Programacion: julio 2025

martes, 29 de julio de 2025

🏢 Ejercicio Práctico en Python: Clase Ascensor y Uso desde un Script Principal

En este ejercicio práctico aprenderás a:

Crear una clase en un archivo independiente.
Implementar métodos para subir, bajar y consultar la planta.
Usar modularización para separar el código en dos scripts.

1. Estructura del Proyecto


/ascensor_proyecto
├── ascensor.py
└── main.py

2. Código del archivo `ascensor.py`


class Ascensor:
    def __init__(self, planta_inicial=0, planta_maxima=10, planta_minima=0):
        self.planta = planta_inicial
        self.planta_maxima = planta_maxima
        self.planta_minima = planta_minima

    def subir(self):
        if self.planta < self.planta_maxima:
            self.planta += 1
            print(f"Subiendo... ahora estás en la planta {self.planta}")
        else:
            print("Ya estás en la planta más alta.")

    def bajar(self):
        if self.planta > self.planta_minima:
            self.planta -= 1
            print(f"Bajando... ahora estás en la planta {self.planta}")
        else:
            print("Ya estás en la planta más baja.")

    def ver_planta(self):
        print(f"Actualmente estás en la planta {self.planta}")

3. Código del archivo `main.py`


from ascensor import Ascensor

ascensor1 = Ascensor(planta_inicial=0, planta_maxima=5, planta_minima=-1)

ascensor1.ver_planta()
ascensor1.subir()
ascensor1.subir()
ascensor1.ver_planta()
ascensor1.bajar()
ascensor1.bajar()
ascensor1.bajar()
ascensor1.ver_planta()

Salida esperada


Actualmente estás en la planta 0
Subiendo... ahora estás en la planta 1
Subiendo... ahora estás en la planta 2
Actualmente estás en la planta 2
Bajando... ahora estás en la planta 1
Bajando... ahora estás en la planta 0
Bajando... ahora estás en la planta -1
Actualmente estás en la planta -1

¿Qué has aprendido?

Modularización: separar la clase del programa principal.
POO en Python: uso de atributos y métodos.
Control de estados: mediante métodos como subir, bajar, ver_planta.

Próximos pasos

Prueba a añadir mejoras:

Limitar el número máximo de plantas dinámicamente.
Crear un menú interactivo que pida al usuario las acciones.
Añadir una cola de solicitudes para varias personas.

Código completo en GitHub:

github.com/josecodetech

domingo, 27 de julio de 2025

🌐 Python Nivel 3 – Parte 4: Manejo de APIs y Automatización de Consultas HTTP

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué es una API y cómo funciona
✅ Cómo enviar peticiones HTTP desde Python (GET, POST, etc.)
✅ Cómo consumir datos en formato JSON
✅ Cómo automatizar consultas a servicios externos
✅ Cómo manejar errores y respuestas

🔍 ¿Qué es una API?

Una API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) permite que dos sistemas se comuniquen. En la web, usamos API REST para acceder a datos, enviar formularios, consultar servicios, etc.

📦 Usando `requests` para consumir APIs

Primero, instala el módulo si no lo tienes:


pip install requests

✅ Ejemplo 1: Consultar una API pública (GET)


import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
respuesta = requests.get(url)

if respuesta.status_code == 200:
    datos = respuesta.json()
    print(f"Título: {datos['title']}")
else:
    print("Error al consultar la API")

✅ Ejemplo 2: Enviar datos (POST)


import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
nuevo_post = {
    "title": "Nuevo post",
    "body": "Contenido del post",
    "userId": 1
}

respuesta = requests.post(url, json=nuevo_post)
print(respuesta.json())

🔁 Automatizar llamadas a una API

Puedes combinar esto con el programador de tareas de Windows o un bucle para automatizar la consulta de datos:


import time

while True:
    r = requests.get("https://api.exchangerate-api.com/v4/latest/USD")
    if r.ok:
        euro = r.json()["rates"]["EUR"]
        print(f"1 USD = {euro} EUR")
    time.sleep(3600)  # espera 1 hora

🛑 Manejo de errores y excepciones


try:
    respuesta = requests.get("https://api.fallida.com/data")
    respuesta.raise_for_status()
    print(respuesta.json())
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    print("Error HTTP:", e)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("Error general:", e)

🧠 Aplicaciones comunes

Consultar precios de criptomonedas o monedas
Obtener el clima actual
Enviar formularios automáticamente
Automatizar tareas de scraping de datos
Consultar servicios internos de una empresa

📂 Código en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Tutorial en YouTube:
https://youtu.be/LgJQW_fbZeY

sábado, 26 de julio de 2025

⚙️ Python Nivel 3 – Parte 3: Automatización de tareas con Scripts en Windows

🎯 ¿Qué aprenderás en esta parte?

✅ Qué es un script en Python
✅ Cómo automatizar tareas usando el Programador de tareas de Windows
✅ Aplicaciones útiles:

Limpieza de archivos
Generación de backup
✅ Cómo registrar logs y controlar errores

🧾 ¿Qué es un script en Python?

Un script es un archivo .py que ejecuta automáticamente una serie de acciones. Por ejemplo:

🧹 Script 1: Limpiar archivos `.log` automáticamente


# limpiar_logs.py
import os

carpeta = "C:/Users/TU_USUARIO/Documentos/logs/"

for archivo in os.listdir(carpeta):
    if archivo.endswith(".log"):
        os.remove(os.path.join(carpeta, archivo))

print("Limpieza de archivos .log completada.")

🛠️ ¿Cómo ejecutar este script automáticamente en Windows?

🪟 Paso 1: Guarda el script `.py`

Guarda el archivo con el nombre limpiar_logs.py en una carpeta segura. Ejemplo:
C:\scripts\limpiar_logs.py

🧭 Paso 2: Localiza tu ejecutable de Python

Por ejemplo:
C:\Users\TU_USUARIO\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe
(Cambia según tu versión)

📅 Paso 3: Abre el Programador de tareas

Pulsa Windows + S y escribe Programador de tareas
Haz clic en "Crear tarea básica"

🔧 Paso 4: Crea la tarea

Nombre: Limpieza de archivos log
Desencadenador: Diario, y elige una hora (por ejemplo, 3:00 AM)
Acción: “Iniciar un programa”
- Programa: ruta a python.exe
- Argumentos: ruta al script → C:\scripts\limpiar_logs.py
- Iniciar en: carpeta donde está el script (ej. C:\scripts\)

✅ Paso 5: Guarda y prueba la tarea

Puedes ejecutarla manualmente desde el programador: clic derecho → Ejecutar
Revisa que borre los archivos .log correctamente

📦 Ejemplo 2: Script para crear backups de carpetas


# backup_diario.py
import shutil
import datetime
import os

origen = "C:/Users/TU_USUARIO/Documentos/Importante/"
destino_base = "C:/Users/TU_USUARIO/Respaldo/"
fecha = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
destino = os.path.join(destino_base, f"respaldo_{fecha}")

shutil.copytree(origen, destino)
print(f"Backup realizado: {destino}")

Este script copiará todo el contenido de una carpeta en otra, añadiendo la fecha.

📔 ¿Cómo registrar errores y guardar logs?

Agrega esto a tus scripts:


import logging

logging.basicConfig(filename='C:/scripts/logs/backup.log', level=logging.INFO)

try:
    # tu código aquí
    logging.info("Backup completado correctamente")
except Exception as e:
    logging.error(f"Error durante el respaldo: {e}")

🧠 Aplicaciones prácticas

🧹 Limpieza de archivos temporales o logs antiguos
📦 Backups automáticos de bases de datos, carpetas, etc.
📊 Generación diaria de reportes
📬 Envío automático de correos (con smtplib)
🧪 Ejecución de scripts de análisis de datos o scraping

🔒 Recomendaciones

✅ Crea una carpeta tipo C:\scripts\ para tus scripts
✅ Usa rutas absolutas en Windows (C:/...)
✅ Agrega logs para saber si falló
✅ Protege tus scripts con permisos si son sensibles
✅ Puedes combinar con .bat si prefieres ejecutables

https://www.youtube.com/watch?v=aDJXoQnddG0

lunes, 21 de julio de 2025

✅ Python Nivel 3 – Parte 2: Programación Orientada a Objetos Avanzada

🔒 1. Encapsulamiento

Es un principio de la programación orientada a objetos que protege los datos internos de una clase, restringiendo el acceso directo a ellos.

🧪 Ejemplo:


class Usuario:
    def __init__(self, nombre):
        self.__nombre = nombre  # atributo privado (doble guión bajo)

    def obtener_nombre(self):
        return self.__nombre

¿Qué significa __nombre?
El doble guión bajo convierte el atributo en privado, es decir, no se puede acceder directamente desde fuera de la clase (usuario.__nombre dará error).

👉 Se accede mediante métodos públicos, como obtener_nombre().

🏷️ 2. Uso de `@property` y `@setter`

Permite controlar cómo se accede y modifica un atributo, manteniendo la sintaxis simple como si fuera público.

🧪 Ejemplo:


class Producto:
    def __init__(self, precio):
        self._precio = precio  # protegido

    @property
    def precio(self):
        return self._precio

    @precio.setter
    def precio(self, nuevo_precio):
        if nuevo_precio >= 0:
            self._precio = nuevo_precio

Ventaja:
Permite hacer validaciones al asignar o leer atributos, manteniendo una interfaz clara:


p = Producto(100)
p.precio = 150   # Usa el setter
print(p.precio)  # Usa el getter

🔁 3. Métodos Especiales (Magic Methods)

Son métodos que comienzan y terminan con __. Python los usa para sobrecargar operadores y personalizar comportamientos.

✅ Ejemplos útiles:

Método	¿Qué hace?
`__str__`	Representación en `print()`
`__len__`	Permite usar `len(obj)`
`__eq__`	Permite usar `obj1 == obj2`
`__add__`	Permite usar `obj1 + obj2`

🧪 Ejemplo de `str`:


class Punto:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __str__(self):
        return f"Punto({self.x}, {self.y})"

p = Punto(1, 2)
print(p)  # Imprime: Punto(1, 2)

🧱 4. Principios SOLID aplicados a Python

Estos principios ayudan a diseñar código mantenible, limpio y escalable.

🧩 Explicación de cada uno:

S – Single Responsibility
Cada clase debe tener una única responsabilidad. No mezcles lógica de base de datos con lógica de interfaz, por ejemplo.
O – Open/Closed
Las clases deben estar abiertas a extensión pero cerradas a modificación. Usa herencia o composición en lugar de cambiar código existente.
L – Liskov Substitution
Una subclase debe poder reemplazar a su clase padre sin alterar el comportamiento del programa.
I – Interface Segregation
No fuerces a una clase a implementar métodos que no necesita. Divide interfaces en bloques más pequeños si hace falta.
D – Dependency Inversion
No dependas de clases concretas, sino de abstracciones. Usa interfaces o clases base cuando sea posible.

🏦 5. Ejemplo completo con todo lo aprendido


class CuentaBancaria:
    def __init__(self, titular, saldo=0):
        self.titular = titular
        self._saldo = saldo

    def depositar(self, cantidad):
        self._saldo += cantidad

    def retirar(self, cantidad):
        if cantidad <= self._saldo:
            self._saldo -= cantidad

    def __str__(self):
        return f"{self.titular} - Saldo: €{self._saldo}"

Usa encapsulamiento (_saldo)
Tiene métodos claros y separados
Usa __str__ para mostrar el objeto de forma legible
Cumple con el principio SRP (una clase → una tarea)

sábado, 19 de julio de 2025

🧪 Python Nivel 3 – Parte 1: Arquitectura MVC y Separación de Responsabilidades

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué es MVC y para qué se utiliza
✅ Cómo aplicar MVC en proyectos Python
✅ Cómo separar lógica, datos y presentación
✅ Beneficios para el trabajo en equipo y mantenimiento

🧱 ¿Qué es MVC?

MVC significa:

M – Modelo: gestiona los datos y lógica de negocio
V – Vista: maneja la interfaz, lo que ve el usuario
C – Controlador: conecta el modelo y la vista

🔧 Ejemplo práctico en Python (sencillo)

🧩 Modelo (model.py)


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

🎨 Vista (view.py)


def mostrar_usuario(usuario):
    print(f"Hola, {usuario.nombre}")

🎮 Controlador (controller.py)


from model import Usuario
from view import mostrar_usuario

def main():
    user = Usuario("Ana")
    mostrar_usuario(user)

main()

📦 ¿Por qué usar MVC?

✔️ Organización del código
✔️ Escalabilidad
✔️ Reutilización
✔️ Trabajo colaborativo
✔️ Separación clara de responsabilidades

📂 Estructura de carpetas:


/mi_app
├── model/
│   └── usuario.py
├── view/
│   └── mostrar_usuario.py
├── controller/
│   └── controlador.py
└── main.py

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ Qué es MVC
✔️ Cómo dividir tu código en modelo, vista y controlador
✔️ Cómo mejorar la calidad y estructura de tu software
✔️ Cómo preparar tu app para crecer sin caos

📂 Repositorio GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video explicativo en YouTube:

https://youtu.be/ms9ufWV_V7w

🧪 Python Nivel 2 – Parte 18: Serialización de Objetos con pickle

🧱 ¿Qué es serializar?

Serializar significa convertir un objeto en una secuencia de bytes para almacenarlo o transmitirlo, y después poder reconstruirlo (deserializarlo).

En Python, esto se puede hacer con el módulo pickle.

🔧 Ejemplo básico

Guardar un objeto en un archivo:


import pickle

datos = {'nombre': 'Ana', 'edad': 28}

with open('datos.pkl', 'wb') as archivo:
    pickle.dump(datos, archivo)

Cargar el objeto desde el archivo:


with open('datos.pkl', 'rb') as archivo:
    datos_recuperados = pickle.load(archivo)

print(datos_recuperados)

📤 Salida:


{'nombre': 'Ana', 'edad': 28}

🛡️ ¿Es seguro usar `pickle`?

⚠️ ¡Cuidado! Nunca uses pickle.load() con archivos de origen desconocido.
Podrían contener código malicioso, ya que pickle ejecuta código arbitrario.

📦 Diferencias entre `pickle` y `json`

Característica	`pickle`	`json`
Formato	Binario	Texto plano
Legible por humanos	❌ No	✅ Sí
Compatible con otros lenguajes	❌ No	✅ Sí
Serializa objetos Python complejos	✅ Sí	❌ Solo básicos

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ Qué es la serialización
✔️ Cómo guardar y restaurar objetos con pickle
✔️ Cuándo usarlo (y cuándo no)
✔️ Diferencias clave con json

📂 Ejemplo práctico en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Tutorial explicativo en YouTube:

https://www.youtube.com/watch?v=2I3E4rvO2E8

🧪 Python Nivel 2 – Parte 17: Argumentos desde Consola con argparse

🧱 ¿Qué es `argparse`?

argparse es un módulo de Python para crear interfaces de línea de comandos fácilmente.

Permite que tu programa reciba instrucciones como:


python programa.py --nombre Ana --edad 25

🧪 Ejemplo básico:


import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="Ejemplo de uso de argparse")
parser.add_argument("--nombre", type=str, required=True, help="Tu nombre")
parser.add_argument("--edad", type=int, required=True, help="Tu edad")

args = parser.parse_args()

print(f"Hola {args.nombre}, tienes {args.edad} años.")

✅ Ejecutar el script desde consola:


python programa.py --nombre Jose --edad 30

📤 Salida:


Hola Jose, tienes 30 años.

🔧 Argumentos opcionales con valores por defecto:


parser.add_argument("--saludo", type=str, default="Hola", help="Saludo personalizado")

📦 También puedes mostrar ayuda automáticamente:


python programa.py --help

🧠 Esto genera un mensaje con los argumentos requeridos y sus descripciones.

🛠 Casos de uso reales

✔️ Automatizar tareas (copias, procesamiento de archivos)
✔️ Crear herramientas de línea de comandos
✔️ Pasar rutas de archivos, filtros, claves, parámetros
✔️ Crear scripts para cron jobs o tareas por lotes

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ A leer parámetros desde consola
✔️ A usar argparse para mejorar tus scripts
✔️ A crear herramientas más profesionales y reutilizables
✔️ A integrar entradas externas en tus programas

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

🎥 Video explicativo en YouTube:

https://youtu.be/atngTsBwA5I

miércoles, 16 de julio de 2025

🧪 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

🧱 ¿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.

🗂 ¿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

🔧 Cómo generarlo automáticamente:


pip freeze > requirements.txt

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

🔄 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.

🧪 Ejemplo paso a paso:

Crea un entorno virtual:
```
python -m venv venv
```
Actívalo:
- En Windows: venv\Scripts\activate
- En macOS/Linux: source venv/bin/activate
Instala una librería:
```
pip install rich
```
Guarda dependencias:
```
pip freeze > requirements.txt
```
Usa requirements.txt en cualquier máquina:
```
pip install -r requirements.txt
```

📦 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

🧠 ¿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

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

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

jueves, 10 de julio de 2025

🧪 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

🧱 ¿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.

📦 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()

✅ ¿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

🧪 Otros métodos de validación


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

💡 ¿Cuándo hacer testing?

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

🧑‍💻 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")

🧠 ¿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

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

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

miércoles, 9 de julio de 2025

🧪 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

🧱 ¿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.

🔧 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

✅ ¿Para qué sirven los decoradores?

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

🕐 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()

🧩 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()

🧠 ¿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

📂 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

🧱 ¿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.

🧑‍💻 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}!"

📦 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

🧰 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

🧪 Acceder al docstring en tiempo de ejecución


print(saludar.__doc__)
help(saludar)

📄 Docstring de módulo

Coloca un docstring al principio del archivo .py:


"""
Módulo para gestionar usuarios y sus datos.

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

🚀 ¿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)

📂 Ejemplos documentados en GitHub:
github.com/josecodetech

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

domingo, 6 de julio de 2025

🧪 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

🧱 ¿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.

🔧 Ejemplo básico:


class EdadInvalidaError(Exception):
    pass

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

📦 ¿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

🧑‍💻 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)

🔁 Jerarquía de excepciones propias

Puedes crear subtipos para organizar mejor errores:


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

🧠 ¿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

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

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

martes, 29 de julio de 2025

1. Estructura del Proyecto

2. Código del archivo ascensor.py

3. Código del archivo main.py

Salida esperada

¿Qué has aprendido?

Próximos pasos

Código completo en GitHub:

domingo, 27 de julio de 2025

🎯 ¿Qué aprenderás?

🔍 ¿Qué es una API?

📦 Usando requests para consumir APIs

✅ Ejemplo 1: Consultar una API pública (GET)

✅ Ejemplo 2: Enviar datos (POST)

🔁 Automatizar llamadas a una API

🛑 Manejo de errores y excepciones

🧠 Aplicaciones comunes

sábado, 26 de julio de 2025

🧾 ¿Qué es un script en Python?

🧹 Script 1: Limpiar archivos .log automáticamente

🛠️ ¿Cómo ejecutar este script automáticamente en Windows?

🪟 Paso 1: Guarda el script .py

🧭 Paso 2: Localiza tu ejecutable de Python

📅 Paso 3: Abre el Programador de tareas

🔧 Paso 4: Crea la tarea

✅ Paso 5: Guarda y prueba la tarea

📦 Ejemplo 2: Script para crear backups de carpetas

📔 ¿Cómo registrar errores y guardar logs?

🧠 Aplicaciones prácticas

🔒 Recomendaciones

lunes, 21 de julio de 2025

🧪 Ejemplo:

🏷️ 2. Uso de @property y @setter

🧪 Ejemplo:

🔁 3. Métodos Especiales (Magic Methods)

✅ Ejemplos útiles:

🧪 Ejemplo de __str__:

🧱 4. Principios SOLID aplicados a Python

🧩 Explicación de cada uno:

🏦 5. Ejemplo completo con todo lo aprendido

sábado, 19 de julio de 2025

🎯 ¿Qué aprenderás?

🧱 ¿Qué es MVC?

🔧 Ejemplo práctico en Python (sencillo)

🧩 Modelo (model.py)

🎨 Vista (view.py)

🎮 Controlador (controller.py)

📦 ¿Por qué usar MVC?

📂 Estructura de carpetas:

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

🧱 ¿Qué es serializar?

🔧 Ejemplo básico

Guardar un objeto en un archivo:

Cargar el objeto desde el archivo:

🛡️ ¿Es seguro usar pickle?

📦 Diferencias entre pickle y json

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

🧱 ¿Qué es argparse?

🧪 Ejemplo básico:

✅ Ejecutar el script desde consola:

🔧 Argumentos opcionales con valores por defecto:

🛠 Casos de uso reales

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

miércoles, 16 de julio de 2025

🎯 ¿Qué aprenderás?

🧱 ¿Qué es pip?

🗂 ¿Qué es un archivo requirements.txt?

🔧 Cómo generarlo automáticamente:

🔄 Cómo instalar dependencias desde el archivo:

🧪 Ejemplo paso a paso:

📦 Buenas prácticas

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

jueves, 10 de julio de 2025

🎯 ¿Qué aprenderás?

🧱 ¿Qué es unittest?

📦 Estructura básica de un test:

✅ ¿Qué hace cada parte?

🧪 Otros métodos de validación

💡 ¿Cuándo hacer testing?

🧑‍💻 Ejemplo real con clase Usuario

2. Código del archivo `ascensor.py`

3. Código del archivo `main.py`

📦 Usando `requests` para consumir APIs

🧹 Script 1: Limpiar archivos `.log` automáticamente

🪟 Paso 1: Guarda el script `.py`

🏷️ 2. Uso de `@property` y `@setter`

🧪 Ejemplo de `str`:

🛡️ ¿Es seguro usar `pickle`?

📦 Diferencias entre `pickle` y `json`

🧱 ¿Qué es `argparse`?

🧱 ¿Qué es `pip`?

🗂 ¿Qué es un archivo `requirements.txt`?

🧱 ¿Qué es `unittest`?