Banco de pruebas de Python
test_cache.pyTerminalPASÓ
Ejemplo: una prueba de Python comprueba que una caché LRU expulsa el elemento usado hace más tiempo, y las dos pruebas pasan.
Abrir el banco de pruebas ↗
LABORATORIOS DE SOFTWARE, PRÁCTICOS Y GRATUITOS
Practica ingeniería de software desarmando sistemas.
Laboratorios interactivos de caché, colas, consistencia, arquitectura y entrega con IA, con Python real en tu navegador y un proyecto que puedes mostrar en tu portafolio. ¿Empiezas de cero? Una ruta gratuita te lleva desde tu primera función.
- Gratuito
- Sin crear cuenta
- Tu progreso queda en tu dispositivo
- En español e inglés
Caché LRU y cola de peticiones
CACHÉ
COLA
Las peticiones esperan en la cola. Cada una es un acierto (hit) o un fallo (miss).
Abrir el experimento completo ↗
LOS LABORATORIOS
Cambia una cosa. Mira cómo reacciona el sistema.
Cada laboratorio aísla una idea: predices qué va a pasar, mueves una palanca y lo compruebas. Úsalos por su cuenta o como práctica de una lección.
- ExperimentoALGORITMOSLa búsqueda, a la vistaPon la búsqueda lineal y la binaria en la misma pista. Mira cómo una pregunta mejor elimina trabajo.Abrir el laboratorio
- ExperimentoRENDIMIENTODentro de una caché LRUHaz pasar una secuencia de peticiones por una caché pequeña. Descubre por qué lo reciente es útil… y cuándo falla.Abrir el laboratorio
- ExperimentoDISEÑO DE SISTEMASCuando las colas se alarganControla el trabajo que llega, la cantidad de workers y el tiempo de servicio. Encuentra el punto en que un sistema se queda atrás.Abrir el laboratorio
- ExperimentoSISTEMAS DISTRIBUIDOSEl costo de una lectura desactualizadaEscribe en un líder, lee de una réplica y haz tangible el retraso de la replicación.Abrir el laboratorio
- Banco de trabajoDISEÑO BAJO RESTRICCIONESLa mesa de decisiones de arquitecturaCambia el contexto, compara tres diseños y escribe el compromiso que estás dispuesto a asumir.Abrir el laboratorio
- Banco de trabajoENTREGA CON IAEl laboratorio de entrega con IAEscribe un contrato, conviértelo en un encargo para un asistente de IA y revisa el parche que propone antes de aceptarlo.Abrir el laboratorio
- Práctica de PythonPYTHON REAL15 retos de PythonEscribe código en el navegador contra pruebas reales, desde funciones pequeñas hasta colas y reintentos. Con pistas cuando te atascas.Abrir el laboratorio
Hay 8 laboratorios más en preparación. Ver lo que viene ↓
¿EMPIEZAS DE CERO? EMPIEZA AQUÍ
Rutas de aprendizaje
Una ruta es una secuencia de etapas con lecciones breves, práctica y checkpoints, gratuita de principio a fin. Las lecciones compartidas entre rutas cuentan una sola vez.
Disponible
Ingeniería de software
De los valores y las funciones a las estructuras de datos, las pruebas, las APIs, la arquitectura, los sistemas distribuidos, la producción y la ingeniería con IA.
8 etapas · 40 lecciones · 15 retos de Python · 5 experimentos
Abrir la ruta ↗- 01Principios básicos
- 02Datos y decisiones
- 03Código en el que puedes confiar
- 04Los programas salen al mundo
- 05Arquitectura de software
- 06Sistemas bajo presión
- 07Ingeniería a la vista
- 08Ingeniería con IA
Hay 4 rutas más en preparación. Ver lo que viene ↓
CÓMO SE APRENDE AQUÍ
Entiende, experimenta, construye, repite.
Lecciones que se ven
Cada lección tiene un diagrama, secciones breves, términos del glosario explicados en el momento y un checkpoint de dos preguntas. El repaso espaciado te devuelve las ideas antes de que las olvides.
Python real, sin instalar nada
Escribe y ejecuta Python en el navegador contra pruebas reales. Pistas cuando te atascas, y tus borradores se guardan mientras escribes.
Experimentos con palancas
Cambia una variable y mira cómo reacciona una caché, una cola o una réplica. Primero predice, luego comprueba.
Un proyecto que crece contigo
Relay empieza como una cola de trabajos diminuta y gana una API, una base de datos, workers y observabilidad, etapa por etapa.
EL PROYECTO
Relay: de una lista en memoria a un sistema que sobrevive a las fallas.
Un solo código, siete evoluciones. Cada etapa agrega una capacidad que puedes explicar, probar y mostrar en una entrevista.
- 01Un programa útilPrincipios básicos
- 02Haz que los datos trabajenDatos y decisiones
- 03Un código en el que otra persona pueda confiarCódigo en el que puedes confiar
- 04Convierte el programa en un servicioLos programas salen al mundo
- 05Una arquitectura con razonesArquitectura de software
- 06Diseña para la concurrencia y las fallasSistemas bajo presión
- 07Opéralo y explica tus decisionesIngeniería a la vista
LO QUE VIENE
Primero laboratorios nuevos, después rutas nuevas.
Una dirección, no una promesa: qué se está planificando y en qué orden. Los laboratorios nuevos van primero, porque cada uno es práctica que puedes usar por su cuenta. Todo será gratuito, como el resto.
Laboratorios en preparación
Banco de SQL
Escribe SQL contra una base de datos pequeña, ya cargada, que corre en tu navegador; compara cada consulta con las filas esperadas y conserva tus borradores. El mismo editor que los retos de Python, para joins, agrupaciones y restricciones.
Límites de tasa bajo presión
Envía ráfagas de tráfico a una ventana fija, una ventana deslizante y un token bucket, lado a lado. Mira dónde deja pasar cada uno una ráfaga, qué recibe un cliente rechazado y cómo un límite protege un servicio compartido. El reto de Python construye un token bucket; este laboratorio compara los algoritmos con tráfico.
Reintentos sin tormenta
Muchos clientes reintentan contra un servicio que se está recuperando. Compara reintentos inmediatos, backoff exponencial, jitter y un presupuesto de reintentos, y mira cuándo ayudan y cuándo mantienen caído el servicio. El reto de Python calcula una secuencia de esperas; aquí ves a muchos clientes a la vez.
Índice o recorrido completo
Mueve un control de selectividad y compara leer una tabla a través de un índice con recorrerla entera; después agrega escrituras y mira cómo cada índice las hace más lentas. El experimento de búsqueda compara dos formas de buscar en una lista ordenada; este pregunta cuándo le conviene a una base de datos mantener ese atajo ordenado.
Git visual
Ejecuta commit, branch, merge, rebase, reset y revert, y mira cómo cambian el grafo de commits y HEAD mientras escribes. Los retos te piden llegar a un grafo dado o recuperar un commit perdido, sin tocar tus propios repositorios.
Una terminal que no puedes romper
Un shell simulado sobre un sistema de archivos virtual: muévete, combina herramientas pequeñas con tuberías y redirección, y resuelve tareas que se comprueban por los archivos que dejas. Es determinista y seguro, así que un comando equivocado no cuesta nada.
Reparte la carga
Envía solicitudes a varios servidores con round robin, menos conexiones y dos opciones al azar. Haz más lento un servidor y mira qué política lo nota. El experimento de colas tiene una sola fila compartida; aquí cada servidor tiene la suya, y el balanceador tiene que elegir.
Sigue la señal
Un servicio se vuelve lento. Usa sus logs, sus métricas y una traza para encontrar la dependencia que lo causa, anota la evidencia y decide qué alerta lo habría detectado antes.
Rutas en preparación
Fundamentos
Empieza desde cero: cómo funciona una computadora y por qué corre el software, la lógica y tus primeros programas en Python, y el pensamiento algorítmico con búsqueda, ordenamiento y recursión. La primera ruta recomendada.
Terminal y Git
Muévete con soltura en una terminal Linux, combina herramientas pequeñas con tuberías, escribe scripts de bash seguros y usa Git sin miedo: ramas, fusiones y recuperar trabajo perdido. Con una terminal simulada y un laboratorio visual de Git en el navegador.
Ingeniería de datos
Desde tu primera consulta SQL hasta el modelado, los planes de consulta, los niveles de aislamiento y los pipelines incrementales; después, streaming y datos en producción. Con un banco de SQL en el navegador y Pulse, un pipeline de analítica construido sobre Relay.
DevOps
Servidores, contenedores, entrega continua, infraestructura como código, orquestación y confiabilidad, con simulaciones en el navegador y práctica local guiada, para terminar con Ship Relay: empaquetar, desplegar, observar y operar el sistema que construiste, si quieres en una cuenta gratuita en la nube.
Honesto por diseño
Sin cuenta: tus datos son tuyos
Tu progreso, tus notas y tus borradores viven en tu navegador, no en un servidor. Exporta un respaldo cuando quieras.
Evidencia antes que promesas
El diseño del aprendizaje sigue la investigación sobre recuperación, espaciado y ejemplos resueltos, y dice dónde termina la evidencia.
Hecho para revisarse
Cada ejercicio se prueba automáticamente, y el contenido dice con claridad qué aún no se ha revisado.
¿No sabes por dónde empezar?
Responde unas preguntas breves y recibe una etapa de inicio. Unos tres minutos, sin notas.