Python Intermedio APIs, bases de datos, Docker, seguridad y rendimiento (Spanish Edition)

Python Intermedio es el Libro 2 de la Serie Python desde Cero. Asume que conoces los fundamentos del lenguaje y te lleva hasta construir, asegurar y desplegar APIs de nivel profesional.
LO QUE APRENDERÁS:Crear APIs REST completas con FastAPI - validación automática, autenticación, documentación interactivaBases de datos con SQL puro y SQLAlchemy ORM 2.0 - modelos, relaciones, migraciones con AlembicTesting profesional con pytest - fixtures, mocking, cobertura, tests de API con TestClientConcurrencia real - threading para I/O, multiprocessing para CPU, asyncio para escalaProyecto final SkillTracker - API completa con Docker, tests y listo para producciónPARA QUIÉN ES:Graduados del Libro 1 "Python para Principiantes" de esta serieDesarrolladores de otros lenguajes que aprenden Python backendProfesionales que quieren modernizar sus conocimientos de PythonENFOQUE PRÁCTICO:
Cada capítulo construye sobre el anterior evolucionando la misma aplicación (EventsAPI → SkillTracker). Sin teoría vacía - solo código que funciona, ejercicios con solución y proyectos reales.
CONTENIDO:Capítulo 1 - Entorno profesional: type hints, logging estructurado, estructura de proyectos con Poetry, diagnóstico de nivel para confirmar que estás listo.Capítulo 2 - HTTP y la librería requests: protocolo HTTP, sesiones, autenticación Basic y Bearer, reintentos con backoff, manejo de errores de red, descarga de archivos grandes y monitores de disponibilidad.Capítulo 3 - FastAPI: rutas, validación con Pydantic v2, middleware, dependencias, documentación automática, rate limiting y patrones de API de producción.Capítulo 4 - SQL y SQLite: modelo relacional desde cero, JOINs, transacciones, índices, EXPLAIN ANALYZE y un sistema de migraciones manual.Capítulo 5 - SQLAlchemy ORM: modelos declarativos, relaciones, consultas avanzadas, sesiones y migraciones automáticas con Alembic.Capítulo 6 - Redis y caché: estructuras de datos, patrones de caché (cache-aside, write-through), pub/sub, rate limiting avanzado con sliding window y colas de tareas.Capítulo 7 - Testing y calidad: pytest, fixtures, parametrize, mocks, coverage, TDD, property-based testing con Hypothesis y pipeline CI/CD con GitHub Actions.Capítulo 8 - Docker y despliegue: contenedores, imágenes multi-stage, Docker Compose, variables de entorno, despliegue a un VPS y estrategias de rollback.Capítulo 9 - Seguridad en APIs: hashing de contraseñas con bcrypt y Argon2, JWT completo con refresh token rotation, RBAC, OWASP Top 10, protección de datos y auditoría.Capítulo 10 - Rendimiento y optimización: profiling con cProfile y py-spy, eliminación del problema N+1, índices SQL, paginación keyset, caché multicapa, asyncio.gather y escalado horizontal.Capítulo 11 - Arquitecturas avanzadas: monolito modular, patrones Repository y Unit of Work, Event Bus desacoplado, Dependency Injection, CQRS, Event Sourcing y el patrón Saga.Capítulo 12 - Proyecto final: una API de e-commerce completa con FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, Docker, autenticación JWT, tests de integración, pipeline CI/CD y monitoreo con Prometheus.Cada capítulo incluye: teoría con ejemplos reales, 12 ejercicios con solución completa, 8 errores comunes explicados, mini-quiz y cheat sheet de referencia rápida.

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