Aprender Python con pequeños retos puede resultar más práctico que limitarse a seguir ejemplos. Tiny Python Projects reúne 22 proyectos gratuitos que permiten practicar programación mientras se construyen programas funcionales.
La propuesta pertenece al programador Ken Youens-Clark y está relacionada con el libro Tiny Python Projects, publicado por Manning en 2020. La colección utiliza ejercicios, juegos y pruebas automatizadas para reforzar los conceptos aprendidos.
Una ruta práctica para aprender Python
La página organiza los contenidos en 22 capítulos principales. Cada uno plantea un programa diferente y explica los conceptos necesarios para resolverlo.
Además, el repositorio oficial incluye una carpeta independiente para cada proyecto. También incorpora archivos de pruebas que permiten comprobar el funcionamiento del código mediante pytest.
La metodología apuesta por una idea sencilla: aprender Python escribiendo código y comprobando después si funciona correctamente.
El primer capítulo introduce conceptos fundamentales para crear y probar programas. También aborda argumentos de línea de comandos, pytest, documentación, formato de código y herramientas para detectar problemas
22 proyectos para practicar Python
La colección comienza con ejercicios pequeños y aumenta progresivamente la variedad de conceptos.
Entre los proyectos aparecen:
- Cómo escribir y probar un programa Python: primeros pasos, funciones, argumentos y pruebas.
- Nido de cuervos: argumentos posicionales y generación de texto.
- Picnic: procesamiento de varios argumentos y formato de resultados.
- Jump The Five: diccionarios y codificación de texto.
- Howler: lectura y escritura de archivos.
- Conteo de palabras: procesamiento de archivos y entrada estándar.
- Gashlycrumb: creación de tablas de búsqueda mediante diccionarios.
- Manzanas y plátanos: reemplazo de elementos y uso de
map(). - Abuso: generación aleatoria de insultos inspirados en Shakespeare.
- El teléfono: mutación aleatoria de cadenas.
- Botellas de cerveza: generación de versos mediante algoritmos.
- Rescate: manipulación de texto, bucles y comprensiones.
- Los doce días de Navidad: funciones, listas y
map(). - Rimas: expresiones regulares y funciones de filtrado.
- Kentucky Friar: procesamiento avanzado de palabras mediante expresiones regulares.
- Scrambler: modificación de palabras conservando sus extremos.
- Mad Libs: expresiones regulares y sustitución de texto.
- Gematría: valores numéricos asociados con caracteres.
- Entrenamiento del día: lectura y procesamiento de archivos CSV.
- Generador de contraseñas: selección aleatoria y construcción de contraseñas.
- Tres en Raya: creación de un juego de terminal.
- Tres en Raya interactivo: tipos, estructuras de datos y comprobación con
mypy.
La relación de proyectos y sus contenidos aparece también en el repositorio oficial, que conserva el código correspondiente a cada capítulo. (GitHub)
Los ejercicios también tienen vídeos
Uno de los elementos más interesantes de Tiny Python Projects aparece en los botones de YouTube que acompañan a los capítulos.
El autor publicó vídeos para explicar los proyectos y la página enlaza con esas reproducciones. Manning también mantiene enlaces a los vídeos correspondientes dentro de los recursos del libro.
Esto permite combinar diferentes formas de aprendizaje.
El estudiante puede leer la explicación, intentar resolver el reto y después consultar el vídeo cuando necesite orientación.
Además, el código disponible permite revisar la estructura de los ejercicios sin tener que comenzar completamente desde cero.
¿Qué conocimientos puedes practicar?
La colección cubre una cantidad considerable de fundamentos de Python sin convertir cada ejercicio en un proyecto enorme.
Entre los conceptos aparecen:
- cadenas de texto.
- listas y diccionarios.
- funciones.
- argumentos de línea de comandos.
- lectura y escritura de archivos.
- entrada y salida estándar.
- expresiones regulares.
- algoritmos.
- generación aleatoria.
- comprensiones de listas.
map(),filter()yreduce().- archivos CSV.
- pruebas automatizadas.
- type hints.
- estructuras de datos.
mypy.
El último proyecto lleva el aprendizaje hacia un programa interactivo de Tres en Raya. También introduce type hints, tuplas con nombre, TypedDict y comprobación de tipos mediante mypy.
Practicar Python también significa elegir un buen entorno
Para resolver estos ejercicios necesitas un entorno donde puedas escribir y ejecutar código Python.
Visual Studio Code puede servir para trabajar con los proyectos desde el ordenador. De hecho, la documentación del primer capítulo contempla VS Code y PyCharm como opciones para abrir los directorios de ejercicios.
Si utilizas Visual Studio Code y quieres darle un toque diferente al editor, puedes consultar esta guía de CursotecaPlus: Cómo instalar VS Code Pets en Visual Studio Code y añadir mascotas a tu editor
La herramienta no forma parte de Tiny Python Projects. Sin embargo, puede acompañar las sesiones de práctica dentro del editor.
De ejercicios sencillos a proyectos más completos
Una de las características más interesantes de esta colección está en su progresión.
Los primeros ejercicios trabajan con programas pequeños y entradas sencillas. Después aparecen archivos, expresiones regulares, aleatoriedad y procesamiento de datos.
Más adelante, los proyectos incorporan conceptos relacionados con testing y comprobación de tipos.
Por eso, la colección puede resultar especialmente útil para quienes ya conocen parte de la sintaxis de Python, pero necesitan más práctica escribiendo programas completos.
El repositorio explica además que cada directorio contiene pruebas que pueden ejecutarse con pytest. El autor plantea el testing como una parte importante del proceso de resolución.
Python permite avanzar hacia otras áreas
Dominar los fundamentos también abre la puerta a proyectos relacionados con datos, automatización, inteligencia artificial y visión artificial.
Después de practicar estructuras, funciones y manipulación de información, puedes explorar otros usos de Python mediante bibliotecas especializadas.
Por ejemplo, CursotecaPlus también tiene un recurso sobre OpenCV: De Python a la detección facial: Este curso gratis introduce OpenCV
OpenCV permite llevar Python hacia proyectos de procesamiento de imágenes y visión artificial.
¿Hay más contenido además de los 22 proyectos?
Sí. El sitio incluye un apéndice dedicado a argparse, pero conviene diferenciarlo de los 22 proyectos principales.
El repositorio oficial identifica las carpetas de los 22 capítulos y mantiene además un directorio específico para el apéndice.
Por tanto, hablar de 22 proyectos de Python más un apéndice describe mejor la estructura.
¿Para quién puede resultar útil?
Tiny Python Projects puede servir especialmente para estudiantes que ya quieren pasar de la teoría a la práctica.
También puede ser útil para quienes terminan un curso introductorio y buscan ejercicios para reforzar conceptos.
No hace falta comenzar construyendo una aplicación gigantesca. Un pequeño programa para procesar palabras, generar contraseñas o jugar al Tres en Raya también puede convertirse en una buena práctica.
La propia propuesta del libro está dirigida a personas con conocimientos iniciales de programación y utiliza proyectos pequeños para introducir conceptos fundamentales de Python.
Cómo empezar con Tiny Python Projects
El acceso al material principal no requiere comprar el libro para consultar la página de proyectos y su código público.
Puedes comenzar desde el primer ejercicio y avanzar progresivamente por los 22 programas. Los vídeos funcionan como material complementario para entender cada reto.
El repositorio contiene el código de los proyectos, pruebas para cada ejercicio y documentación relacionada con la colección.
