🧪 Python Nivel 2 – Parte 16: Gestión de Dependencias con pip y Archivos requirements.txt

 

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué es pip y cómo instalar librerías externas
✅ Cómo crear y usar un requirements.txt
✅ Cómo compartir tu entorno de desarrollo
✅ Buenas prácticas para proyectos colaborativos

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🧱 ¿Qué es pip?

pip es el gestor de paquetes de Python.
Con él puedes instalar librerías externas con un solo comando:

pip install requests

Esto te permite reutilizar librerías que otros desarrolladores han publicado.

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🗂 ¿Qué es un archivo requirements.txt?

Es un archivo de texto donde defines todas las dependencias necesarias de tu proyecto, línea por línea.

requests==2.31.0
flask==2.3.2

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🔧 Cómo generarlo automáticamente:

pip freeze > requirements.txt

Esto guarda todas las librerías y versiones que tienes en tu entorno actual.

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🔄 Cómo instalar dependencias desde el archivo:

pip install -r requirements.txt

✅ Así puedes compartir tu proyecto con otros, y podrán instalar todo de forma automática.

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🧪 Ejemplo paso a paso:

1. Crea un entorno virtual:

   
   python -m venv venv
   

2. Actívalo:

   • En Windows: venv\Scripts\activate

   • En macOS/Linux: source venv/bin/activate

3. Instala una librería:

   
   pip install rich
   

4. Guarda dependencias:

   
   pip freeze > requirements.txt
   

5. Usa requirements.txt en cualquier máquina:

   
   pip install -r requirements.txt
   

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📦 Buenas prácticas

✔️ Siempre usa entornos virtuales
✔️ No subas carpetas venv al repositorio
✔️ Usa requirements.txt para compartir dependencias
✔️ Usa pip freeze solo dentro del entorno virtual

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🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ Cómo instalar paquetes externos con pip
✔️ Cómo crear y usar un archivo requirements.txt
✔️ Cómo colaborar y compartir tu proyecto fácilmente
✔️ Buenas prácticas para un entorno Python profesional

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📂 Código de ejemplo en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video explicativo en YouTube:
https://youtu.be/kKdl9ZoajV0

🧪 Python Nivel 2 – Parte 15: Introducción a Testing con unittest

 

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué es el testing y por qué es esencial
✅ Cómo crear tests automatizados con unittest
✅ Qué es un test case y cómo definirlo
✅ Cómo comprobar que el código funciona correctamente
✅ Qué hacer cuando un test falla

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🧱 ¿Qué es unittest?

unittest es el módulo estándar de Python para pruebas automatizadas.
Permite crear clases de test que validan que tus funciones y métodos se comporten correctamente.

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📦 Estructura básica de un test:

import unittest

def suma(a, b):
    return a + b

class TestSuma(unittest.TestCase):
    def test_suma_positivos(self):
        self.assertEqual(suma(2, 3), 5)

    def test_suma_negativos(self):
        self.assertEqual(suma(-2, -3), -5)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

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✅ ¿Qué hace cada parte?

• import unittest: importa el framework

• class TestX(unittest.TestCase): define un grupo de tests

• self.assertEqual(...): compara resultado esperado con resultado real

• unittest.main(): ejecuta todos los tests definidos

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🧪 Otros métodos de validación

self.assertNotEqual(a, b)
self.assertTrue(condición)
self.assertFalse(condición)
self.assertIn(valor, lista)
self.assertRaises(ErrorEsperado, funcion, args)

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💡 ¿Cuándo hacer testing?

✔️ Al desarrollar funciones críticas
✔️ Cuando mantienes proyectos grandes
✔️ Al trabajar en equipo
✔️ Para prevenir errores en producción

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🧑‍💻 Ejemplo real con clase Usuario

class Usuario:
    def __init__(self, nombre):
        self.nombre = nombre

    def saludo(self):
        return f"Hola, {self.nombre}"

class TestUsuario(unittest.TestCase):
    def test_saludo(self):
        u = Usuario("Ana")
        self.assertEqual(u.saludo(), "Hola, Ana")

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🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ A automatizar pruebas con unittest
✔️ A validar comportamientos de funciones y clases
✔️ A escribir código más confiable y profesional
✔️ A detectar errores antes de que lleguen al usuario

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📂 Código de ejemplo en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video paso a paso en YouTube:
https://youtu.be/-2Dj28lOn8E

🧪 Python Nivel 2 – Parte 14: Uso de Decoradores (Decorators) en Python

 

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué son los decoradores y para qué sirven
✅ Cómo crear y aplicar decoradores
✅ Cómo usarlos para validar, medir tiempos o modificar comportamiento
✅ Decoradores anidados y con parámetros

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🧱 ¿Qué es un decorador?

Un decorador en Python es una función que recibe otra función como argumento y devuelve una nueva función con funcionalidades añadidas, sin modificar su estructura interna.

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🔧 Sintaxis básica

def mi_decorador(funcion_original):
    def nueva_funcion():
        print("Antes de ejecutar")
        funcion_original()
        print("Después de ejecutar")
    return nueva_funcion

@mi_decorador
def saludar():
    print("Hola!")

saludar()

🧠 Salida:

Antes de ejecutar  
Hola!  
Después de ejecutar

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✅ ¿Para qué sirven los decoradores?

✔️ Validar parámetros
✔️ Medir tiempos de ejecución
✔️ Agregar logs o registros
✔️ Controlar permisos o acceso
✔️ Reutilizar código sin repetir lógica

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🕐 Ejemplo: medir tiempo de ejecución

import time

def medir_tiempo(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        inicio = time.time()
        resultado = func(*args, **kwargs)
        fin = time.time()
        print(f"Tiempo: {fin - inicio:.2f}s")
        return resultado
    return wrapper

@medir_tiempo
def procesar():
    time.sleep(2)
    print("Proceso terminado")

procesar()

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🧩 Decorador con argumentos

def repetir(n):
    def decorador(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(n):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorador

@repetir(3)
def hola():
    print("Hola!")

hola()

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🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ Qué son y cómo funcionan los decoradores
✔️ Cómo aplicarlos en funciones reales
✔️ Cómo pasar parámetros a los decoradores
✔️ A reutilizar lógica de forma limpia y elegante

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📂 Código de ejemplos en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video explicativo en YouTube:
https://youtu.be/oloxPaRSGpg

🧪 Python Nivel 2 – Parte 13: Documentar tu Código con Docstrings y Buenas Prácticas

 

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué es un docstring y cómo escribirlo correctamente
✅ Cómo documentar funciones, clases y módulos
✅ Cómo generar documentación automática
✅ Buenas prácticas para que tu código sea más legible y mantenible

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🧱 ¿Qué es un Docstring?

Un docstring es un texto descriptivo que se coloca justo después de la definición de una función, clase o módulo.
Se escribe entre triples comillas (""" """") y sirve para explicar qué hace, qué parámetros recibe y qué devuelve.

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🧑‍💻 Ejemplo de función con docstring

def saludar(nombre):
    """
    Devuelve un saludo personalizado.

    Parámetros:
    nombre (str): El nombre de la persona a saludar.

    Retorna:
    str: Un saludo con el nombre.
    """
    return f"Hola, {nombre}!"

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📦 Docstring en una clase

class Usuario:
    """
    Representa un usuario con nombre y email.
    """

    def __init__(self, nombre, email):
        """
        Inicializa un nuevo usuario.

        Parámetros:
        nombre (str): Nombre del usuario.
        email (str): Correo electrónico del usuario.
        """
        self.nombre = nombre
        self.email = email

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🧰 Buenas prácticas al documentar

✔️ Usa lenguaje claro y conciso
✔️ Explica entradas y salidas
✔️ Usa estilo PEP 257 (recomendado en Python)
✔️ Incluye ejemplos cuando sea útil

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🧪 Acceder al docstring en tiempo de ejecución

print(saludar.__doc__)
help(saludar)

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📄 Docstring de módulo

Coloca un docstring al principio del archivo .py:

"""
Módulo para gestionar usuarios y sus datos.

Contiene:
- Clase Usuario
- Funciones de validación
"""

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🚀 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ A escribir documentación integrada con docstrings
✔️ A aplicar buenas prácticas de código limpio
✔️ A facilitar el mantenimiento de tus programas
✔️ A comunicarte mejor con tu futuro yo (o tu equipo)

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📂 Ejemplos documentados en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video paso a paso en YouTube:
https://www.youtube.com/watch?v=DKz0CfiSbFs

🧪 Python Nivel 2 – Parte 12: Gestión de Errores Personalizados y Excepciones Propias

 

🎯 ¿Qué aprenderás en esta parte?

✅ Cómo definir tus propias excepciones en Python
✅ Cuándo y por qué usar errores personalizados
✅ Cómo lanzar errores con raise
✅ Cómo capturarlos y diferenciarlos de otros errores
✅ Aplicación en sistemas reales: validaciones y reglas de negocio

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🧱 ¿Qué son las excepciones personalizadas?

Son clases propias que heredan de Exception y te permiten controlar errores con más precisión y dar mensajes específicos a cada situación.

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🔧 Ejemplo básico:

class EdadInvalidaError(Exception):
    pass

def verificar_edad(edad):
    if edad < 18:
        raise EdadInvalidaError("Debes ser mayor de edad.")

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📦 ¿Por qué usar excepciones propias?

✔️ Identificas claramente el tipo de error
✔️ Mejoras la organización del código
✔️ Ayudas a otros desarrolladores a entender tu lógica
✔️ Puedes aplicar reglas de negocio complejas fácilmente

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🧑‍💻 Ejemplo real: Sistema de usuarios

class UsuarioExistenteError(Exception):
    pass

usuarios_registrados = ["ana@mail.com", "luis@mail.com"]

def registrar_usuario(email):
    if email in usuarios_registrados:
        raise UsuarioExistenteError("El usuario ya está registrado.")
    usuarios_registrados.append(email)

---

🧪 Capturando errores personalizados

try:
    registrar_usuario("ana@mail.com")
except UsuarioExistenteError as e:
    print("⚠️ Error:", e)

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🔁 Jerarquía de excepciones propias

Puedes crear subtipos para organizar mejor errores:

class ErrorUsuario(Exception): pass
class UsuarioExistenteError(ErrorUsuario): pass
class EmailInvalidoError(ErrorUsuario): pass

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🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ A crear tus propias excepciones con clases
✔️ A lanzar errores específicos con raise
✔️ A capturar errores personalizados con try-except
✔️ A mejorar la claridad y control de tus validaciones

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📂 Código de ejemplo en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video paso a paso en YouTube:
https://youtu.be/6gpdqmTc8aE

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