Programación Orientada a Objetos con Python (Py111)

Python Codespaces License

Estado: ✅ Curso Activo | Nivel: Intermedio

Este repositorio contiene el material oficial del curso Py111, enfocado exclusivamente en el paradigma de Programación Orientada a Objetos (POO) con Python 3. Es la continuación directa del curso introductorio Py101.

🗺️ Ruta de Aprendizaje

Este curso forma parte de la serie Fundamentos de Python (py1xx):

Curso	Título	Estado
py101	Introducción a Python 3	Prerrequisito
py111	POO con Python 3	✅ Este curso
py121	Biblioteca estándar de Python	Siguiente paso
py131	Estructuras de Datos y Algoritmia	Especialización
py141	Automatización y Extracción de Datos	Aplicación práctica

🚀 Acerca del Curso

Un programa diseñado para profundizar en el diseño y arquitectura de software utilizando objetos. Al completarlo serás capaz de:

• Comprender y aplicar los principios de la Programación Orientada a Objetos.
• Dominar el uso de clases, objetos, métodos y atributos.
• Implementar herencia, polimorfismo y encapsulamiento de manera efectiva.
• Utilizar características avanzadas como decoradores, propiedades y mixins.
• Diseñar software robusto utilizando clases abstractas e interfaces.
• Gestionar datos con Dataclasses y persistencia de objetos.
• Introducirte en los patrones de diseño más comunes.

📅 Temario y Estructura

El contenido está dividido en cuadernos (notebooks) progresivos:

📚 Contenidos

• 01 - Clases, objetos e instancias
• 02 - Type Hints
• 03 - Atributos
• 04 - Métodos
• 05 - Atributos y métodos especiales
• 06 - Interfaces, implementaciones y encapsulamiento
• 07 - Propiedades
• 08 - Métodos de clase y estáticos
• 09 - Herencia
• 10 - Mixins
• 11 - Clases abstractas y Duck Typing
• 12 - Excepciones personalizadas
• 13 - Persistencia de objetos
• 14 - Dataclasses
• 15 - Patrones de diseño

🛠️ Instalación y Uso

¡Olvídate de configurar entornos locales complejos! Este repositorio está configurado para GitHub Codespaces.

1. Haz clic en el botón "Code" (verde) arriba a la derecha.
2. Ve a la pestaña "Codespaces".
3. Haz clic en "Create codespace on main".

El entorno se iniciará automáticamente con Python 3 y todas las extensiones necesarias listas para usar.

Ejecución Local (Opcional)

Si prefieres trabajar en tu máquina:

1. Clonar el repositorio

   git clone https://github.com/PythonistaMX/py111.git
   cd py111

2. Crear entorno virtual (Recomendado)

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

3. Iniciar Jupyter

   # (Asegúrate de tener jupyter instalado o instálalo con pip install jupyter)
   jupyter lab

📝 Licencia

Este material es desarrollado y mantenido por José Luis Chiquete Valdivieso.

Este proyecto está bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC-BY 4.0).

Eres libre de:

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Véase el archivo LICENSE para los términos completos.