🗺️ Ruta de aprendizaje — Python

Mapa de temas ordenados por una línea evolutiva: cada fase se apoya en la anterior. Es una guía, no una cárcel — puedes explorar en el orden que quieras, pero si un tema se te hace difícil, seguro te falta algo de una fase previa. Marca [x] lo que vayas dominando.

📍 Dónde estás ahora

FASE 0 ✅ ──▶ FASE 1 ⬅️ (aquí vas) ──▶ FASE 2 ──▶ FASE 3 ──▶ FASE 4 ──▶ FASE 5 ──▶ 🎯 Especialización
 base         datos y          funciones    POO        archivos    Python
 lista        bucles           a fondo                 y mundo     "pro"
                                                        exterior

Ya tienes la Fase 0 (variables, funciones, if/else, GUI básica). Estás entrando a la Fase 1 con el Ejercicio 2 (listas y bucles). El resto es lo que sigue.

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✅ Fase 0 — Base (ya la tienes)

Tema	Dónde lo viste
Variables, tipos, = vs ==	02-Conceptos
Funciones (def), callbacks	02-Conceptos
if / else, truthy/falsy, f-strings	02-Conceptos
Entorno: venv, pip	01-Comandos
GUI: CustomTkinter, layouts, frames	05-CustomTkinter

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🔵 Fase 1 — Estructuras de datos y bucles (lo siguiente)

El corazón de cualquier programa: guardar colecciones de datos y recorrerlas.

• [ ] Listas — [], .append(), .remove(), .pop(), indexar lista[0], len() → Clase 01
• [ ] Bucles for — recorrer listas, range(), enumerate() → Clase 02
• [ ] Bucles while — repetir mientras se cumpla una condición → Clase 03
• [ ] Diccionarios — {"clave": valor}, la estructura más usada de Python → Clase 04 · Ejercicio 3
• [ ] Tuplas y sets — listas inmutables y colecciones sin repetidos → Clase 05
• [ ] Slicing — lista[1:3], texto[::-1] → Clase 06
• [ ] List comprehensions — [x*2 for x in lista] (forma pythónica de crear listas) → Clase 07

📚 Todas estas clases están detalladas en el índice de clases, cada una con teoría + su uso en tu app de escritorio + caso de uso con base de datos.

💡 El Ejercicio 2 (Lista de tareas) ya te mete de lleno en listas y for. Es tu puerta de entrada a esta fase.

🧪 Tip de entrevista: ¿Diferencia entre lista, tupla y set? Lista = ordenada y mutable; tupla = ordenada e inmutable; set = sin orden y sin duplicados.

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🟢 Fase 2 — Funciones a fondo y organizar el código

Pasar de "funciones que hacen algo" a "funciones bien diseñadas y código en módulos".

• [ ] return — devolver valores (no solo print) → Clase 08
• [ ] Parámetros y argumentos — por defecto, por nombre, *args y **kwargs → Clase 09
• [ ] Scope — locales vs globales, global, el gotcha del lambda → Clase 10
• [ ] Módulos e imports — separar el código en archivos, if __name__ → Clase 11
• [ ] Manejo de errores — try / except / finally, raise → Clase 12

⚠️ Aún no usas return de verdad: tus funciones actúan directo sobre la pantalla. Aprender return te deja separar la lógica de la interfaz (clave para código limpio).

💡 try/except conecta con tus errores reales: en vez de que la app se caiga con un ValueError, la atrapas y muestras un mensaje amable.

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🟡 Fase 3 — Programación Orientada a Objetos (POO)

El salto conceptual más grande: modelar cosas como objetos con datos y comportamiento.

• [ ] Clases y objetos — class, __init__ y self → Clase 13
• [ ] Atributos y métodos — de instancia vs de clase → Clase 14
• [ ] Herencia — class Hija(Padre), super() → class App(ctk.CTk) → Clase 15
• [ ] Encapsulación — _privado, @property → Clase 16
• [ ] Métodos dunder — __str__, __eq__, __len__ → Clase 17
• [ ] El gran refactor — tus apps como clases → Clase 18

💡 Conecta con tu GUI: las apps de CustomTkinter serias se escriben como una clase que hereda de ctk.CTk. Cuando sepas POO, podrás reescribir tu formulario y tu To-Do como clases ordenadas en vez de código suelto. Es el refactor natural de tus dos ejercicios.

🧪 Tip de entrevista: ¿Qué es self? La referencia al objeto actual; permite que un método acceda a los atributos de esa instancia. Es siempre el primer parámetro.

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🟠 Fase 4 — Archivos y el mundo exterior

Que tus programas recuerden datos entre ejecuciones y hablen con otros sistemas.

• [ ] Archivos — open(), leer/escribir, el bloque with → Clase 19
• [ ] JSON — guardar/cargar datos estructurados → Clase 20
• [ ] CSV — leer/escribir tablas (Excel) → Clase 21
• [ ] Módulos estándar útiles — datetime, pathlib, random → Clase 22
• [ ] Peticiones a internet — requests (consumir APIs) → Clase 23

💡 Reto directo de tu To-Do: uno de los retos extra del Ejercicio 2 es "guardar las tareas en un archivo para que no se pierdan al cerrar". Eso es exactamente esta fase (JSON + archivos). Es el puente perfecto entre la Fase 1 y la 4.

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🔴 Fase 5 — Python intermedio / "pro"

Las herramientas que separan al que "sabe Python" del que "escribe Python idiomático".

• [ ] lambda, map, filter — y la estrella sorted(key=) → Clase 24
• [ ] Generadores y yield — datos "bajo demanda", eficientes en memoria → Clase 25
• [ ] Decoradores — @algo, funciones que envuelven otras → Clase 26
• [ ] Type hints — def f(x: int) -> str: → Clase 27
• [ ] Context managers — tu propio with, transacciones → Clase 28
• [ ] Comprehensions avanzadas — de diccionarios y sets (ya vistas en la Clase 07)

📌 Ya tocaste lambda en el truco lambda t=tarea del Ejercicio 2 — así que tienes medio pie en esta fase.

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🎯 Fase 6 — Especialización: Apps de escritorio (tu camino elegido)

Camino elegido: apps de escritorio con GUI + base de datos. Las clases ya están armadas:

• [ ] Arquitectura — 3 capas: datos/lógica/UI (MVC ligero) → Clase 29
• [ ] SQLite I — crear la BD, INSERT, SELECT → Clase 30
• [ ] SQLite II — UPDATE/DELETE, búsqueda LIKE, CRUD en la GUI → Clase 31
• [ ] Ventanas y diálogos — CTkToplevel, confirmar/avisar, abrir/guardar → Clase 32
• [ ] Threading — tareas largas sin congelar la ventana → Clase 33
• [ ] Empaquetar — PyInstaller: tu app como .app/.exe → Clase 34
• [ ] 🏆 Proyecto final — Gestor de Gastos (todo el curso, escrito por ti) → Clase 35

Otros caminos posibles más adelante (no son parte de esta ruta, quedan como referencia):

Camino	Herramientas típicas	Para qué
🌐 Web / backend	Flask, FastAPI, Django	APIs y sitios web
📊 Datos / ciencia	pandas, numpy, matplotlib	Análisis y visualización de datos
🤖 Automatización	scripts, os, requests, Selenium	Automatizar tareas repetitivas
🗄️ Bases de datos a fondo	SQLAlchemy, PostgreSQL	Más allá de SQLite

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🧰 Transversal — Buenas prácticas (te acompañan siempre)

Estos no son una fase; los vas incorporando desde ya:

• [ ] Git / control de versiones — ya lo usas en este repo 👍
• [ ] PEP 8 — la guía de estilo oficial de Python (nombres, espacios, indentación)
• [ ] Testing — pytest, escribir pruebas automáticas
• [ ] Debugging — leer tracebacks, usar el depurador de VSCode (breakpoints)
• [ ] Estructura de proyectos — requirements.txt, organizar carpetas

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🧭 Recomendación de orden

1. Termina Fase 1  (Ejercicio 2: listas + for)          ← estás aquí
2. Fase 2          (return, módulos, try/except)
3. Fase 3          (POO → reescribe tus 2 apps como clases)
4. Fase 4          (guarda el To-Do en archivo/JSON)
5. Fase 5          (poco a poco, según te haga falta)
6. Fase 6          (elige especialización cuando te sientas cómodo)

💡 Regla de oro del autoaprendizaje: cada tema nuevo, aterrízalo en un mini-ejercicio (como ya vienes haciendo). Leer sin programar no fija nada.

🔗 Relacionado

• Conceptos ya vistos → 02-Conceptos
• Ejercicios → 01-formulario-registro, 02-lista-tareas