POO y Singleton
Entornos virtuales, type hinting y encapsulamiento de recursos de hardware con el patrón Singleton.
Módulo II · Iniciación a la Programación
Python es el puente perfecto entre la lógica humana y el poder de las máquinas. Aprenderlo es encender una chispa de innovación que transforma a los estudiantes de consumidores de tecnología en creadores y arquitectos de su propio futuro digital.
Sobre el curso
Con base en esta idea, ACACODE trae para ti el curso Aprende a programar con Python «De cero a programador» Módulo II, donde profundizarás en el pensamiento computacional, la toma de decisiones en el programa y la estructuración de proyectos reales con arquitectura profesional.
Tras finalizar esta capacitación, dejarás de escribir código suelto y sabrás estructurar, organizar y maquetar proyectos en Python listos para el mundo real. Aprenderás a utilizar arquitectura profesional, extender el sistema sin romper el código existente, optimizar la velocidad y separar la IA de la lógica de negocio.
Metodología
Cuatro bloques progresivos que llevan del diseño orientado a objetos hasta la integración con bases de datos y pruebas automatizadas.
Entornos virtuales, type hinting y encapsulamiento de recursos de hardware con el patrón Singleton.
Clases base intercambiables, excepciones personalizadas, logging profesional y algoritmos de detección flexibles.
Multithreading para eliminar lag, decoradores @benchmark y notificaciones automáticas con el patrón Observer.
PyTest con mocks, persistencia con SQLite/PostgreSQL y fábricas de procesadores para pipelines de visión.
Temario completo
Fundamentos avanzados y estructuras de datos para construir software robusto, escalable y probado.
Objetivo 1
Entornos virtuales y gestión de dependencias profesionales. Tipado estático (type hinting) para definir contratos claros en funciones de imagen (np.ndarray). POO: encapsulamiento de la cámara y el procesamiento.
Patrón Singleton: asegurar que solo exista una instancia de la cámara (recurso de hardware único) en toda la aplicación.
Objetivo 2
Creación de clases base para «Detectores». Manejo de excepciones personalizadas para gestionar fallos en el flujo de video (e.g., FrameCaptureError). Logging en lugar de print() para trazabilidad de errores en el inventario.
Patrón Strategy: permitir que el sistema cambie de algoritmo de detección sin alterar la lógica principal.
Objetivo 3
Multithreading (concurrencia): separar la lectura de frames del procesamiento para eliminar el lag. Decoradores: crear un decorador @benchmark para medir el tiempo de inferencia de los modelos de visión.
Patrón Observer: implementar un sistema donde el inventario (base de datos) sea notificado automáticamente cada vez que la cámara detecta un objeto.
Objetivo 4
Unit testing con PyTest: testear clases de visión usando mocks (imágenes falsas) para asegurar que la lógica de conteo es perfecta. Persistencia de datos: integración limpia con bases de datos (SQLite/PostgreSQL) usando POO.
Patrón Factory: crear una «Fábrica de Procesadores» para instanciar diferentes pipelines de visión según el tipo de producto en el inventario.
Proyectos prácticos
Cada proyecto refuerza patrones de diseño y buenas prácticas para escribir código profesional, mantenible y probado.
Inscripción
Completa el formulario y te llevaremos directo a WhatsApp con tu información lista. Un asesor te orientará para inscribirte en Python: «De Cero a Programador» II.