Los Temas más visitados de Python

Hola mundo! En esta entrada, vamos a ver cómo pasar archivos de excel a un data frame utilizando jupyter notebook en python.

No es un secreto que las velocidades de conexión de internet residencial rara vez son constantes. El otro dia me preguntaba: ¿Si pago 50mbps de internet, cuanto tiempo realmente tengo esa velocidad?

La pregunta viene a que, si realmente me están dando la velocidad que pago la mayoría del tiempo, o si debo considerar cambiarme a un proveedor que este menos saturado en mi area.

Hace ya años MongoDB ha sido el ir a NoSQL la base de datos para individuos y empresas de construcción de aplicaciones a gran escala. Es de código abierto, fácilmente escalable y proporciona alta disponibilidad. También admite consultas muy complejas y control de concurrencia de grano fino.

Sin embargo, tareas necesarias como la instalación de la base de datos, el ajuste para mantener un rendimiento óptimo durante largos períodos de tiempo y asegurándolo tienden a requerir mucho esfuerzo especializado y dedicado.

Afortunadamente, hay una alternativa más fácil: MongoDB Atlas, una totalmente gestionado, versión de la base de datos en la nube.

Con MongoDB Atlas, puede crear un clúster de MongoDB en cualquier proveedor de la nube principal de su elección y comenzar a usar este cluster en cuestión de minutos. Usando el interfaz de usuario basada en navegador de Atlas, también intuitivamente puede configurar el clúster y supervisar su funcionamiento.

En este tutorial te mostraré cómo crear un clúster de MongoDB Atlas nivel libre y utilizarlo en una aplicación de Python.

Los archivos de Microsoft Word son un estándar para el intercambio de documentos de texto enriquecido. Pudiéndose incluir en los mismos imágenes, tablas y lista, entre otros tipos recursos. Además, es un formato que el rector del mismo puede editar con facilidad, a diferencia de los archivos en PDF. Por lo que tener la posibilidad de crear documentos de Word con Python nos puede facilitar la creación de informes en este formato. Algo que se puede conseguir con el paquete de Python python-docx.

En algunas ocasiones nos encontraremos con datos que siguen una función polinómica. En estos casos, el mejor modelo que podemos usar es la regresión polinómica. Este artículo explica la teoría detrás de la regresión polinómica y cómo usarla en python.

Índice de Contenidos:
1.- Regresión Polinómica – Teoría
2.- ¿Cómo hacer una Regresión Polinómica en Python?
2.1.- Datos de ejemplo
2.2.- Construyendo un modelo de Regresión Polinómica en Python
2.3.- Evaluación del modelo
3.- Resumen
4.- Recursos

El formato de archivo JSON es uno de los más populares en los últimos años para serializar de datos. Los archivos de este formato se pueden obtener como resultados de la mayoría de las aplicaciones API REST y otras aplicaciones web. Debido a su gran popularidad es cada vez más probable que se necesite leer o escribir archivos JSON con Python.

En Python el formato JSON se puede procesar gracias al paquete json. Este paquete contiene el código que permite transformar los archivos JSON en diccionarios o viceversa.

PYTHON TURTLE - BANDERA SIMPLE PASO A PASO (PYTHON DESDE CERO)

Hola a todos, en esta entrada quiero hablar de un tema que me gusta mucho, y que estoy seguro a ustedes también, hablo del desarrollo dirigido por pruebas o TDD. En esta entrada veremos que es TDD, algunos ejemplos y conoceremos una excelente herramienta para llevar esta metodología de desarrollo a la práctica, Pytest.

El formato CSV es el formato de importación y exportación más comúnmente usado para bases de datos y hojas de cálculo. Este tutorial te dará una introducción detalladas a los CSV y los módulos y clases disponibles para leer y escribir datos a archivos CSV. También cubrirá un ejemplo de trabajo para mostrarte cómo leer y escribir datos a un archivo CSV en Python.

En muchas aplicaciones web, es habitual conectarse a varios servicios de terceros mediante API. Al utilizar estas API, puede acceder a datos como información meteorológica, resultados deportivos, listas de películas, tuits, resultados de motores de búsqueda e imágenes. También puede usar API para añadir funcionalidades a su aplicación. Entre los ejemplos se incluyen pagos, programaciones, correos electrónicos, traducciones, mapas y transferencias de archivos. Si tuviera que crear cualquiera de estos ejemplos por su cuenta, le tomaría muchísimo tiempo, pero con API pude tardar solo unos minutos en conectarse y acceder a sus características y datos.

En este artículo, aprenderá acerca de la biblioteca Requests de Python, que le permite enviar solicitudes HTTP en Python.

Además, dado que al usar una API se envían solicitudes HTTP y se reciben respuestas, Requests le permite usar API en Python. Demostraremos el uso de una API de traducción de idiomas para que pueda ver un ejemplo de su funcionamiento.

Así que estás aquí porque estás buscando convertir PDF a texto usando Python. Bueno, estás en el lugar correcto porque vamos a escribir un método práctico para convertir PDF a texto Python. Si aún no lo sabe, Python es un lenguaje de programación orientado a objetos que se utiliza para desarrollar prototipos de software de aplicaciones web y ciencia de datos. Ahora vamos a descubrir cómo puede convertir PDF a texto usando Python.

Índice de Contenidos:
Parte 1: Cómo convertir PDF a texto con Python
Parte 2: Ventajas y desventajas de convertir PDF a texto con Python
Parte 3: Cómo convertir PDF a texto sin Python

A continuación os planteo un acercamiento básico a la lectura de archivos csv con Python y algunos trucos para facilitar la vida cuando realizamos importaciones basados en la experiencia como son leer los primeros registros del csv o realizar una lectura de observaciones aleatoria por si el archivo es muy voluminoso.

Es casi seguro si desarrollas aplicaciones de escritorio que en alguno de tus proyectos o programas requieras de apagar o reiniciar el sistema. En este artículo conoceremos varios de los métodos para concretarlo. Lamentablemente no hay un único método o función que corra en las múltiples plataformas, pero conociendo las distintas opciones que provee cada una de ellas podrás elaborar tu propio código para hacerlo. Los códigos presentados correrán tanto en Python 2 (ya discontinuado) como en Python 3.

En este artículo, creará un Aplicación de tablas de multiplicar, utilizando el poder de la programación orientada a objetos (OOP) en Python.

Practicarás los conceptos principales de OOPy cómo usarlos en una aplicación completamente funcional.

Python es un lenguaje de programación multiparadigma, lo que significa que nosotros como desarrolladores podemos elegir la mejor opción para cada situación y problema. Cuando hablamos de Programación Orientada a Objetos, nos referimos a uno de los paradigmas más utilizados para construir aplicaciones escalables, en las últimas décadas.

No es una operación poco común la de querer validar el texto que el usuario escribe en una caja determinada, por ejemplo, para permitir únicamente números, fechas, u otros formatos o aplicar otro tipo de restricciones. Veamos, entonces, cómo conseguirlo.

En este post te voy a mostrar una pequeña introducción a Turtle, el módulo de Python que permite dibujar figuras y formas desde las más básicas hasta las más complejas.

Tabla de contenidos:
1 Importando módulo
2 Funciones iniciales
3 Modificando velocidad de dibujo
4 Dibujando un cuadrado
5 Espiral de cuadrados
6 Dibujo de estrella con turtle y Python
7 Espiral de estrellas
8 Más ideas

En concreto te mostraré cómo hacer una estrella, un cuadrado, y algunos espirales.

WhatsApp es prácticamente el servicio de mensajería más popular ampliamente utilizado en todo el mundo. El mercado de desarrollo de bots de chat para WhatsApp está creciendo rápidamente. En esta guía, mostraremos cómo enviar mensajes de WhatsApp a través de ChatAPI utilizando Python. Esta guía para programadores ayudará a dar el primer paso para crear un bot.

ReportLab es un toolkit de código abierto para crear documentos PDF desde Python. Se trata de una librería muy extensa y con muchas funcionalidades, desde pequeños textos y figuras geométricas a grandes gráficos e ilustraciones, todo ello puede ser incluido dentro de un PDF. En este artículo estaremos sopesando sus características generales y sus principales funciones para crear este tipo de documentos.

En este tutorial te voy a explicar cómo crear un archivo excel en Python usando la librería openpyxl.

Muchas aplicaciones que trabajan con datos necesitan exportar dichos datos a diferentes formatos. Un formato muy común y extendido son las hojas de cálculo.

En Python existen diferentes librerías para crear archivos excel, siendo una de las más populares openpyxl, por su facilidad de uso y porque permite tanto leer como escribir hojas de cálculo. Si es tu caso, no te pierdas los pasos que te indico a continuación y descubre cómo crear un archivo excel usando la librería openpyxl.

En esta publicación les mostraré cómo programar la ejecución de un script Python usando el Programador de tareas (Windows Task Scheduler) de Windows. Esto te ayudará a automatizar tareas usando Python en Windows.

¿Imaginas todo lo que podrías automatizar si ejecutas una o muchas tarea/s (script en Python) todos los días o los días que tu quisieras, a una hora determinada? Esto es lo que vamos a cubrir hoy en Windows, pero en una futura entrada también les explicaré como utilizarlo en Linux o MAC.

Los arrays figuran como uno de los tipos de datos elementales más importantes. Para muchos problemas simples, no se requiere ninguna otra estructura de datos. En Python, los arrays se almacenan en el tipo de datos llamado lista. La elección de este nombre puede resultar confusa, porque las listas de Python no tienen nada que ver con las listas enlazadas, que son objetos estándar en C++ (std::list) y Java (LinkedList). Normalmente, una lista enlazada permite eliminar o insertar un elemento determinado en una posición determinada en tiempo constante. Sin embargo, insertar en una lista de Python requiere construir en tiempo lineal una nueva lista que consta de un prefijo, el nuevo elemento y un sufijo.

Esta sección trata sobre problemas clásicos en arrays y presenta estructuras de datos para realizar operaciones en intervalos de índices conocidos como rangos, por ejemplo, el cálculo de un valor mínimo dentro de un rango. Dos de las secciones describen estructuras de datos dinámicas utilizadas para proporcionar operaciones eficientes de modificación de elementos y consultas sobre dichos rangos.

Muchas veces nos preguntamos: "¿De que parte del universo sera esté teléfono?", incluso si ya sabemos donde queda, pero no sabemos que operadora. Déjame decirte que en este pequeño tutorial te voy a enseñar como extraer información de un teléfono por medio de una API con Python.

Aprende a usar Pillow, la biblioteca gratuita para el lenguaje de programación Python que permite abrir, guardar y manipular varios formatos de imágenes diferentes.

Python un lenguaje de programación multi plataforma relacionado con el lenguaje de consultas mas popular en el medio MySql, en el que podrás comprender su relación y vinculo para implementar bases de datos ,haciendo consultas ,inserciones ,eliminaciones y actualizaciones de registros.

En este tutorial veras como hacer un detector de objetos usando el API de detección de objetos de Tensor Flow.

En el articulo de hoy nos dedicaremos a conocer los métodos para subir archivos con Flask.

Un grafo es un objeto combinatorio compuesto por un conjunto de vértices V (también conocidos como nodos) y un conjunto de aristas E. Las aristas corresponden a pares de vértices, que generalmente son distintos, y sin una noción de orden en el sentido donde (u, v) y (v, u) denotan el mismo borde.

A veces, consideramos una variante, el grafo dirigido, donde los bordes tienen una orientación. En este caso, los bordes se conocen generalmente como arcos. El arco (u, v) tiene origen u y destino v. La mayoría de los algoritmos descritos en este texto operan en grafos dirigidos, pero se pueden aplicar a grafos no dirigidos reemplazando cada borde (u, v) por dos arcos (u, v) y (v, u).

Los grafos pueden contener información adicional, como pesos o letras, en forma de etiquetas en los vértices o los bordes.

Este tutorial es una guía de introducción de cómo crear un API REST en Python con Flask.

Aquí te explico cuáles son los pasos principales que debes seguir para crear un API REST con Flask, te doy un ejemplo de estructura de aplicación y te muestro las posibles extensiones que puedes utilizar para que te hagan la vida más fácil.

A diferencia de una aplicación o página web, cuyos elementos principales son las páginas, el core de una API REST son los recursos. Un recurso es cualquier tipo de objeto, dato o servicio al que puede acceder un cliente. Los recursos se hacen accesibles a través de la interfaz del API, en la que se exponen los métodos y las URLs disponibles para acceder y/o manipular cada uno de los recursos.

En este tutorial vamos a crear un API con Flask para gestionar un catálogo de películas almacenado en una base de datos Sqlite. El API podrá ser consumido posteriormente por una app móvil, un frontend desarrollado en Javascript, un servicio, etc.

Índice de Contenidos:
1.- ¿Por qué un API REST con Flask?
2.- Estructura de la aplicación
3.- Extensiones a utilizar para implementar un API REST en Flask
4.- Los modelos
5.- Los esquemas
6.- Los recursos
7.- Control de errores de un API REST en Flask
8.- Configuración
9.- La aplicación
10.- Crear la base de datos y las tablas
11.- El API REST en Flask en funcionamiento
12.- Conclusiones

Cada día es más habitual tener que guardar contraseñas o secretos en nuestros desarrollos. Desde las claves de autenticación imprescindibles para consultar diferentes APIs, hasta las credenciales con las que acceder a la base de datos en la cual se guardarán los resultados de las diferentes operaciones realizadas. Secretos que no es buena idea almacenar en el código. Al conservar estos valores en el código tenemos un problema de seguridad ya que cualquiera que pueda acceder al repositorio podrá acceder también a nuestras credenciales. Por otro lado, en caso de que sea necesario actualizar las credenciales nos veríamos obligados a actualizar el código en el que se usa. Por eso es mejor guardar las contraseñas y claves en Python por separado, para lo que podemos usar la herramienta python-decouple.