Bienvenido al Python Expert Track, un programa completo diseñado para dominar Python desde la base sólida hasta un nivel profesional y experto.
Before begin coding pls:
- activate uv env and deactivate conda base env:
source /home/pedro/Projects/python_expert_track/.venv_3_13/bin/activate &&
conda deactivate- Create a new branch in every lesson
git checkout -b feature/lesson-01- Make new lesson dir
mkdir 04_metaprogramming-
Make Readme.md in every lesson
-
Finally, then, go to Github chapter to manage GIT commands
El objetivo es aprender Python en profundidad mediante proyectos reales (hands-on), construyendo herramientas y sistemas avanzados que consolidan cada concepto.
Cada lección tiene:
- 🧠 Introducción teórica breve
- 🧰 Mini proyecto práctico
- 🧾 Resumen final
- 📂 Código estructurado y comentado
python_expert_track/
│
├── .gitignore
├── README.md
│
├── 01_object_inspector/
│ ├── obj_inspector.py
│ ├── README.md
│ └── __init__.py
│
├── 02_iterators_generators/
│ ├── README.md
│ └── __init__.py
│
├── 03_decorators_contexts/
│ ├── README.md
│ └── __init__.py
│
├── assets/
│ ├── images/
│ │ └── .gitkeep
│ ├── notebooks/
│ │ └── .gitkeep
│ └── data/
│ └── .gitkeep
│
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ └── helpers.py
│
└── docs/
├── roadmap.md
├── git_workflow.md
└── changelog.mdEste repositorio usa una estructura profesional basada en GitFlow:
main→ rama estable (solo versiones completas y testeadas)dev→ rama activa de desarrollofeature/leccion-XX→ rama temporal por cada lección
git checkout -b dev
git push -u origin devPor ejemplo, para la Lección 1:
git checkout -b feature/leccion-01git add 01_object_inspector/
git commit -m "Lección 1: finalizada — Object Inspector"
git checkout dev
git merge feature/leccion-01
git push
git checkout main
git merge dev
git push
Ejemplo de flujo:
git checkout -b feature/leccion-01
# trabajo y commits
git checkout dev
git merge feature/leccion-01
git push
git checkout main
git merge dev
git push| Nº | Lección | Tema | Estado |
|---|---|---|---|
| 1 | Object Inspector | Introspección y reflexión en Python | ✅ |
| 2 | Iteradores y Generadores | Iteración eficiente y lazy evaluation | ⏳ |
| 3 | Decoradores y Context Managers | Patrón funcional avanzado | ⏳ |
Pedro
PhD en IA, ingeniero de software experto en ML y Python
Actualmente desarrollando aplicaciones inteligentes y herramientas de productividad avanzada.
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