python programming learning
- 1. Python Training Course Wilderman Ceren Ingeniero de Sistemas – Especialista en Telecomunicaciones Consultor y experto en soluciones informáticas basadas en software libre
- 2. Perfil profesional (Unix/POSIX) Desarrollo de Software LAMP, Python (Bindings),PERL, BASH, Fortran, algo de C,C++,Java,Tomcat,XML, webservices (SOAP, XML-RPC). BD> MySQL, PostgreSQL, sqlite, BerkeleyDB Redes Enrutamiento, Interoperabilidad entre dispositivos propietarios y libres, sistemas embebidos, firewalls, IDS. Sistemas distribuidos Implementación de clusters de alto rendimiento (HPC) y alta disponibilidad (HA).
- 3. Perfil profesional (Unix/POSIX) Administración de servidores y recursos GNU/Linux (debian, gentoo, RHEL, ubuntu, otros) FreeBSD, OpenBSD & NetBSD. Seguridad en Embebidos: m0n0wall, pfSense Seguridad OpenLDAP, Kerberos,OpenVPN, FreeRADIUS
- 4. Contenido Que puedo hacer con Python ? Puntos técnicos fuertes El intérprete Implementación alternativa Cpython Jython IronPython Corriendo programas en Python
- 5. Contenido Tipos de Objetos Integrados (built-in) Numeros Cadenas Listas Diccionarios Tuplas Archivos Otros
- 6. Contenido 7. Números Literales numericos Operadores Variables y Expresiones basicas Formatos de visualiz. Numerico Division (classic y floor) Operaciones Bitwise Entero Largo Número complejo
- 7. Contenido Números Otros tipos numericos Decimales Sets Booleans Extensiones de terceros Cadenas Literales Operaciones Basicas
- 8. Contenido Indexado y Cortado (indexing and slicing) Herram. De Conversion Formateo de Cadenas Métodos Categorias de tipo general Listas Operaciones basicas Indexado, Cortado y Matrices Mutabilidad
- 9. Contenido Diccionarios Operaciones basicas Mutabilidad Usos Tuplas Sintaxis Conversiones e inmutabilidad Por que Listas y Tuplas?
- 10. Contenido Archivos Objetos en archivos Pickle Otras herramientas de archivo Tipos de Categoria Jerarquia de Tipos Otros tipos Tipos Built-in
- 11. Contenido Sentencias en Python Sintaxis a partir de sangrías Casos especiales Loops interactivos Manejo de errores con entrada de texto Manejo de errores con sentencias try Anidado de codigo a tres niveles de profundidad Sentencias de asignación
- 12. Contenido Asignando en secuencia Asignación múltiple Asignación aumentada Reglas para nombrar variables Sentencias en expresiones Cambios en el mismo lugar Sentencias print Redirigiendo el flujo de salida
- 13. Contenido Sentencias if Ejemplo basico Multi-ramificación con if – elif Reglas para sintaxis python Delimitadores de bloque Delimitadores en sentencias Casos especiales Tests de verdad Expresion ternaria ( if/else )
- 14. Contenido Loops while y for break , continue, pass, break y else Iterators Iterators a nivel de archivo Otros iterators embebidos (built-in) & user-defined Técnicas para codificar loops Usos de range, zip y map Generación de offsets e items con enumerate
- 15. Contenido Comprensión de lista En archivos Sintaxis extendida Documentación del código fuente comentarios (#) función dir Docstrings: __doc__ definido por el usuario estandar integrado
- 16. Contenido PyDoc: Función de ayuda Funciones Para que utilizar funciones ? Codificación de una función Sentencia def Definición Llamadas Polimorfismo en Python Variables locales
- 17. Contenido Alcance y argumentos Reglas en el alcance ( scope ) Conceptos Básicos del alcance Ejemplos Alcance integrado La sentencia global Minimizar uso de variables globales Minimizar cambios en archivo cruzado Otras formas de accesar globalmente Alcances y funciones anidadas
- 18. Contenido Pasando argumentos Argumentos y referencias compartidas Evitando los cambios mutables en argumentos Simulando parámetros de salida Modos de concordancia de argumentos Valores default y keyword Argumentos arbitrarios Combinando keywords y default Ejemplo general de uso de funciones
- 19. Contenido Funciones Avanzadas Funciones anónimas: lambda Expresiones lambda Por que usar lambda ? lambdas anidados y alcances Aplicando funciones a argumentos comando apply Sintaxis de llamada similar a apply Mapeando funciones sobre secuencias: map Uso de filter y reduce
- 20. Contenido Comprensión de lista: Mappings Conceptos básicos Añadiendo tests y loops anidados Comprensión de lista y matrices Iterators: Generators Protocolo Función Generator Extendida: send y next Iteratores y tipos de datos integrados Alternativas en la coordinación en iteraciónes Conceptos en el diseño de funciones Funciones son objetos: llamadas indirectas Tips en Funciones (Para tener en cuenta)
- 21. Contenido Nombres locales detectado estáticamente Objetos default y mutables Funciones sin retorno alguno Módulos Por que utilizar módulos ? Arquitectura de un programa en Python Cómo estructurar un programa Imports y Atributos Módulos de la libreria estándar Cómo trabaja import
- 22. Contenido Programar un módulo Creación Uso (import, from) Namespaces Recargar un módulo Paquetes Import Por que utilizar import de paquete? Conceptos Avanzados en módulos Ocultando datos Habilitando futuras caracteristicas Mezclando modos de uso Import Relativo Conceptos en diseño de módulos Gotchas
- 23. Contenido Clases y POO Generalidades Programando clases Programando clases II Sentencia Clase Métodos Herencia Operador de Sobrecarga Iteraciónes definida por el usuario Privacidad para los atributos en instancias
- 24. Contenido Namespaces Diseño con clases Python y POO Clases como registros POO y herencia: relaciones “Is-a” POO y composición: relaciones “Has-a” POO y delegación Herencia múltiple Clases son objetos: Generic Factories Métodos son objetos: Bound o unbound Revisión a la Docmentación con Strings
- 25. Contenido Diseño con clases Clases Vs Modulos Topicos avanzados en clases Extendiendo tipos de datos “Built-in” Atributos para clase “seudoprivada” Nuevo estilo para clases Static y métodos de clase Función “decorators” Gotchas (Tips)
- 26. Contenido Excepciones y Tools Conceptos básicos Por que las excepciones (roles) Manejo de Excepciones Sentencia try/except/else Sentencia try/finally Unificado try/except Sentencia raise Sentencia assert Objetos Exception Excepciones basadas en String
- 27. Contenido Objetos Exception Excepcion basada en clase formas y sentencias generales raise Diseño con Excepciones Excepciones anidadas ( nesting exception ) Lenguajes en excepciones Tips para diseño de Excepciones Gotchas Resumen del “Core” Python Toolset Desarrollo de Tools para proyectos grandes
- 28. Introducción Por que la gente usa Python Calidad del Software * Productividad ** Portabilidad Librerias de soporte Integración de componentes Se disfruta!
- 29. Quienes usan Python? Google YouTube BitTorrent Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm Pixar Nasa ESRI (GIS) NSA OLPC
- 30. 1. Que puedo hacer con Python? Scripting y software “standalone” Lenguaje de Propósito General Web, Juegos, Robótica, Aeronáutica Programación a nivel de SO. GUIs (Tkinter, wxPython) PythonCard – Dabo Otros GUIs: Qt, GTK, MFC, Swing Jython & servicios Python CGI
- 31. 1. Que puedo hacer con Python? Internet Scripting Integración de componentes (C,C++, COM (MSWin), Jython, .NET (IronPython), CORBA) Base de Datos (Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite, BDB, Firebird) Rápido en Prototipos hacia C/C++ Programación Numérica y Científica (Numpy) Juegos, Imagenes, AI, XML, Robotica ... y más!
- 32. 2. Puntos técnicos fuertes Orientado a Objetos Polimorfismo, Sobrecarga, multi herencia POO es una opción (no es mandatoria) Es libre de usar, distribuir y es soportado! Es portable Linux/Unix, Windows/DOS, Mac OS X, BeOS, OS/2 Sistemas de Tiempo Real (VxWorks) Cray – IBM mainframes PDAs, Celulares con Symbian/Windows Mobile Consolas de juego, iPods y mas...
- 33. 2. Puntos técnicos fuertes Es poderoso Híbrido (se integra con lenguajes “ scripting ” Perl,TCL y tradicionales como C/C++) Tipificación dinámica (no declaración previa) Manejo automático de memoria Se programa en proyectos largos y complejos (uso de módulos, clases y excepciones) Objeto tipos “Built-in” Tools “Built-in” Utilidades desde terceros
- 34. 2. Puntos técnicos fuertes Es mezclable con otros lenguajes Python API permite a rutinas C ser llamadas desde python mismo. Se puede prototipear en Python y luego llevarlo a C/C++ una vez al tiempo. Facilidad de uso codificalo y correlo de una! Fácil de aprender Su nombre viene de Monty Python's Flying Circus
- 35. 3. El intérprete Es una clase de programa que invoca otro programa. Es la capa lógica de software entre el código y el hw de computadora. Auto-Instala en Windows (Click->Siguiente) Linux/Mac OS X preinstalado?, compilan fuente o packs RPM/DEB Disponibilidad: iPod, consolas de juego, celulares
- 36. 3. El intérprete Ejecución de programa Archivo de texto simple con sentencias: print 'hola mundo' print 2 ** 100 Generar con cualquier editor de texto Extensión .py > Python script1.py hola mundo 1267650600228229401496703205376
- 37. 3. El intérprete Ejecución vista desde Python: Archivo Texto Fuente -> Intérprete -> byte code -> maquina virtual Extension .pyc : archivo byte code (binario) Python Virtual Machine (PVM): Es un “big loop” ke interactua entre las instr. bytecode Es sólo una parte del sistema ke conforma python.
- 38. 3. El intérprete Implicaciones en el rendimiento C/C++ mas eficientes en la corrida o ejecución Bytecode es una represent. python no código maquina Código se ejecuta a medida. que se escribe Bytecode sigue interpret. Y requiere mas CPU Implicaciones en el desarrollo Entorno Desarrollo & Ejecución son iguales Compilador presente en runtime No Compilar -> Enlazar, solo haga y ejecute! Todo sucede cuando se ejecuta el code
- 39. 4. Implementaciones Alternativas Cpython Portar código Python a C ANSI (ActivePython distro) Implementación estandar de referencia del lenguaje Jython Integración con Java (scripts corren como java apps) Clases Java que portan el código python a la JVM.
- 40. 4. Implementaciones Alternativas IronPython Permite a scripts python integrarse con aplicaciones codificadas para correr sobre .NET Framework Actúa como componente cliente/servidor para ser invocado por otros lenguajes .NET Desarrollado por Microsoft (propietario de .NET)
- 41. 5. Ejecutando Python scripts: Modo Interactivo Despues de estar instalado apropiadamente ejecutar desde el prompt (win32 o unix): python Si deseas ejecutarlo desde cualquier sitio, agregarlo a la variable de entorno PATH (unix) /usr/bin/python o PATH (win32) asi C:\Python25\python Prompt: >>> {command line}
- 42. 5. Ejecutando Python scripts: Modo Interactivo >>> print 'Hola mundo!' Hola mundo! >>> print 2**8 256 Para salir del interprete: unix -> CTRL+D, win32 -> CTRL+Z Para saber valor de variables no es necesario utilizar print Ejecuta instrucción a instrucción y no necesita cargar script completo .
- 43. 5. Ejecutando Python scripts: Modo Interactivo Sirve para experimentar el lenguaje y utilizarlo para comprobar porciones de código