Aprende Python

Repositorio de GitHub con una colección de notebook en Jupyter/IPython con una introducción de conceptos de programación en Python. http://bit.ly/2sWyLei #iniciacion #notebook #desarrollo

Todo lo que necesitas conocer del multiprocesamiento y multihilos en Python, en el siguiente enlace. http://bit.ly/2l10AOU #desarrollo Próximamente mas.

Para aquellos que quieran practicar con la librería Panda para el análisis de datos. En el siguiente enlace, tienes una web con un conjunto de ejercicios, con solución, de Panda, 75 ejercicios en este momento,divididos en 3 niveles de dificultad. http://bit.ly/2l1BYFV #ejercicios #datos #analisis

ElasticSearch es un motor de busqueda distribuido, en el siguiente enlace veremos un introducción a este motor de búsqueda y como integrarlo con una aplicación en Python. http://bit.ly/2Jl1QXz #desarrollo #tutorial Próximamente mas.

Docker es una buena opción para crear un entorno de desarrollo y un buen ejemplo lo podrás ver en el siguiente enlace. Donde explica como implementar un entorno de desarrollo para Django en Docker, que será utilizado para realizar testing e integración continua con Travis. http://bit.ly/2Jhis6L #django #docker #testing

En el siguiente enlace muestra libro sobre multi tenant y como utilizarlos en Django. http://bit.ly/2xFPcRU #django #bd #libro

Repositorio de GitHub con un serie de imágenes de Docker enfocadas para configurar rápidamente un entorno para deep learning, incluye versiones con aceleración por GPU(Cuda o cuDNN) o modo solo CPU. Disponibles imagenes con diversos framework y librerías como ; Tensorflow, torch,pytorch, keras, theano,sonnet,caffe...etc. Tanto para Python 2.7 como 3.6. http://bit.ly/2HgXIpT #docker #deeplearning #framework Próximamente mas.

Python dispone de varias librerías para visualización de datos, una de las mas conocida es Matplotlib. En el siguiente enlace veremos un tutorial para instalar y usar esta potente librería de visualización de datos. http://bit.ly/2L0hyYM #graficas #datos #iniciacion Próximamente mas.

Para aquellas personas conocer TensorFlow y el "Deep Learning", en el siguiente enlace hay un conjunto de tutoriales sobre este framework. http://bit.ly/2sb7XY8 #framework #IA

Cursos gratuitos sobre Python y Flask, 4 cursos de entre 20 a 30 horas, donde se explican diversos conceptos como POO, listas, diccionarios, SQLAlchemy para Flask, Lambdas, Flask login y mucho mas. Con una parte teórica con explicaciones cortas y concisas, incluyendo código de ejemplos, al final de cada módulo tenemos una serie de ejercicios para comprobar nuestros conocimientos. Cursos de Python http://bit.ly/2ILFLWd Cursos de Flask http://bit.ly/2xeJ7LN #flask #curso

Autentificación para Django-REST utilizando django-rest-auth. http://bit.ly/2KWZuP1 #django #RestAPI #seguridad

Una de las funcionalidades de Django mas interensantes son los canales(channel). En el siguiente enlace explica como desplegar en producción Django channels, utilizando herramientas como Ngnix,Daphne, Gunicorn y redis. http://bit.ly/2wWnYWF #django #despliegue Próximamente mas.

Uno de los campos donde Python es utilizado, y bastante, es a la hora de analizar datos científicos. En el siguiente enlace, muestra un video explicando, de una forma sencilla, como utilizar Python para esa tareas. http://bit.ly/2ITU5Lr #datos #video #cientifico

El artículo de hoy es de un framework web que creo que nunca he puesto un enlace, es Pyramid, un framework con muchos años a su espalda. En el siguiente enlace, veras un completo tutorial de iniciación para este framework. https://red.ht/2ILzYPu #web #desarrollo #iniciacion

Buenas. Para quién quiera probar Digital Ocean, tengo un enlace referido, https://m.do.co/c/34c3769f0465, que ofrecen 10$ gratis para que puedas probar este servicio. Si contratas 25$ me ayudaras en el pago del alojamiento de mi blog.

En el siguiente artículo se explica como integrar el patrón de diseño Singleton en Django, mediante la librería Django-solo. http://bit.ly/2rFhIN9 #POO #django Próximamente mas.

Pequeña explicación sobre cuando utilizar las anotaciones en Python y el beneficio que conlleva. http://bit.ly/2G9Slbi #anotaciones

Bokeh es una librería que permite crear elegantes y vistosas gráficas de diferentes conjunto de datos. El siguiente tutorial explica como crear gráficas, tipo cascada y en barra, con esta librería , en el mismo artículo enlaza con un notebook que ha creado y disponible en GitHub. http://bit.ly/2G9aUg7 #graficas

Chuleta para Python 3

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