1. Python Training Course Wilderman Ceren Ingeniero de Sistemas Especialista en Telecomunicaciones Consultor y experto en soluciones informticas 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

• Implementacin de clusters de alto rendimiento (HPC) y alta disponibilidad (HA).

3. Perfil profesional (Unix/POSIX)

Administracin 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 tcnicos fuertes

El intrprete

Implementacin 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. Nmeros

• Literales numericos

• Operadores

• Variables y Expresiones basicas

• Formatos de visualiz. Numerico

• Division (classic y floor)

• Operaciones Bitwise

• Entero Largo

• Nmero complejo

7. Contenido

Nmeros

• 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

• Mtodos

• 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 sangras

• Casos especiales

Loops interactivos

• Manejo de errores con entrada de texto

• Manejo de errores con sentenciastry

• Anidado de codigo a tres niveles de profundidad

Sentencias de asignacin

12. Contenido

• Asignando en secuencia

• Asignacin mltiple

• Asignacin aumentada

• Reglas para nombrar variables

• Sentencias en expresiones

• Cambios en el mismo lugar

Sentenciasprint

• Redirigiendo el flujo de salida

13. Contenido

Sentenciasif

• Ejemplo basico

• Multi-ramificacinconif elif

• Reglas para sintaxis python

• Delimitadores de bloque

• Delimitadores en sentencias

• Casos especiales

• Tests de verdad

• Expresion ternaria ( if/else )

14. Contenido

Loopswhileyfor

• break ,continue, pass, breakyelse

• Iterators

• Iterators a nivel de archivo

• Otros iterators embebidos (built-in) & user-defined

• Tcnicas para codificarloops

• Usos derange, zipymap

• Generacin de offsets e items conenumerate

15. Contenido

Comprensin de lista

• En archivos

• Sintaxis extendida

Documentacin del cdigo fuente

• comentarios (#)

• funcindir

• Docstrings: __doc__

• • definido por el usuario

• • estandar

• • integrado

16. Contenido

• PyDoc: Funcin de ayuda

Funciones

• Para que utilizar funciones ?

• Codificacin de una funcin

• • Sentenciadef

• • Definicin

• • Llamadas

• Polimorfismo en Python

• Variables locales

17. Contenido

Alcance y argumentos

• Reglas en el alcance ( scope )

• Conceptos Bsicos 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 parmetros de salida

• Modos de concordancia de argumentos

• Valoresdefaultykeyword

• Argumentos arbitrarios

• Combinandokeywordsydefault

• Ejemplo general de uso de funciones

19. Contenido

Funciones Avanzadas

• Funciones annimas:lambda

• • Expresioneslambda

• • Por que usarlambda?

• • lambdasanidadosy alcances

• Aplicando funciones a argumentos

• • comandoapply

• • Sintaxis de llamada similaraapply

• Mapeando funciones sobre secuencias:map

• Uso defilteryreduce

20. Contenido

• Comprensin de lista:Mappings

• Conceptos bsicos

• Aadiendo tests y loops anidados

• Comprensin de lista y matrices

• Iterators:Generators

• • Protocolo Funcin Generator Extendida:sendynext

• • Iteratores y tipos de datos integrados

• Alternativas en la coordinacin en iteracines

• Conceptos en el diseo de funciones

• Funciones son objetos: llamadas indirectas

• Tips en Funciones (Para tener en cuenta)

21. Contenido

• • Nombres locales detectado estticamente

• • Objetos default y mutables

• • Funciones sin retorno alguno

Mdulos

• Por que utilizar mdulos ?

• Arquitectura de un programa en Python

• • Cmo estructurar un programa

• • Importsy Atributos

• • Mdulos de la libreria estndar

• Cmo trabajaimport

22. Contenido

• • Programar un mdulo

• • • Creacin

• • • Uso (import, from)

• • • Namespaces

• • • Recargar un mdulo

• • Paquetes

• • • Import

• • • Por que utilizar import de paquete?

• • Conceptos Avanzados en mdulos

• • • Ocultando datos

• • • Habilitando futuras caracteristicas

• • • Mezclando modos de uso

• • • Import Relativo

• • • Conceptos en diseo de mdulos

• • • Gotchas

23. Contenido

Clases y POO

• Generalidades

• Programando clases

• Programando clases II

• • Sentencia Clase

• • Mtodos

• • Herencia

• • Operador de Sobrecarga

• • Iteracines definida por el usuario

• • Privacidad para los atributos en instancias

24. Contenido

• • Namespaces

• Diseo con clases

• • Python y POO

• • Clases como registros

• • POO y herencia: relaciones Is-a

• • POO y composicin: relaciones Has-a

• • POO y delegacin

• • Herencia mltiple

• • Clases son objetos: Generic Factories

• • Mtodos son objetos: Bound o unbound

• • Revisin a la Docmentacin con Strings

25. Contenido

• Diseo 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 mtodos de clase

• • Funcin decorators

• • Gotchas (Tips)

26. Contenido

Excepciones y Tools

• Conceptos bsicos

• • Por que las excepciones (roles)

• • Manejo de Excepciones

• • Sentenciatry/except/else

• • Sentenciatry/finally

• • Unificadotry/except

• • Sentenciaraise

• • Sentenciaassert

• ObjetosException

• • Excepciones basadas en String

27. Contenido

• ObjetosException

• • Excepcion basada en clase

• • formas y sentencias generalesraise

• Diseo con Excepciones

• • Excepciones anidadas ( nesting exception )

• • Lenguajes en excepciones

• • Tips para diseo de Excepciones

• • Gotchas

• • Resumen delCore

• • • PythonToolset

• • • Desarrollo deToolspara proyectos grandes

28. Introduccin

Por que la gente usa Python

• Calidad del Software *

• Productividad **

• Portabilidad

• Librerias de soporte

• Integracin 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 Propsito General

Web, Juegos, Robtica, Aeronutica

Programacin 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

Integracin de componentes (C,C++, COM (MSWin), Jython, .NET (IronPython), CORBA)

Base de Datos (Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite, BDB, Firebird)

Rpido en Prototipos hacia C/C++

Programacin Numrica y Cientfica (Numpy)

Juegos, Imagenes, AI, XML, Robotica ... y ms!

32. 2. Puntos tcnicos fuertes

Orientado a Objetos

• Polimorfismo, Sobrecarga, multi herencia

• POO es una opcin (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 tcnicos fuertes

Es poderoso

• Hbrido (se integra con lenguajes scripting Perl,TCL y tradicionales como C/C++)

• Tipificacin dinmica (no declaracin previa)

• Manejo automtico de memoria

• Se programa en proyectos largos y complejos (uso de mdulos, clases y excepciones)

• Objeto tipos Built-in

• Tools Built-in

• Utilidades desde terceros

34. 2. Puntos tcnicos 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!

Fcil de aprender

Su nombre viene deMonty Python's Flying Circus

35. 3. El intrprete

Es una clase de programa que invoca otro programa.

Es la capa lgica de software entre el cdigo 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 intrprete

Ejecucin de programa

• Archivo de texto simple con sentencias:

• • print 'hola mundo'

• • print 2 ** 100

• Generar con cualquier editor de texto

• • Extensin .py

• > Python script1.py

• • hola mundo

• • 1267650600228229401496703205376

37. 3. El intrprete

Ejecucin vista desde Python:

• Archivo Texto Fuente -> Intrprete -> 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 slo una parte del sistema ke conforma python.

38. 3. El intrprete

• Implicaciones en el rendimiento

• • C/C++mas eficientes en la corrida o ejecucin

• • Bytecode es una represent. python no cdigo maquina

• • Cdigo se ejecuta a medida. que se escribe

• • Bytecode sigue interpret. Yrequiere mas CPU

• Implicaciones en el desarrollo

• • Entorno Desarrollo & Ejecucin 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 cdigo Python a C ANSI (ActivePython distro)

• Implementacin estandar de referencia del lenguaje

Jython

• Integracin con Java (scripts corren como java apps)

• Clases Java que portan el cdigo python a la JVM.

40. 4. Implementaciones Alternativas

IronPython

• Permite a scripts python integrarse con aplicaciones codificadas para correr sobre .NET Framework

• Acta 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/pythono PATH (win32) asiC:Python25python

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 utilizarprint

Ejecuta instruccin a instruccin y no necesita cargar script completo .

43. 5. Ejecutando Python scripts:Modo Interactivo

Sirve para experimentar el lenguaje y utilizarlo para comprobar porciones de cdigo