Desarrollo web backend con Python: Curso completo y práctico

En este curso aprenderás Python para desarrollo de software backend

En este curso completo y práctico de desarrollo web backend con Python, aprenderás todo lo necesario para convertirte en un experto en desarrollo de software backend. Python es un lenguaje de programación con numerosas funcionalidades y muy demandado en la industria para este tipo de trabajos.

En este curso, nos enfocaremos en mostrarte cómo utilizar Python para desarrollar software backend de manera efectiva. Comenzaremos enseñándote lo básico del lenguaje de manera teórica y práctica, para que puedas tener los conocimientos necesarios antes de profundizar en los aspectos de backend que te proporcionará Python.

Dado que nuestro enfoque es el desarrollo web, te explicaremos cómo interactuar con bases de datos, diseñar APIs, conectarte con otras aplicaciones y cómo utilizar Python de manera efectiva para diseñar una infraestructura útil y escalable para tus aplicaciones web.

Utilizaremos ejemplos de código pequeños para mostrarte cómo funciona Python desde la teoría a la práctica, los cuales estarán enfocados en cada módulo para que puedas ver cómo interactúan los distintos aspectos de Python para desarrollo backend.

Además, te mostraremos cómo utilizar bibliotecas populares como Flask y Django para desarrollar aplicaciones web backend que aprovechen al máximo las capacidades de Python. Te enseñaremos a implementar autenticación y autorización, a diseñar y consultar bases de datos, y todo lo que necesitarás para hacer que tus aplicaciones web sean efectivas y escalables.

Este curso también te enseñará cómo utilizar pruebas automatizadas para asegurarte de que tu código sea confiable, consistente y eficiente. Con Python, podrás utilizar pruebas automatizadas para permitir el desarrollo y mantenimiento de un software de manera más efectiva y menos propensa a errores.

Este curso te proporcionará todos los conocimientos necesarios para que puedas utilizar Python de manera efectiva como lenguaje de programación para desarrollar software web backend. Te proveeremos la base teórica y práctica que necesitas para convertirte en un experto en el área. Únete a nuestro curso para comenzar tu camino hacia un futuro en el desarrollo web backend.

El lenguaje Python es utilizado en empresas como Google, Dropbox y Instagram

Python es un lenguaje de programación que se ha convertido en uno de los más populares en la industria de la tecnología. Con su sintaxis simple, su legibilidad y su gran cantidad de bibliotecas, Python se ha convertido en una herramienta valiosa para desarrollar aplicaciones desde el prototipo hasta su lanzamiento.

En particular, Google, Dropbox y Instagram son algunas de las empresas más reconocidas que utilizan Python en su desarrollo backend. En el caso de Google, Python se utiliza para una gran variedad de propósitos, desde la automatización de pequeñas tareas hasta la implementación de sistemas de computación distribuida.

Dropbox también utiliza Python para sus servicios backend. Los ingenieros de Dropbox usan Python para controlar sus nodos de servidor y sus flujos de trabajo internos, haciéndolo un elemento clave en su estructura de desarrollo.

Instagram, por otra parte, utiliza Python en una gran variedad de tareas, desde el procesamiento de imágenes hasta la construcción y operación de sistemas de aprendizaje automático.

La popularidad de Python en la industria se debe en gran parte a su facilidad de uso y su claridad en la estructuración del código. La sintaxis de Python se asemeja al lenguaje humano, lo que facilita a los desarrolladores la tarea de entender lo que hacen sus programas.

Además, Python es altamente modularizable. Esto significa que el código puede dividirse en fragmentos más pequeños y reutilizables, los cuales pueden ser usados en diferentes partes de una aplicación. Esto reduce la cantidad de tiempo y esfuerzo requerido para reescribir o actualizar las aplicaciones.

El ejemplo más sencillo para demostrar la modularización de Python es la creación de funciones. Una función es como un pequeño programa que realiza una tarea específica. Puede ser invocado desde cualquier parte del código, y una vez que se ha establecido, puede ser reutilizado en cualquier momento.

def suma_numeros(num_1,num_2):
    suma = num_1 + num_2
    return suma

resultado = suma_numeros(4,6)
print(resultado)

Este código define una función llamada “suma_numeros” que toma 2 argumentos y los suma, para finalmente devolver la suma. Esto nos permite usar la función desde cualquier parte del código.

La popularidad de Python también se extiende al campo del aprendizaje automático, en donde se ha convertido en un lenguaje clave. La disponibilidad de bibliotecas, como TensorFlow, PyTorch e Numpy, convierten a Python en la herramienta perfecta para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.

El lenguaje Python es utilizado en muchas empresas relevantes en el mundo de la tecnología porque es fácil de usar y muy legible. Además, su gran cantidad de bibliotecas lo hacen la mejor opción para cualquier tipo de tarea de desarrollo que usted necesite realizar. Desde una aplicación sencilla hasta un sistema de inteligencia artificial de última generación, Python es la elección correcta.

Instalación de Python y PyCharm en Windows, Mac y Linux

¡Hola a todos! Hoy vamos a aprender cómo instalar Python y PyCharm en diferentes sistemas operativos, ya sea Windows, Mac o Linux.

¿Qué es Python y PyCharm?

Python es un lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza para el desarrollo de aplicaciones web, ciencia de datos, inteligencia artificial y más. PyCharm, por otro lado, es un entorno de desarrollo integrado (IDE, por sus siglas en inglés) para programar en Python.

Instalar Python en Windows

1. Ingresa al sitio web oficial de Python, descarga el instalador adecuado para tu sistema operativo y ejecútalo.
2. Asegúrate de seleccionar la opción “Agregar Python X.X a PATH” durante la instalación. Esto agregará Python a tu variable de entorno PATH, lo que permite que Python se ejecute desde cualquier directorio.
3. ¡Listo! Ahora puedes abrir la línea de comandos y utilizar el comando python para comenzar a programar en Python.

Instalar PyCharm en Windows

1. Ingresa al sitio web oficial de PyCharm y descarga la versión Community o Professional, dependiendo de tus necesidades.
2. Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones.
3. ¡Listo! Ahora puedes abrir PyCharm y comenzar a crear proyectos de Python.

Instalar Python y PyCharm en Mac

1. La mayoría de las versiones de macOS vienen con Python preinstalado. Comprueba si ya tienes Python instalado escribiendo python --version en la terminal. Si no tienes Python, puedes descargarlo desde el sitio web oficial de Python.
2. Descarga la versión Community o Professional de PyCharm desde su sitio web.
3. Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones.
4. ¡Listo! Ahora puedes abrir PyCharm y comenzar a crear proyectos de Python.

Instalar Python y PyCharm en Linux

1. Abre la terminal y escribe sudo apt-get install python3 para instalar Python.
2. Descarga la versión Community o Professional de PyCharm desde su sitio web.
3. Extrae la descarga y ejecuta el archivo pycharm.sh dentro de la carpeta bin utilizando la terminal o tu administrador de archivos.
4. ¡Listo! Ahora puedes abrir PyCharm y comenzar a crear proyectos de Python.

Ahora que hemos instalado Python y PyCharm en diferentes sistemas operativos, ¡estamos listos para comenzar a programar! Espero que esta guía haya sido útil y te ayude a empezar en el desarrollo web backend con Python.

Fundamentos de programación en Python: sintaxis, variables, operadores y más

En nuestro curso de Desarrollo web backend con Python, es fundamental comenzar por los fundamentos de la programación en este lenguaje. Por ello, en esta sección enseñaremos cómo funciona la sintaxis de Python, sus variables y operadores.

Los fundamentos de programación en Python son esenciales para cualquier persona que desee crear software utilizando este lenguaje. Al igual que cualquier idioma, es necesario conocer su estructura y gramática para poder crear oraciones correctas, y en Python, esto no es diferente.

La sintaxis en Python es fácil de aprender y comprender, ya que es un lenguaje diseñado para ser legible y fácil de entender. Cada línea de código en Python se divide en diferentes elementos, entre ellos, los bloques de código que pueden definirse al principio de una función, por ejemplo.

Las variables en Python son utilizadas para almacenar información o datos. En Python, la declaración de una variable se realiza mediante el operador “=”. La sintaxis básica para una variable en Python es:

nombre_de_variable = valor_de_variable

Una vez definida la variable, esta puede ser usada en expresiones y cálculos.

Los operadores en Python son herramientas fundamentales para realizar cálculos con datos almacenados en variables. Python cuenta con una gran cantidad de operadores, entre ellos, los operadores aritméticos, que son los más habituales en cualquier lenguaje de programación.

Los operadores aritméticos básicos que encontrarás en Python son:

• Suma (+)
• Resta (-)
• Multiplicación (*)
• División (/)
• Módulo (%)
• Exponente (**)

Más allá de los operadores aritméticos, Python también cuenta con operadores de asignación, comparación, lógicos, de identidad y pertenencia. En nuestro curso, profundizaremos en cada uno de ellos para que los conozcas y puedas aplicarlos con el mayor grado de eficacia posible.

Los fundamentos de programación en Python son clave para poder desarrollar aplicaciones web backend de manera correcta, por lo que es importante que los conozcas a fondo. No te preocupes si nunca antes has programado en Python, nuestros expertos en desarrollo backend te enseñarán todo lo que necesitas saber para que puedas empezar a aplicar tus nuevos conocimientos ¡desde ahora mismo!

Introducción a Flask, el framework de Python para desarrollo web

Si estás interesado en el desarrollo web con Python posiblemente hayas oído hablar de Flask. Flask es un microframework web muy fácil de aprender y querido por muchos desarrolladores por su simplicidad y flexibilidad. En este artículo te introduciremos a Flask, sus características y cómo comenzar a usarlo en tus proyectos web.

¿Qué es Flask?

Flask es un microframework web escrito en Python. Microframework significa que Flask no tiene todas las características de un framework completo como Django, pero es suficiente para construir aplicaciones web pequeñas y medianas. Debido a esto, Flask es fácil de aprender y de usar. Además, Flask es muy flexible. No impone una estructura específica de archivo o una forma particular de organizar tu proyecto.

Instalación de Flask

Antes de comenzar a trabajar con Flask, debes instalarlo en tu sistema. Flask se puede instalar fácilmente usando pip, un administrador de paquetes de Python. Solo necesitas ejecutar el siguiente comando en tu terminal o línea de comandos:

pip install Flask

Ejemplo de aplicación Flask

Para entender cómo funciona Flask, iniciaremos creando nuestro primer “Hola mundo” en Flask. En este ejemplo, crearemos una aplicación que escuchará solicitudes en la dirección http://localhost:5000/ y responderá con una cadena de texto que dice “Hola Mundo”. Para crear esta aplicación, crea un archivo llamado app.py con el siguiente código:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hola Mundo!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

En este código estamos creando una instancia de una aplicación Flask con el nombre app. También definimos una ruta (@app.route('/')) que coincide con la ruta raíz del servidor (http://localhost:5000/). La ruta @app.route('/') es un decorador que asocia la función hello_world() con la ruta raíz.

La función hello_world() simplemente retorna la cadena “Hola Mundo”. Por último, llamamos a la función run() de app para iniciar el servidor. Guarda este archivo y ejecuta el comando python app.py en la línea de comandos. Abre tu navegador y dirígelo a http://localhost:5000/. Deberías ver que se muestra la cadena “Hola Mundo”.

Flask es un microframework web muy fácil de aprender y de usar. Es perfecto para crear aplicaciones web pequeñas y medianas. En este artículo, aprendiste qué es Flask, cómo instalarlo y cómo crear una aplicación web simple con Flask usando Python. Flask es solo uno de los muchos frameworks de Python que puedes utilizar para el desarrollo web. Te invitamos a seguir explorando y experimentando con diferentes frameworks mientras desarrollas tus habilidades de programación. ¡Feliz programación!

Creación de una API RESTful con Flask y SQLAlchemy

En este artículo vamos a hablar acerca de cómo crear una API RESTful usando Flask y SQLAlchemy. Flask es un framework web para Python que nos permite crear aplicaciones web de una forma fácil y rápida. SQLAlchemy es una biblioteca que nos permite trabajar con bases de datos relacionales de una manera más cómoda en Python.

¿Qué es una API RESTful?

Una API RESTful hace referencia a la implementación de una API que sigue los principios de REST (Representational State Transfer). REST es una arquitectura de estilo web que consiste en un conjunto de restricciones para la creación de servicios web. Una API RESTful permite a los clientes (usualmente aplicaciones web) acceder a los recursos de un servidor web de una manera estandarizada y coherente.

Configuración de Flask

Para empezar, necesitamos instalar Flask. Podemos hacerlo usando pip, el gestor de paquetes de Python:

pip install Flask

Una vez instalado Flask, podemos crear un archivo app.py con el siguiente contenido:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

En este código, estamos creando una instancia de la clase Flask, y definiendo una ruta ('/') que responde a la función hello_world(), que simplemente devuelve un mensaje de saludo.

Podemos ejecutar nuestra aplicación en el puerto 5000 usando el siguiente comando:

export FLASK_APP=app.py
flask run

Y si abrimos un navegador y accedemos a http://localhost:5000, deberíamos ver el mensaje de saludo.

Configuración de SQLAlchemy

Ahora vamos a configurar SQLAlchemy para poder trabajar con una base de datos. Primero necesitamos instalar SQLAlchemy:

pip install SQLAlchemy

Luego, podemos añadir las siguientes líneas a nuestro archivo app.py para configurar SQLAlchemy:

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'
db = SQLAlchemy(app)

En este código, estamos especificando la URI de nuestra base de datos (en este caso, crearemos una base de datos SQLite llamada test.db), y estamos creando una instancia de la clase SQLAlchemy.

Definición de modelos

Ahora que hemos configurado SQLAlchemy, podemos definir nuestros modelos. En una API RESTful, los modelos suelen representar los recursos que se pueden acceder a través de la API. Por ejemplo, si estamos creando una API para una tienda online, podríamos tener un modelo Producto que represente los productos que se venden en la tienda.

Para definir un modelo en SQLAlchemy, creamos una clase que hereda de db.Model. Por ejemplo:

class Producto(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    nombre = db.Column(db.String(50), nullable=False)
    precio = db.Column(db.Float, nullable=False)

En este código, estamos definiendo un modelo Producto con tres atributos: id, nombre y precio. El atributo id es un entero que actúa como clave primaria, y los atributos nombre y precio son cadenas de texto y números flotantes, respectivamente.

Creación de rutas para acceder a los recursos

Una vez que hemos definido nuestros modelos, podemos crear las rutas que nos permiten acceder a esos recursos a través de la API RESTful.

Por ejemplo, podemos crear una ruta para obtener todos los productos:

@app.route('/productos')
def get_productos():
    productos = Producto.query.all()
    output = []
    for producto in productos:
        data = {}
        data['id'] = producto.id
        data['nombre'] = producto.nombre
        data['precio'] = producto.precio
        output.append(data)
    return jsonify({'productos': output})

En este código, estamos definiendo una ruta '/productos' que responde a la función get_productos(). Dentro de la función, estamos consultando todos los productos de la base de datos, y luego creando un diccionario para cada producto con su id, nombre y precio. Finalmente, estamos devolviendo una respuesta JSON con todos los productos.

En este artículo hemos visto cómo crear una API RESTful usando Flask y SQLAlchemy. Hemos visto cómo configurar Flask y SQLAlchemy, cómo definir

Creación de una base de datos relacional y manejo de tablas con SQLAlchemy

En nuestro curso de desarrollo web backend con Python, nos encontramos en el punto clave para el manejo de datos: la creación de una base de datos. Una de las herramientas más utilizadas para esta tarea es SQLAlchemy, una librería de Python que permite el mapeo de objetos a relaciones.

Para empezar, es importante mencionar que SQLAlchemy soporta varios motores de bases de datos, pero para este artículo nos enfocaremos en su integración con MySQL. En primer lugar, se debe instalar mysql-connector-python y sqlalchemy mediante pip.

Una vez que tengamos ambas herramientas instaladas, crearemos una clase llamada DBManager que se encargará de manejar los modelos de nuestras tablas y la creación de la base de datos. Esta clase tendrá dos métodos: __init__ y create_db.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

class DBManager:
    def __init__(self):
        self.engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://username:password@localhost/database')
        self.Session = sessionmaker(bind=self.engine)

    def create_db(self):
        Base.metadata.create_all(self.engine)

El método __init__ se encarga de inicializar el motor de bases de datos que usaremos (en este caso, MySQL) y la sesión de la base de datos mediante la librería sessionmaker, que se encargará del manejo de las conexiones.

Por otra parte, el método create_db creará automáticamente la base de datos utilizando los modelos que definiremos en las siguientes secciones.

Ahora definiremos los modelos de nuestras tablas. En este ejemplo, crearemos una tabla llamada Users que tendrá los campos id (clave primaria), username y email.

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(50), nullable=False)
    email = Column(String(120), nullable=False)

La clase Users hereda de Base para poder ser mapeada a una relación mediante SQLAlchemy. Cada campo definido en la clase será mapeado a una columna en la tabla.

Con estos modelos y la clase DBManager definidos, podemos crear la base de datos de la siguiente manera:

db_manager = DBManager()
db_manager.create_db()

Y listo, ya tenemos creada nuestra base de datos con la tabla Users.

Es importante mencionar que SQLAlchemy nos ofrece muchas más funcionalidades para el manejo de bases de datos, como la definición de restricciones, índices, relaciones entre tablas, entre otras. En próximas secciones de nuestro curso, profundizaremos en ellas para que puedas crear aplicaciones robustas y escalables.

Manejo de autenticación y autorización en Flask con JWT

El manejo de autenticación y autorización es un aspecto crucial en cualquier aplicación web, y en Flask podemos implementarlo fácilmente con JWT (JSON Web Tokens). En este artículo, te mostraré cómo implementar la autenticación y autorización en Flask con JWT.

Primero, debes instalar la extensión Flask-JWT-Extended. Puedes hacerlo con pip:

pip install Flask-JWT-Extended

Una vez instalado, debes importar la extensión en tu aplicación Flask:

from flask import Flask
from flask_jwt_extended import JWTManager

app = Flask(__name__)
app.config['JWT_SECRET_KEY'] = 'super-secret'
jwt = JWTManager(app)

Aquí, hemos inicializado Flask-JWT-Extended con nuestra aplicación Flask y hemos configurado una clave secreta JWT.

Ahora, podemos agregar la autenticación a nuestras rutas. Primero, debemos importar los decoradores @jwt_required y @jwt_optional:

from flask_jwt_extended import jwt_required, jwt_optional

El decorador @jwt_required se usa para proteger rutas que requieren autenticación:

@app.route('/protected')
@jwt_required
def protected():
    # código aquí

Si un usuario intenta acceder a esta ruta sin estar autenticado, recibirá un error 401 Unauthorized.

El decorador @jwt_optional se usa para proteger rutas que pueden ser accedidas tanto por usuarios autenticados como no autenticados:

@app.route('/optional')
@jwt_optional
def optional():
    # código aquí

Si un usuario está autenticado, puede acceder a esta ruta normalmente. Si no está autenticado, la ruta todavía se puede acceder, pero la información de usuario disponible será limitada.

Además de la autenticación, podemos agregar autorización a nuestras rutas con el decorador @jwt_required y la función current_user_can. Esta función toma un permiso como argumento y devuelve True si el usuario actual tiene ese permiso:

from flask_jwt_extended import current_user_can

@app.route('/protected/admin')
@jwt_required
def protected_admin():
    if not current_user_can('admin'):
        return 'Forbidden', 403
    # código aquí

En este ejemplo, protegemos una ruta de administrador que requiere el permiso ‘admin’. Si el usuario actual no tiene ese permiso, recibirá un error 403 Forbidden.

Flask-JWT-Extended nos permite implementar fácilmente la autenticación y autorización en nuestras aplicaciones Flask. Con los decoradores @jwt_required y @jwt_optional, podemos proteger nuestras rutas y limitar la información disponible a usuarios no autenticados. Y con la función current_user_can, podemos agregar permisos y autorización a nuestras rutas. ¡Espero que este artículo te haya sido útil en tu desarrollo de aplicaciones web con Python!

Despliegue de la aplicación en servidor virtual utilizando Docker y AWS

En el desarrollo web backend con Python, la creación de pruebas unitarias es una práctica fundamental para asegurar la calidad del código que se está desarrollando. Las pruebas unitarias se encargan de validar que las funciones y métodos del código se comporten de la manera en que se espera, y que no produzcan errores inesperados.

En mi experiencia, he aprendido que la creación de pruebas unitarias es un proceso que debe realizarse desde el inicio del desarrollo. Esto puede tomar un poco más de tiempo en el corto plazo, pero es extremadamente útil en el largo plazo para detectar errores tempranamente y evitar problemas en producción.

Una de las herramientas que podemos utilizar para crear pruebas unitarias para nuestro proyecto en Python es unittest. Esta es una biblioteca estándar de Python que nos permite crear, ejecutar y analizar pruebas unitarias de manera sencilla.

El proceso para crear pruebas unitarias con unittest es el siguiente:

1. Crear una clase de prueba que herede de unittest.TestCase

2. Dentro de la clase de prueba, crear métodos que prueben las funciones y métodos del código

3. Ejecutar la prueba utilizando el comando python -m unittest

   Un ejemplo sencillo de una prueba unitaria con unittest podría ser:

   import unittest
   
   def suma(a, b):
       return a + b
   
   class PruebaSuma(unittest.TestCase):
       def test_suma(self):
           resultado = suma(2, 2)
           self.assertEqual(resultado, 4)
   
   if __name__ == '__main__':
       unittest.main()
   

   En este ejemplo, estamos probando la función suma utilizando el método assertEqual de unittest para asegurarnos de que el resultado sea 4 cuando se suman los números 2 y 2.

Es importante mencionar que las pruebas unitarias no deben ser la única metodología para asegurar la calidad del código. También debemos realizar pruebas de integración, de sistema y de aceptación. Pero las pruebas unitarias son una herramienta poderosa para detectar problemas temprano y asegurar que el código se comporte de la manera en que esperamos.

La creación de pruebas unitarias es un proceso fundamental en el desarrollo web backend con Python. Aunque puede tomar un poco más de tiempo en el corto plazo, es una práctica que puede evitar problemas en producción y ahorrar tiempo en el largo plazo. Utilizando herramientas como unittest, podemos crear pruebas unitarias sencillas y efectivas para validar el comportamiento de nuestro código.