Este libro sobre el aprendizaje de la Programación Orientada a Objetos con el lenguaje Python, se dirige a cualquier persona que desee dominar este tipo de programación. Los conocimientos básicos de desarrollo y de la sintaxis del lenguaje Python, son requisitos esenciales para sacar el máximo partido al libro.

En la primera parte, el autor presenta en detalle los conceptos de la POO: su potencia de expresión que le ha dado su éxito, las clases con sus atributos y métodos, la herencia que abre el camino al polimorfismo, la encapsulación que permite un control preciso sobre la exposición de datos, etc. Con ejemplos simples y detallados, la teoría de este paradigma de programación se vuelve claramente accesible.

Seguidamente, después de algunos consejos sobre la instalación de un entorno de trabajo de alto rendimiento (utilidad para la administración de módulos externos, documentación del lenguaje, herramientas de prueba, etc.), el autor propone la aplicación práctica de los capítulos anteriores con código Python. Se explica en profundidad cada concepto de la POO y se ilustra con el código correspondiente. De nuevo aquí, los complementos y los ejemplos comentados permiten comprender completamente la potencia que ofrece el lenguaje.

Más allá del alcance de la POO, los siguientes capítulos tratan temas que cualquier desarrollador encontrará durante su carrera y que le serán útiles en el día a día: la presentación de algunos patrones de diseño para una implementación concreta de los conceptos vistos anteriormente, y ejemplos del uso de librerías de Python especializadas en diversos campos de la informática (XML, interfaz gráfica, multiproceso, etc.).

Y finalmente, debido a que la programación no se trata solo de escribir código, el autor comparte su visión de la profesión de desarrollador, con consejos sobre cómo mejorar continuamente, trabajar en armonía con un equipo o incluso saber cómo usar las herramientas adecuadas, en las situaciones pertinentes.

Al final de cada capítulo, el autor ofrece ejercicios con sus respuestas para permitir al lector consolidar los conceptos aprendidos. Se pueden descargar los elementos adicionales del sitio www.ediciones-eni.com.



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Prólogo

1. Introducción

La aparición de la POO

1. Orígenes de la POO
2. Necesidad de un lenguaje de más alto nivel

Los conceptos de la POO

1. Modelado
2. Objeto y clase
3. Encapsulación
4. Agregación y composición
   1. 1. Agregación
   2. 2. Composición
5. Interfaz
6. Enumeración
7. Herencia
   1. 1. Herencia simple
   2. 2. Clase abstracta
   3. 3. Herencia múltiple
   4. 4. El uso "correcto" de la herencia
8. Diagrama UML
   1. 1. Estructura vs. comportamiento
   2. 2. Diagrama de casos de uso
   3. 3. Diagrama de secuencia
9. Ejercicios corregidos
   1. 1. Clase simple
   2. 2. Relaciones entre clases
   3. 3. ¿Herencia?
   4. 4. Localización de clases
   5. 5. Contenidos y continentes
   6. 6. Miembros

Presentación del entorno Python

1. Python, ¿la tercera parte del nombre?
2. Instalación
   1. 1. python.org
   2. 2. Windows
   3. 3. Mac OS X
   4. 4. Unix/Linux
3. Herramientas
   1. 1. pip
   2. 2. IDLE
   3. 3. PyCharm
4. Algunos conceptos básicos de Python
   1. 1. Introducción
   2. 2. Filosofía
   3. 3. Lenguaje interpretado y compilado
   4. 4. Duck typing
   5. 5. Módulos

Los conceptos de la POO con Python

1. Clase
   1. 1. Declaración
   2. 2. Instancia
   3. 3. Miembros de una clase
      1. a. Atributo
      2. b. Método
   4. 4. Constructor
   5. 5. Destructor
   6. 6. Ejercicios
      1. a. Palíndromo - método de clase
      2. b. Palíndromo - método de instancia
      3. c. Puzzle
      4. d. Logger
2. Herencia
   1. 1. Construcción
   2. 2. Polimorfismo
   3. 3. Herencia múltiple
   4. 4. Ejercicios
      1. a. Herencia "simple"
      2. b. Puzzle
      3. c. Herencia múltiple - Diamante y argumentosde constructor
      4. d. Herencia múltiple - Caso "real"
3. Agregación y composición
   1. 1. Agregación
   2. 2. Composición
   3. 3. Ejercicios
      1. a. El día siguiente
      2. b. ¿Inmortal?
      3. c. Alternativa a la herencia múltiple
4. Excepción
   1. 1. Desencadenamiento
   2. 2. Captura
   3. 3. Evitar el enmascaramiento de excepción
   4. 4. Excepción personalizada
   5. 5. Ejercicio
5. Conceptos de la POO no nativos
   1. 1. Clase abstracta
   2. 2. Interfaz
   3. 3. Encapsulación
6. Enumeración
7. Duck typing

Vista rápida de algunos design patterns

1. Introducción
2. Singleton
3. Visitante
   1. 1. Presentación
   2. 2. Ejercicio
4. Modelo - Vista - Controlador (MVC)
   1. 1. Presentación
   2. 2. Ejercicio
5. Abstract Factory
   1. 1. Presentación
   2. 2. Ejercicio

Ir más lejos con Python

1. Introducción
2. XML
   1. 1. Presentación
   2. 2. DOM
      1. a. Lectura
      2. b. Método mediante acceso directo
      3. c. Método mediante análisis jerárquico
      4. d. Escritura
   3. 3. SAX
      1. a. Lectura
      2. b. Escritura
3. JSON
4. IHM
   1. 1. Tkinter
      1. a. Creación de una ventana
      2. b. Añadir widgets
      3. c. Gestión de los eventos
   2. 2. Qt
      1. a. Presentación
      2. b. Creación de una ventana
      3. c. Agregar widgets
      4. d. Gestión de eventos
5. Bases de datos
   1. 1. Presentación
   2. 2. SQLite
6. Multithreading
   1. 1. Presentación
   2. 2. Python y la programación concurrente
   3. 3. Utilización del módulo threading
   4. 4. Sincronización
   5. 5. Interbloqueo
7. Desarrollo web
   1. 1. Presentación
   2. 2. Creación de un proyecto Django
   3. 3. Desarrollo web MVC
   4. 4. Algunas herramientas interesantes

Algunas buenas prácticas

1. Introducción
2. Asegurarse con bases consistentes
   1. 1. La importancia de los cimientos
   2. 2. Estructuras de datos y algoritmos comunes
   3. 3. Un problema, varias soluciones
   4. 4. Elegir y dominar la herramienta adecuada
3. Sea conciso y simple
   1. 1. DRY
   2. 2. KISS
4. Armonizar al equipo
   1. 1. Redactar convenciones de escritura
   2. 2. Revisión de código, todos juntos
   3. 3. Documentar
   4. 4. Probar
   5. 5. Instalar un entorno de despliegue continuo
5. Unirse a una comunidad
   1. 1. Participar en conferencias y grupos de usuarios
   2. 2. Escuchar la sabiduría de la multitud
6. Controlar los problemas recurrentes
   1. 1. Depuración
   2. 2. Trazas
   3. 3. Monitoring
   4. 4. Rendimiento
   5. 5. ETL
   6. 6. Bases de datos: relacionales o no
   7. 7. Bases de datos y ORM
   8. 8. Integraciones
   9. 9. Otros entornos de software
7. Perseguir el crecimiento personal
   1. 1. Saber hacer preguntas
   2. 2. Open source
   3. 3. Arquitectura
8. Perseguir el crecimiento profesional
   1. 1. La parte humana
   2. 2. Desarrollo rápido e iterativo
9. Conclusión