Promedio de descarga/visualización de los códigos de Python

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

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.

¿Quieres implementar envío y recepción de emails en tus aplicaciones?

El email es una herramienta muy potente, si bien lo habitual es utilizarlo en persona, hay muchos servicios y aplicaciones que lo utilizan de forma automática para enviar y recibir notificaciones de estado.

En esta primera entrada de gmail desde Python, vamos a ver como acceder a una cuenta GMAIL, consultar la bandeja de entrada y descargar los mensajes.

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.

Aprende como crear un servidor FTP en Python mediante el módulo pyftpdlib.

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.

Un problema clásico de los grafos consiste en encontrar un camino más corto entre dos vértices, una fuente s y un destino v. Por el mismo costo podemos obtener los caminos más cortos entre la fuente s y todos los posibles destinos v'; es por eso que los algoritmos presentados en este capítulo resuelven este problema más general de los caminos más cortos desde una fuente única en un gráfico dirigido.

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 servicios de almacenamiento en la nube permiten guardar y recuperar archivos desde casi cualquier dispositivo que disponga de una conexión a internet. Lo que convierte a estos servicios en un repositorio perfecto para almacenar diferentes archivos. Ya que mientras se disponga de una conexión a la red se podrá acceder a los datos. Una de sus posibles aplicaciones puede ser el guardado de los resultados de los programas escritos en Python. Por ejemplo, al terminar una simulación se pueden guardar los resultados para usarlos en otra maquina. Entre todos los servicios de almacenamiento uno de los más populares es Dropbox. Para subir archivos a Dropbox desde Python se pueden utilizar dos enfoques: instalar la aplicación en nuestro sistema operativo o utilizar la API. La primera opción es útil cuando trabajamos con nuestro ordenador. Pero esta opción presenta problemas cuando los códigos se ejecutan en un servidor o en una maquina con poco espacio. En esta entrada vamos a ver como subir archivos a Dropbox desde Python mediante la API de esta plataforma.

Este texto presenta una selección de algoritmos de procesamiento de cadenas que consideramos importantes.

Aprende lo necesario para codificar y decodificar datos y archivos en JSON.

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.

Varios problemas relacionados con los intervalos pueden resolverse mediante programación dinámica. El conjunto de intervalos que están antes o después de un umbral puede formar dos subinstancias independientes.

Varios problemas clásicos se refieren a ciclos en gráficos, ya se refieran a desplazamientos geográficos o anomalías en un gráfico de dependencia. Los problemas más simples consisten en detectar la existencia de ciclos, la existencia de ciclos con peso negativo o la identificación de un peso total mínimo o ciclo de peso medio mínimo.

Otros problemas tienen que ver con explorar la totalidad de un gráfico para encontrar caminos que atraviesen cada borde exactamente una vez (camino euleriano) o, cuando esto no es posible, al menos una vez (problema del cartero chino). Estos problemas son polinomiales, mientras que determinar un ciclo que visita cada vértice exactamente una vez (ciclo hamiltoniano) es NP-Hard.

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.

Cuando nos introducimos en las funciones, un concepto tan central en la programación, es habitual confundir la función print() con la palabra reservada return o no tener muy en claro sus diferencias. En este pequeño artículo vamos a esclarecer estos dos conceptos y proporcionar ejemplos para disipar la dificultad.

Artículo que enseña paso a paso a programar Sockets en Python.
- Introducción a la programación en Python
- Programación de Sockets en Python
- Programación de Hilos en Python
- Cuestiones y Ejercicios

Python viene con multitud de tipos de datos integrados como, dict, list, set... ¿Alguna vez has pensado si puedes crear tus propios tipos de datos? Como una persona, un coche, universidades, etc. Sería útil crear estos tipos de datos también para nuestros desarrollos, ¿verdad? Pues con Python es posible, y es donde entrar en juego las clases y los objetos.

En este artículo, os describiré lo que se entiendo por una clase y por un objetos, y cómo podemos trabajar con ellos en Python.

La programación dinámica se adapta especialmente bien a los problemas sobre secuencias, en los que los subproblemas están definidos, por ejemplo, sobre los prefijos de una secuencia.

¿Qué es la programación dinámica? Es un método para descomponer la resolución de un problema en una combinación de soluciones de algunos de sus subproblemas.

Actualmente cualquier proyecto que requiera el almacenamiento de datos de un usuario hace uso de uno o múltiples algoritmos para llevar a cabo un cifrado, que permite ocultar o proteger determinada información. En la mayoría de los sitios que requieren de un registro las contraseñas son cifradas y se almacena un hash (el resultado) en lugar del texto original.

Existen diversos y muy variados algoritmos para realizar dicha acción; esta entrada cubre la utilización del MD5 (Message-Digest Algorithm 5) y las familias SHA (Secure Hash Algorithm), BLAKE y SHAKE.

Todas las librerías para desarrollar aplicaciones de escritorio trabajan con un bucle principal que se ocupa de manejar eventos tales como mostrar la ventana en la pantalla, moverla, redimensionarla, responder a la presión de un botón; en general, toda interacción con la interfaz. Algunos de esos eventos acaso estarán asociados con una función que proporcionamos nosotros; por ejemplo, un método button1_pressed() que es invocado por dicha librería cuando el usuario presiona el control button1. Cuando trabajamos con Qt, la forma de responder a esos eventos es típicamente conectar una señal con un slot.

El problema surge cuando, en respuesta a alguno de esos eventos o bien durante la creación de la interfaz, ejecutamos una operación cuya duración no es despreciable (podríamos decir que cualquier tarea que tarde más de un segundo deja de ser despreciable). Esto hace que el procesador esté ocupado ejecutando nuestra tarea y no pueda atender al bucle principal de la aplicación; por ende, la interfaz deja de responder: no podemos moverla, cerrarla, redimensionarla, ni efectuar cualquier otro tipo de interacción con ella.

El paquete de multiprocesamiento apoya los procesos de desove utilizando una API similar al módulo threading. También ofrece concurrencia local y remota. Este tutorial explicará multiprocesamiento en Python y cómo utilizar multiproceso para comunicarse entre procesos y realizar la sincronización entre procesos, así como registro.

Brevísima descripción de las razones para usar Python en Linux para los recién llegados

Existe muchísima información sobre lo que es Python como lenguaje de programación, sobre su constante crecimiento en la industria del software, sobre su alta demanda laboral, sobre su importancia y presencia en grandes proyectos tecnológicos de las principales compañías TOP de Internet, sobre su amplia comunidad de programadores y su notable incremento de librerías para proyectos de Data Science e Inteligencia Artificial.

El objetivo de esta publicación, es resaltar algunas de las muchas funcionalidades y características que nos ofrece la sintaxis de Python. Probablemente ya conozcas algunas o quizás aún no lo aplicas sobre un caso real. Por esa razón, se está agregando una propuesta de ejercicios para comprender en que situación deberías emplear estas funcionalidades.

Cuando desarrollamos una aplicación, lo normal es que utilice una base de datos, un servidor de caché o que incluso tenga integraciones con servicios de terceros como Stripe que requieren de un API key. Las variables de configuración y secretos de una aplicación nunca deben guardarse en nuestro repositorio, sino que deben guardarse en archivos de configuración.

¡Imaginad que guardamos nuestra clave de base de datos hardcodeada en el repositorio y lo subiéramos a Github!

Aprende a crear un sitio web completamente desde cero utilizando Python (python3), y Flask (framework de aplicaciones web). Este ejemplo plantea la creación de un sitio con una navegación dinámica de manera similar como se haría con PHP.
Además terminaremos desplegando nuestra aplicación en un servicio de la nube llamado Heroku.

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.

Este apartado tiene que ver con la manera en que se almacenan en memoria las devoluciones, esto es, los resultados que vamos obteniendo en sendas llamadas a las funciones cuando se las invoca dese otra función, y de la manera en que podemos acceder a éstos.

Hoy vamos a continuar con Clases en python y vamos a hablar del famoso “polimorfismo“, una característica aplicada en muchos lenguajes de programación que permiten el paradigma OOP (Programación Orientada a Objetos.)

Indice del Contenidos:
1.- Polimorfismo: Mismo nombre de Método en diferentes clases y objetos:
2.- Sobrecarga de Métodos: Mismo nombre de método en la misma clase.
2.1.- Emulando sobrecarga de métodos en python
3.- ¿Cuándo nos es útil el polimorfismo o la sobrecarga en python?