, versiona en GitHub con un pipeline CI (pytest vía GitHub Actions), y despliega en línea (Render/Railway).
Criterios de éxito
- Código organizado en funciones/módulos, legible y conforme a PEP 8 (black + flake8).
- Datos correctamente estructurados, persistidos (archivo/JSON) y errores gestionados (try/except).
- Entorno reproducible (venv + requirements.txt) y tests pytest que pasan.
- Una especialización añadida (API, datos o automatización) y, idealmente, la aplicación desplegada en línea vía un pipeline CI/CD.