Siguiente nivel: qué puedes construir ahora con Python

Has llegado al final del curso. En las últimas lecciones has aprendido las piezas fundamentales de Python: variables, tipos, condiciones, bucles, funciones, listas y diccionarios. Ahora toca la pregunta importante: ¿qué hago con todo esto?

Lo que ya puedes construir

Scripts de automatización

import os
import shutil
from datetime import datetime

# Organiza ficheros de una carpeta por fecha de modificación
carpeta = "/Users/tuusuario/Descargas"
for fichero in os.listdir(carpeta):
    ruta = os.path.join(carpeta, fichero)
    if os.path.isfile(ruta):
        fecha = datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(ruta))
        destino = os.path.join(carpeta, fecha.strftime("%Y-%m"))
        os.makedirs(destino, exist_ok=True)
        shutil.move(ruta, destino)

Consumo de APIs (incluidas APIs de IA)

import requests

# Obtener información del tiempo
ciudad = "Madrid"
url = f"https://wttr.in/{ciudad}?format=j1"
datos = requests.get(url).json()
temp = datos["current_condition"][0]["temp_C"]
print(f"Temperatura en {ciudad}: {temp}°C")

Trabajo con ficheros CSV

import csv

# Leer y procesar un CSV de ventas
with open("ventas.csv", newline='', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    total = sum(float(row["importe"]) for row in reader)
print(f"Total ventas: {total:.2f} €")

Los tres caminos más demandados

1. Inteligencia Artificial y datos

El paso natural desde este curso. Librerías: numpy, pandas, scikit-learn para datos y modelos clásicos; openai, anthropic para APIs de IA generativa. BacaSoftware tiene el Curso de IA con Python como continuación directa.

2. Backend web con FastAPI o Django

Python es una opción seria para backends REST. FastAPI es moderno y rápido; Django tiene años de producción respaldándolo. Instala con pip install fastapi o pip install django.

3. Automatización y scripting

Todo lo que se hace manualmente en un ordenador puede automatizarse con Python: renombrar ficheros, mandar emails, rellenar formularios, extraer datos de webs (scraping con BeautifulSoup o Playwright), procesar PDFs, etc.

Mini-proyecto final: generador de informes

Combina todo lo aprendido en un mini-proyecto real:

def informe_ventas(productos):
    """Genera un resumen de ventas desde una lista de diccionarios."""
    if not productos:
        return "Sin datos"

    total = sum(p["precio"] * p["unidades"] for p in productos)
    mas_vendido = max(productos, key=lambda p: p["unidades"])

    print("=" * 40)
    print("INFORME DE VENTAS")
    print("=" * 40)
    for p in productos:
        subtotal = p["precio"] * p["unidades"]
        print(f"{p['nombre']:20} {p['unidades']:4} uds   {subtotal:8.2f} €")
    print("-" * 40)
    print(f"{'TOTAL':20} {'':4}     {total:8.2f} €")
    print(f"\nProducto más vendido: {mas_vendido['nombre']}")

datos = [
    {"nombre": "Curso Python",  "precio": 0, "unidades": 340},
    {"nombre": "Curso IA PHP",  "precio": 0, "unidades": 218},
    {"nombre": "Servicio web",  "precio": 499, "unidades": 7},
]

informe_ventas(datos)

Recursos para seguir

• Siguiente curso: IA con Python — conecta lo que sabes con APIs reales de IA (OpenAI, Anthropic).
• Documentación oficial: docs.python.org/es/3 — en español y completa.
• Practica: Exercism.io, LeetCode (nivel easy) o simplemente automatiza una tarea repetitiva de tu día a día.

Checklist final del curso

• Tienes Python instalado y un editor funcionando.
• Puedes usar variables, tipos, condiciones, bucles y funciones.
• Trabajas con listas y diccionarios con soltura.
• Has ejecutado el informe de ventas y entiendes cada línea.
• Tienes claro cuál es tu siguiente paso.

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