Más del 85% de las empresas líderes dependen de la validación de datos para el éxito en sus proyectos
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Domina la validación de datos con Pydantic y aumenta la eficiencia de tu equipo, asegurando que cada proyecto sea robusto y escalable desde el primer momento.
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Optimiza el rendimiento de tus aplicaciones empresariales aprendiendo técnicas avanzadas de Pydantic, que reducirán tiempos de procesamiento y mejorarán la experiencia del usuario.
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Qué es Pydantic y su papel en Python moderno
Diferencias entre validación manual y con Pydantic
Evolución: de Pydantic V1 a V2
Instalación y configuración básica
Conceptos clave: modelos, campos, validación
Usos comunes en entornos empresariales
Integración con FastAPI como caso principal
Ventajas frente a dataclasses y Marshmallow
Revisión de dependencias y versiones
Primer ejemplo: modelo básico de usuario
Qué es Pydantic y su papel en Python moderno
Diferencias entre validación manual y con Pydantic
Diferencias entre validación manual y con Pydantic
Evolución: de Pydantic V1 a V2
Instalación y configuración básica
Conceptos clave: modelos, campos, validación
Usos comunes en entornos empresariales
Integración con FastAPI como caso principal
Ventajas frente a dataclasses y Marshmallow
Revisión de dependencias y versiones
Primer ejemplo: modelo básico de usuario
Tema 2: Modelos Básicos en Pydantic
Creación de modelos con `BaseModel`
Declaración de campos con anotaciones de tipo
Atributos obligatorios y opcionales
Uso de `default` y `Field` para valores iniciales
Validación automática con typing de Python
Métodos `dict()` y `json()` en modelos
Conversión entre modelos y dicts
Anidación de modelos
Validación de listas y diccionarios
Ejemplo práctico: modelo de producto
Tema 3: Validaciones Avanzadas de Campos
Uso de `Field` para restricciones (min, max, regex)
Validaciones con expresiones regulares
Validación de correos electrónicos, URLs e IPs
Campos opcionales con valores por defecto dinámicos
Tipos especiales: `UUID`, `Decimal`, `datetime`
Validación de listas con tamaño mínimo/máximo
Uso de `constr`, `conint`, `confloat`
Validación booleana y conversión automática
Gestión de errores de validación
Ejemplo práctico: modelo de usuario con restricciones
Tema 4: Validación con Decoradores y Métodos
Introducción a `@validator` en Pydantic V1
Migración a `field_validator` en Pydantic V2
Validadores a nivel de campo
Validadores a nivel de modelo (`root_validator`)
Validaciones condicionales entre campos
Orden de ejecución de validadores
Reutilización de validadores entre modelos
Manejo de excepciones en validadores
Ejemplo práctico: validación de contraseñas
Buenas prácticas en validación
Tema 5: Configuración Avanzada de Modelos
Clase `Config` en Pydantic V1
Sustitución por `model_config` en V2
Configuración de modos estrictos y laxos
Campos inmutables con `frozen`
Alias en campos (`alias`, `populate_by_name`)
Forzar valores en mayúsculas/minúsculas
Serialización personalizada con `json_encoders`
Control de valores extra con `extra`
Uso de `orm_mode` para compatibilidad con ORMs
Ejemplo práctico: integración con SQLAlchemy
Tema 6: Tipos Avanzados y Modelos Anidados
Modelos dentro de otros modelos
Listas y conjuntos de modelos
Tipos literales (`Literal`) para valores fijos
Campos con `Union` y `Annotated`
Modelos polimórficos con `discriminator`
Tipos dinámicos con `Any` y `Json`
Validación de datos complejos JSON
Reutilización de modelos con herencia
Ejemplo práctico: carrito de compras con productos
Buenas prácticas con modelos anidados
Tema 7: Integración con FastAPI
Por qué FastAPI depende de Pydantic
Uso de modelos para endpoints (request/response)
Validación automática de entradas en APIs REST
Respuestas con validación automática
Uso de `Query`, `Path` y `Body` con modelos
Integración con OpenAPI y documentación automática
Ejemplo práctico: API de gestión de tareas
Uso de `response_model` en endpoints
Validación de parámetros complejos en consultas
Seguridad y control de tipos en APIs
Tema 8: Manejo de Errores y Excepciones
Estructura de `ValidationError`
Interpretación de errores de validación
Personalización de mensajes de error
Captura y manejo en aplicaciones FastAPI
Ejemplo práctico: errores personalizados en endpoints
Registro y logging de errores de validación
Buenas prácticas en manejo de errores
Serialización de errores para frontend
Ejemplo: API que devuelve mensajes claros al usuario
Checklist de control de errores
Tema 9: Rendimiento y Optimización
Diferencias de rendimiento entre Pydantic V1 y V2
Validación estricta vs validación ligera
Uso de `compiled` validators
Optimización en carga de datos masivos
Reducción de sobrecarga con `model_construct`
Benchmarks con `dataclasses` y `attrs`
Estrategias de cacheo en modelos
Buenas prácticas de performance en producción
Ejemplo práctico: procesamiento de 100k registros
Herramientas de profiling con Pydantic
Tema 10: Testing con Pydantic
Test unitarios de modelos
Generación de datos de prueba con `faker`
Pruebas de validación de campos
Pruebas de errores esperados
Test de integración con FastAPI y Pydantic
Uso de `pytest` para pruebas automatizadas
Creación de fixtures con modelos
Validación de payloads simulados
Ejemplo práctico: test de API de usuarios
Buenas prácticas en QA con Pydantic
Tema 11: Integración con Bases de Datos
Uso de Pydantic con SQLAlchemy
Diferencias entre ORM y modelos de validación
Creación de esquemas de entrada/salida
Conversión entre modelos ORM y Pydantic
Uso de `from_orm` en V1 y alternativas en V2
Validación de datos antes de insertar en DB
Ejemplo práctico: CRUD de usuarios con validación
Integración con bases relacionales y NoSQL
Serialización para exportar datos de DB
Buenas prácticas de integración DB-Pydantic
Tema 12: Pydantic en Arquitecturas de Microservicios
Validación de datos entre microservicios
Estandarización de esquemas compartidos
Uso de Pydantic para contratos de datos
Serialización con JSON y MsgPack
Validación en colas de mensajes (Kafka, RabbitMQ)
Uso de Pydantic en eventos asíncronos
Versionado de modelos para compatibilidad
Ejemplo práctico: esquema compartido entre 2 microservicios
Documentación automática de contratos con Pydantic
Checklist para microservicios escalables
Tema 13: Migración y Actualización de Pydantic
Diferencias clave entre V1 y V2
Migración de `BaseModel` a `model_validate`
Sustitución de `@validator` por `field_validator`
Cambios en `Config` y `model_config`
Impacto en proyectos con FastAPI
Estrategias de migración gradual
Herramientas de compatibilidad
Ejemplo práctico: migración de un proyecto real
Buenas prácticas de actualización
Documentación oficial y guías
Tema 14: Casos Avanzados y Buenas Prácticas
Uso de modelos dinámicos con `create_model`
Modelos recursivos y self-references
Validación condicional compleja
Uso de `GenericModel` para tipos genéricos
Control de serialización avanzada
Ejemplo práctico: API de productos recursivos
Documentación y autogeneración de esquemas
Separación de modelos en grandes proyectos
Buenas prácticas de diseño con Pydantic
Checklist de modelos limpios y mantenibles
Tema 15: Proyecto Final – API Empresarial con Validación de Datos
Definición del caso: API de gestión de pedidos
Creación de modelos de usuario, producto y pedido
Validación avanzada de campos y relaciones
Integración con FastAPI
Validación en endpoints de entrada y salida
Manejo de errores personalizados
Testing completo de la API con `pytest`
Optimización de rendimiento con carga masiva
Documentación automática con OpenAPI
Presentación final del proyecto
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Pydantic en su día a día
Desarrolladores Backend
Especializan en mejorar validación y eficiencia en aplicaciones empresariales con APIs robustas.
Ingenieros de Software
Buscan optimizar flujos de datos y mejorar la estructuración de modelos en proyectos complejos.
Analistas de Datos
Interesados en asegurar la integridad de datos mediante técnicas avanzadas de validación en Python.
Arquitectos de Soluciones
Requieren integrar Pydantic en sistemas distribuidos para mejorar la calidad del procesamiento de datos.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Pydantic
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Este curso está diseñado para fortalecer las habilidades técnicas en la validación y manejo de datos dentro de aplicaciones Python. Mejorarás la consistencia y seguridad de tus sistemas, optimizando procesos con técnicas avanzadas de Pydantic, aplicadas en entornos reales como APIs y microservicios.
Sí, el curso es completamente bonificable mediante FUNDAE. Las empresas pueden cubrir hasta el 100% del coste del curso. Si gestionas la bonificación con nosotros, cobramos un 10% extra del valor del curso más IVA, también bonificable.
El curso se imparte en la modalidad de Aula Virtual Personalizada, con clases en vivo por Zoom. Esto ofrece a los participantes flexibilidad y la capacidad de revisar las sesiones grabadas cuando lo requieran.
Desarrollarás habilidades en la creación de modelos de datos robustos, validación avanzada de campos y optimización de rendimiento con Pydantic, lo que mejorará la seguridad y eficiencia de tus proyectos dentro de equipos empresariales.
Puedes inscribirte en el curso completando el formulario en nuestra página web. Asegúrate de aportar toda la información necesaria para una inscripción eficaz y activar la opción de bonificación si aplica.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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