Ingeniero de Software

Una colección seleccionada y de alta calidad de recursos de aprendizaje centrados en Python y próximamente C/C++, diseñada para construir bases sólidas en ingeniería de software y comprensión a nivel de sistema.

Estructura del Repositorio

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├── python-basic/           # Essential Python syntax, data types, and operations
├── python-advanced/        # Decorators, threading, logging, JSON, and more
├── python-OOP/             # Deep dive into Python's object-oriented programming
├── cpp-basic/              # Fundamentals of C++: syntax, memory, pointers, etc.
├── cpp-advanced/           # Advanced C++: RAII, noexcept, smart pointers, RVO, etc.
├── cpp-OOP/                # Object-oriented programming in C++
├── CUDA/                   # GPU programming with CUDA (host & device code)
├── MPI/                    # Message Passing Interface programming and demos
├── docs/                   # System-level notes on performance, Python-C++ interop, mixed precision, etc.
└── README.md               # Project overview (this file)

Cómo usar

Cada carpeta numerada contiene un README.md que explica los conceptos, junto con archivos .py ejecutables. Por ejemplo:

cd python-advanced/08-decorators
python basic_function_decorator.py

Todo el código es compatible con Python 3.7+ y está escrito para ser mínimo, enfocado y testeable.

Destacados

Python

• Dominio de POO: Clases, herencia, metaclases, descriptores (python-OOP/)
• Temas Avanzados: Decoradores, gestores de contexto, cacheo de funciones, concurrencia
• Estructuras de Datos: Listas, tuplas, diccionarios, conjuntos con uso práctico

C++

• C++ Básico: Sintaxis, funciones, punteros, structs, ámbito, enums (cpp-basic/)
• C++ Moderno: RAII, punteros inteligentes, move semantics, alineación, RVO (cpp-advanced/)
• C++ POO: Clases, especificadores de acceso, herencia, polimorfismo, plantillas

Sistemas y Rendimiento

• Programación CUDA: Modelo host/dispositivo, lanzamiento de kernels, gestión de memoria (CUDA/)
• Programación MPI: Programas distribuidos prácticos, operaciones de matrices y validación (MPI/)
• Docs: Interfaz Python-C++, manejo del GIL, ajuste de CUDA, entrenamiento de precisión mixta (docs/)

Filosofía de Aprendizaje

• Ejemplos pequeños y modulares — sin notebooks desordenados
• Separación clara entre concepto, código y comentarios
• Énfasis en diseño, rendimiento y mantenibilidad
• Construye conocimiento progresivamente — ideal para aprendices serios y profesionales

Historial de Estrellas

🤝 Contribuciones

¿Encontraste un error, un fallo de tipeo o quieres extender algo? Abre un PR — todas las contribuciones son bienvenidas.

📄 Licencia

Licencia MIT — libre para usar, adaptar y compartir para aprendizaje y enseñanza.

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