🐍 Python Fundamentos

Repositorio pedagógico de ejercicios de Python pensado para estudiantes con base en bases de datos y experiencia previa con GitHub (forks, ramas y PRs). Incluye estructura clara, ejercicios graduados, ejemplos, CI, linting y una guía de contribución precisa.

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📑 Índice

• 🎯 Requisitos
• 👤 Flujo de trabajo del alumno
• 📝 Normas de commits
• 🧪 Cómo ejecutar tests y lint
• 📚 Documentación del repositorio
  • 📖 Cheat Sheets de Python
  • 📋 Guías del curso
• 📂 Estructura del repositorio
• 🗺️ Módulos de aprendizaje

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🎯 Requisitos

• Python 3.12 o superior
• Git
• make (opcional pero recomendado para ejecutar tareas locales)

💡 Importante sobre entornos virtuales: Este proyecto utiliza entornos virtuales (.venv) para aislar dependencias. Es una práctica profesional estándar que evita conflictos entre proyectos. Consulta cheatsheets/01_intro.md para aprender qué son y por qué son importantes.

👤 Flujo de trabajo del alumno

1. Haz un fork de este repositorio en tu cuenta.
2. Clona tu fork localmente.
3. Crea una rama para tus ejercicios: ejercicios-Nombre (usa tu nombre o alias).
4. Trabaja con commits pequeños y descriptivos.
5. Abre un Pull Request (PR) desde tu rama ejercicios-Nombre hacia la rama revision de este repo.
6. Participa en la revisión por pares y atiende comentarios de la formadora.

📝 Normas de commits

Prefijos recomendados:

• feat: nueva funcionalidad/ejercicio
• fix: correcciones
• refactor: reestructuración sin cambiar comportamiento
• test: pruebas
• docs: documentación

Ejemplo: feat: agregar ejercicios guiados de 01_intro

🧪 Cómo ejecutar tests y lint

Con make:

• make setup (crea el entorno y instala dependencias mínimas)
• make test
• make lint

Sin make (alternativa manual):

• Windows PowerShell: python -m venv .venv; .venv/Scripts/Activate.ps1; python -m pip install -U pip ruff pytest
• macOS/Linux: python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate; python -m pip install -U pip ruff pytest
• Ejecutar: pytest -q y ruff check .

📚 Documentación del repositorio

Este repositorio contiene dos tipos de documentación con propósitos diferentes:

📖 Cheat Sheets de Python

📁 Carpeta: cheatsheets/ - Referencia técnica de Python

Hojas de referencia rápida para consultar mientras programas:

Archivo	Contenido
� INDICE	Índice y guía de uso de los cheat sheets
01_intro.md	Variables, tipos básicos, entornos virtuales ⭐
02_estructuras.md	Strings, números, booleanos, f-strings ⭐
03_control_flujo.md	if/elif/else, for, while, break/continue
04_funciones.md	Definición, parámetros, return, scope, lambdas
05_colecciones.md	Listas, tuplas, diccionarios, sets
06_archivos_y_modulos.md	I/O archivos, imports, JSON/CSV
🚀 python_quick_reference.md	Referencia rápida todo-en-uno

💡 Tip: Mantén abierto python_quick_reference.md mientras programas.

📋 Guías del curso

📁 Carpeta: docs/ - Organización pedagógica

Documentación sobre cómo está estructurado el curso:

Archivo	Contenido
roadmap.md	Ruta de aprendizaje y tiempos estimados
rubrica-evaluacion.md	Criterios de evaluación
checklist-revision-pares.md	Guía para revisión por pares

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📂 Estructura del repositorio

python-fundamentos/
├─ 01_intro/                → primeros pasos con Python
├─ 02_estructuras/          → tipos básicos y operadores
├─ 03_control_flujo/        → condicionales y bucles
├─ 04_funciones/            → funciones y parámetros
├─ 05_colecciones/          → listas, tuplas, diccionarios, sets
├─ 06_archivos_y_modulos/   → manejo de archivos e imports
├─ 07_mini_proyectos/       → pequeños retos aplicados
├─ cheatsheets/             → � referencia rápida de Python (sintaxis, ejemplos)
├─ docs/                    → 📋 guías del curso (roadmap, rúbricas)
└─ tests/                   → pruebas automáticas con pytest

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🗺️ Módulos de aprendizaje

Cada módulo contiene:

• 📖 README.md - Objetivos y conceptos clave
• 📝 ejercicios.md - Ejercicios guiados y autónomos
• 💻 ejemplos/ - Código de ejemplo ejecutable

Ruta sugerida

1. 01_intro - Primeros pasos

   • Variables, tipos básicos, entrada/salida
   • ⚠️ Configura tu entorno virtual aquí

2. 02_estructuras - Tipos de datos

   • Strings, números, booleanos, conversiones
   • 📚 Aprende f-strings (muy importante)

3. 03_control_flujo - Decisiones y repeticiones

   • if/elif/else, for, while

4. 04_funciones - Organización del código

   • Definir funciones, parámetros, return

5. 05_colecciones - Estructuras de datos

   • Listas, tuplas, diccionarios, sets

6. 06_archivos_y_modulos - Persistencia y organización

   • Leer/escribir archivos, imports

7. 07_mini_proyectos - Aplicación práctica

   • Proyectos integradores

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🎓 Próximos pasos

1. ✅ Lee el roadmap para entender la estructura del curso
2. ✅ Configura tu entorno según cheatsheets/01_intro.md
3. ✅ Haz un fork del repositorio
4. ✅ Empieza con 01_intro/ejercicios.md
5. ✅ Mantén abierta la referencia rápida

¡Feliz aprendizaje! 🚀

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👥 Créditos

Autoría y diseño pedagógico: Anaïs Rodríguez Villanueva

Este material ha sido desarrollado con fines educativos como parte de un programa de formación en desarrollo web e inteligencia artificial.

📄 Licencia

Este proyecto está bajo licencia MIT. Puedes reutilizar y adaptar el material citando la autoría original.

🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor, consulta CONTRIBUTING.md para más detalles sobre cómo participar en el proyecto.