Repositorio del ramo — por Esteban OrtegaAyudantías, tareas y controles de años anteriores, en GitHub
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library_booksMaterial del Curso
commit
Entorno de trabajo: Git, PEP8 y modularización
Control de versiones con Git (pull/add/commit/push), guía de estilo PEP8, modularización e imports, manejo de paths (os.path.join/Pathlib) y unittest discover. Cubre la selección múltiple de la I1 y los descuentos de tareas.
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cached
Recursión y Backtracking
Caso base y recursivo, tracing paso a paso, y backtracking (probar-y-retroceder) aplicado a permutaciones y al Sudoku de la I1 (P3 tracing + P4 backtracking, y T0).
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data_array
Estructuras de datos: tuplas, deque, diccionarios y sets
Estructuras built-in de Python más allá de listas: tuplas y named tuples, stacks/colas con deque, diccionarios y defaultdict, sets, y *args/**kwargs. Elegir la estructura eficiente (P1 de la I1).
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account_tree
OOP Avanzado: herencia, polimorfismo y clases abstractas
Herencia y super(), overriding, polimorfismo (__str__/__repr__, operadores, duck typing), multiherencia y MRO, clases abstractas (abc), @property y diagrama de clases (UML). Cubre la Pregunta 2 de la I1.
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tune
Misceláneo PyQt: teclado y sonidos
Detalles útiles de PyQt6: controlar tecla mantenida con isAutoRepeat, reproducir audio con QMediaPlayer y QSoundEffect, y por qué el código cambia entre versiones de PyQt.
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hub
Networking + Interfaces gráficas (frontend-backend)
Cómo integrar la arquitectura cliente-servidor con una interfaz gráfica: dónde viven los sockets, servidor como función vs como clase, y la flexibilidad de QThread o threading.
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tune
Múltiples QThread, QMutex y concurrencia
Manejar varios QThread a la vez, proteger zonas críticas con QMutex y por qué las señales son la forma segura de actualizar la GUI desde múltiples hilos.
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memory
QThread: el hilo de PyQt
Cómo combinar threads con interfaces gráficas en PyQt6: del Thread clásico al QThread, sus señales propias y dónde conectarlas.
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data_object
Pandas
Análisis de datos con Pandas: Series y DataFrames, exploración, selección con loc/iloc, filtrado, groupby, combinación y CSV.
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calculate
NumPy
Cálculo numérico eficiente con NumPy: arrays vs listas, creación, operaciones vectorizadas y ufuncs, slicing, broadcasting y estadísticas.
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schema
Búsqueda en grafos: BFS y DFS
Recorrer grafos evitando ciclos con el registro de visitados: BFS con cola (camino más corto) y DFS con stack (iterativo y recursivo).
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hub
Grafos: representación
Qué es un grafo (dirigido vs no dirigido) y sus representaciones: nodos, lista de adyacencia y matriz de adyacencia, con pesos y operaciones básicas.
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terminal
Expresiones regulares
Patrones de búsqueda con regex y el módulo re: clases, cuantificadores, grupos, matching, búsqueda, sustitución y split.
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schema
Patrones de comunicación con sockets
Patrones prácticos sobre sockets TCP: enviar objetos serializados, el protocolo de largo de 4 bytes, servidores concurrentes con threads y arquitecturas multi-servidor y P2P.
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hub
Networking con sockets (TCP)
Comunicación de bajo nivel con sockets TCP en Python: crear sockets, cliente (connect/send/recv), servidor (bind/listen/accept) y manejo de ConnectionError.
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memory
Manejo de bytes y encoding
Bytes, encoding y representación de bajo nivel: ASCII/Unicode, los objetos bytes y bytearray, lectura por chunks y conversión de enteros con big/little endian.
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data_object
Serialización con pickle
Serializa cualquier objeto de Python a bytes con pickle: dumps/loads, archivos, seguridad y personalización con __getstate__ y __setstate__.
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code
Web Services: lado servidor (Flask)
Crea tu propia API en Python con Flask: define rutas con @app.route, distingue métodos con request.method, recibe datos por endpoints dinámicos, query string y body, y controla las respuestas y errores con abort y Response.
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terminal
Web Services: lado cliente (requests)
Consume web services desde Python con la librería requests: peticiones GET y POST, interpretar la respuesta con status_code y .json(), enviar parámetros y autenticarte con headers y tokens.
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hub
Networking y conceptos de Web Services
Los fundamentos de redes para programar comunicación entre programas: IP y puertos, TCP vs UDP, encapsulamiento, arquitectura cliente-servidor, y los conceptos clave de la web (API, URL y HTTP).
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data_object
Serialización con JSON
Aprende a guardar y comunicar objetos de Python usando JSON: dumps/loads, archivos con dump/load y serialización de objetos personalizados con JSONEncoder y object_hook.
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architecture
Interfaces Gráficas con PyQt6
Crea ventanas, widgets y layouts con PyQt6. Conecta señales y slots, separa UI de lógica, y maneja múltiples ventanas.
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tune
Sincronización
Resuelve las race conditions con Lock, coordina threads con Event y aprende a reconocer y evitar deadlocks.
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hub
Threading
Aprende a crear y gestionar threads en Python: concurrencia vs paralelismo, ciclo de vida, y el problema de las race conditions.
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psychology
Programación Funcional
Funciones puras, lambda, map, filter, reduce, enumerate y zip.
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hub
Listas Ligadas
Estructura de Nodos, lista ligada con agregar/obtener/insertar, e iteración con __iter__ y __next__.
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functions
Generadores
Expresiones generadoras, funciones con yield, yield from y casos de uso prácticos.
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data_object
Iterables e Iteradores
Qué es un iterable, cómo funciona un iterador, diferencias clave entre ambos, y cómo crear iteradores personalizados.
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warning
Manejo de Excepciones
Cómo lanzar excepciones con raise, capturarlas con try/except, usar else y finally, y definir excepciones personalizadas.
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warning
Excepciones: Tipos y Jerarquía
Qué es una excepción, cuándo ocurre, jerarquía de clases y los tipos built-in más importantes de Python.
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