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Recursos de aprendizaje para #Python, #Django y Flask @TodoPythonCanal
Ya hemos vuelto con la publicación en el canal de Todo Python, hoy se ha publicado una herramienta de desarrollo y dos recursos. Cada semana se publican 6 recursos de aprendizaje y 3 herramientas de Python, Django o Flask.
Por solo un pago único de 30€, pagas una vez y accedes siempre, podrás conocer mucho mejor Python.
Puedes realizar el pago.
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Etiquetas usadas en el canal
#metaprogramacion #decoradores #despliegue #django #tutorial #flask #iniciacion #curso #pyqt #testing #anotaciones #funciones #libro #graficas #bot #POO #configuracion #desarrollo #analisis #lambda #errores #bd #asincrono #debug #telefono #RestAPI #PDF #Ofimatica #estructuras #web
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No es algo de Python pero es un libro de programación en Español de alguien que conozco que sabe mucho
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🐍Python Lists (Data Structures) 📦
🔹 1. What is a List?
A list is a sequence of values (items). They are ordered, changeable (mutable), and allow duplicate members. Defined by square brackets [].
Example:
my_list = ["apple", 3.14, True, 100]
print(my_list)
['apple', 3.14, True, 100]0 for the first item.fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits[0]) # First item
print(fruits[2]) # Third item
print(fruits[-1]) # Last item
applecherrycherrycolors = ["red", "green", "blue"]
colors[1] = "yellow" # Change 'green' to 'yellow'
print(colors)
['red', 'yellow', 'blue'].append(): Adds an item to the end of the list..insert(index, item): Adds an item at a specific index.names = ["Alice", "Bob"]
names.append("Charlie") # Add to end
names.insert(0, "David") # Add at the beginning
print(names)
['David', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'].remove(item): Removes the first occurrence of a specified item..pop(index): Removes (and returns) the item at a specified index (or the last item if no index is given).del list[index]: Deletes the item at a specific index.numbers = [10, 20, 30, 20, 40]
numbers.remove(20) # Removes first '20'
del numbers[0] # Removes '10'
print(numbers)
[30, 20, 40]
Principios de Deep Learning(teoría)
https://arxiv.org/pdf/2106.10165
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🚀 List vs Tuple in Python
Both store collections of data.
But they differ in mutability and internal behavior.
1️⃣ List (Mutable) 📦
Can be modified after creation.
nums = [1, 2, 3]
nums.append(4)
print(nums)
[1, 2, 3, 4]nums = (1, 2, 3)
nums.append(4)
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'
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Cualquier duda pregunta en mi cuenta @JoseAJimenez y te doy mas información.
Para conocer que tipo de recursos y herramientas se publican en Todo Python, en el canal @TodoPythonCanal
Publicados los recursos de aprendizaje y herramientas de desarrollo en el canal de Telegram Todo Python.
Recursos
▪️Completa comparativa entre Panda y Polars
▪️Repaso de conocimiento de POO en Python.
▪️Manejo de errores y excepciones en FastAPI.
▪️Cursos y tutoriales sobre Python, IA, SQL, juegos, datos y otros.
▪️Framework de tareas en Django 6.
▪️Como servir ficheros privados con Django y S3
Herramientas
▪️Librería de procesamiento de datos 3D.
▪️Linter para SQL.
Mas de 200 herramientas de desarrollo y mas de 400 recursos de aprendizaje de Python,Django o Flask están disponible en el canal de Telegram de Todo Python.
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Pequeña librería para crear microservicios en Django.
https://pypi.org/project/pyms-django-chassis/
Publicados los 5 recurso de aprendizaje y las 3 herramientas de desarrollo en el canal de Telegram Todo Python.
Recursos
▪️Django ORM como base de datos.
▪️Desarrollo de agentes IA con Langchain.
▪️Herramientas para validar salidas de LLM.
▪️Crear una UI en Flask con Vibe Coding.
▪️Agentes IA desde cero.
Herramientas
▪️Framework para robots.
▪️Librería de validación de datos.
▪️Driver para SQLite.
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Todo Python es mucho más que un canal: es una biblioteca viva para quienes quieren aprender, crear y mejorar con Python, Django y Flask.
Cada semana recibes:
▪️ 6 recursos de aprendizaje.
▪️ 3 herramientas de desarrollo
Contenido organizado por categorías: IA, desarrollo, editores, bases de datos, teoría, entornos virtuales, datos, gráficas y mucho más.
Además, ya tienes acceso a:
▪️ Más de 300 herramientas de desarrollo.
▪️Más de 500 recursos seleccionados.
Todo está pensado para que ahorres tiempo, descubras recursos útiles de verdad y tengas siempre a mano material de calidad para seguir creciendo como desarrollador.
💶 Acceso único: 30€
Sin suscripciones, sin pagos recurrentes. Pagas una sola vez y accedes a un repositorio de recursos que sigue creciendo cada semana.
Si te tomas en serio Python, este canal te va a ahorrar horas de búsqueda y te va a dar herramientas que realmente marcan la diferencia.
Todo Python: aprende más, desarrolla mejor y avanza más rápido.
Si te interesa, puedes realizar el pago por:
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He subido una segunda edición de mi libro Don Clojure de la Mancha, actualizando ejemplos a las nuevas versiones: https://don-clojure-de-la-mancha.es/
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Los recursos y herramientas de desarrollo esta semana en el canal Todo Python fueron:
Recursos
▪️Guía sobre CUDA.
▪️Estructuras de compresión propias.
▪️Gestor de entornas virtuales para data science.
▪️ Test parametrizados en Pytest..
▪️standard output y standard error en Python.
Herramientas
▪️Framework compatible con FastAPI.
▪️Libreria para IMAP.
▪️Datos anónimos en PostgreSQL/Django
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Repositorio con unos cuantos scripts para automatización de tareas.
https://github.com/geekcomputers/Python
#repositorio
Los recursos publicados la semana pasada en el canal Todo Python fueron:
Recursos
▪️Tutorial programación asíncrona.
▪️Desarrollo de un clon de Perplexity.
▪️Dataclases 7 cosas que debes conocer.
▪️ Comparativa de herramientas para extraer datos de tablas PDF.
▪️Valor Null en Django.
▪️Introducción Pydantic.
Herramientas
▪️ORM para Django Task.
▪️Librería para el procesamiento de datos en texto.
▪️Integración de Python y Rust.
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100 días 100 proyecto IoT es un repositorio con proyecto para hacer con ESP32, Raspberry Pi Pico y Micropython, cada proyecto incluye todo los necesario para que lo hagas.
https://github.com/kritishmohapatra/100_Days_100_IoT_Projects
#hardware
Si te interesa mas recursos de este tipo, tiene mucho mas en mi canal de Telegram de Todo Python donde encontraras de un forma organizada y ordenada muchos recursos de aprendizaje(mas de 400) y herramientas de desarrollo(mas de 250) para Python.Читать полностью…
Por solo un PAGO ÚNICO DE 30€ acceder a mucho contenido de desarrollo web, IA, IoT, redes,testing y mucho mas.
Mas info en @TodoPythonCanal
Los recursos publicados la semana pasada en el canal Todo Python fueron:
Recursos
▪️Introducción a Pydantic.
▪️Uso de la herramienta Tox en Django.
▪️Como desarrollar un hypervisor en Python.
▪️ Guía para aprender Machine Learning.
▪️Optimización de consultas en Django.
▪️CheatSheet de Matplotlib.
Herramientas
▪️Frameworks para desarrollo de agentes analíticos.
▪️Librería para extraer datos de PDF.
▪️Panel de administración para Django.
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Ayer tuvimos un directo informal #24H24L donde hablamos.
-Nova la nueva UI de Firefox.
-Leyes en EEUU y como afectan a las distribuciones de Linux
- Uso de móvil en los niños.
- Si Linux puede dominar el mercado de SO en el escritorio.
Si quieres verlo
https://youtube.com/live/3-Kz4wf2hQc?feature=share
#linux #firefox #distribuciones
Data Scientist Roadmap
|
|-- 1. Basic Foundations
| |-- a. Mathematics
| | |-- i. Linear Algebra
| | |-- ii. Calculus
| | |-- iii. Probability
| | -- iv. Statistics-- 5. Object-Oriented Programming
| |
| |-- b. Programming
| | |-- i. Python
| | | |-- 1. Syntax and Basic Concepts
| | | |-- 2. Data Structures
| | | |-- 3. Control Structures
| | | |-- 4. Functions
| | |
| | |
| | -- ii. R (optional, based on preference)-- iii. Dplyr (R)
| |
| |-- c. Data Manipulation
| | |-- i. Numpy (Python)
| | |-- ii. Pandas (Python)
| |
| |
| -- d. Data Visualization-- iii. ggplot2 (R)
| |-- i. Matplotlib (Python)
| |-- ii. Seaborn (Python)
|
|
|-- 2. Data Exploration and Preprocessing
| |-- a. Exploratory Data Analysis (EDA)
| |-- b. Feature Engineering
| |-- c. Data Cleaning
| |-- d. Handling Missing Data
| -- e. Data Scaling and Normalization-- 2. Polynomial Regression
|
|-- 3. Machine Learning
| |-- a. Supervised Learning
| | |-- i. Regression
| | | |-- 1. Linear Regression
| | |
| | |
| | -- ii. Classification-- 5. Random Forest
| | |-- 1. Logistic Regression
| | |-- 2. k-Nearest Neighbors
| | |-- 3. Support Vector Machines
| | |-- 4. Decision Trees
| |
| |
| |-- b. Unsupervised Learning
| | |-- i. Clustering
| | | |-- 1. K-means
| | | |-- 2. DBSCAN
| | | -- 3. Hierarchical Clustering-- ii. Dimensionality Reduction
| | |
| |
| | |-- 1. Principal Component Analysis (PCA)
| | |-- 2. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
| | -- 3. Linear Discriminant Analysis (LDA)-- iii. Model Selection
| |
| |-- c. Reinforcement Learning
| |-- d. Model Evaluation and Validation
| | |-- i. Cross-validation
| | |-- ii. Hyperparameter Tuning
| |
| |
| -- e. ML Libraries and Frameworks-- iv. PyTorch (Python)
| |-- i. Scikit-learn (Python)
| |-- ii. TensorFlow (Python)
| |-- iii. Keras (Python)
|
|
|-- 4. Deep Learning
| |-- a. Neural Networks
| | |-- i. Perceptron
| | -- ii. Multi-Layer Perceptron-- iii. Image Segmentation
| |
| |-- b. Convolutional Neural Networks (CNNs)
| | |-- i. Image Classification
| | |-- ii. Object Detection
| |
| |
| |-- c. Recurrent Neural Networks (RNNs)
| | |-- i. Sequence-to-Sequence Models
| | |-- ii. Text Classification
| | -- iii. Sentiment Analysis-- ii. Language Modeling
| |
| |-- d. Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU)
| | |-- i. Time Series Forecasting
| |
| |
| -- e. Generative Adversarial Networks (GANs)-- iii. Data Augmentation
| |-- i. Image Synthesis
| |-- ii. Style Transfer
|
|
|-- 5. Big Data Technologies
| |-- a. Hadoop
| | |-- i. HDFS
| | -- ii. MapReduce-- iii. MLlib
| |
| |-- b. Spark
| | |-- i. RDDs
| | |-- ii. DataFrames
| |
| |
| -- c. NoSQL Databases-- iv. Couchbase
| |-- i. MongoDB
| |-- ii. Cassandra
| |-- iii. HBase
|
|
|-- 6. Data Visualization and Reporting
| |-- a. Dashboarding Tools
| | |-- i. Tableau
| | |-- ii. Power BI
| | |-- iii. Dash (Python)
| | -- iv. Shiny (R)-- c. Effective Communication
| |
| |-- b. Storytelling with Data
|
|
|-- 7. Domain Knowledge and Soft Skills
| |-- a. Industry-specific Knowledge
| |-- b. Problem-solving
| |-- c. Communication Skills
| |-- d. Time Management
| -- e. Teamwork-- 8. Staying Updated and Continuous Learning
|
|-- a. Online Courses
|-- b. Books and Research Papers
|-- c. Blogs and Podcasts
|-- d. Conferences and Workshops
`-- e. Networking and Community Engagement
Best Data Science & Machine Learning Resources: https://topmate.io/coding/914624
All the best 👍👍
Algo que no he comentado mucho, quien realiza el pago único para canal Todo Python tienes acceso al canal de Telegram Un Python al Día,
Este canal fue el original que empezó en principios del 2017 publicando cada día una herramienta de desarrollo de Python, Django y Flask, a lo largo de los años fue cambiando la periodicidad. En 2024 empece el canal Todo Python y Un Python Al Día solo publicaba una herramienta a la semana.
En Noviembre del 2025 cerré un Python Al Dia, lo volví a privado y lo deje sin usuarios. Desde ese momento solo tienen acceso los usuarios que han realizado el pago único de Todo Python.
Aunque ya no publico herramientas sigue teniendo todo los publicado desde 2016, aproximadamente entre 900 a 1000 herramientas de desarrollo de Python, Django y Flask.
Si realizas el pago único de Todo Python tendrás acceso a todas las herramientas de desarrollo y recursos de aprendizaje organizadas en categorías, mas todas las herramientas publicadas, desde 2017, en Un Python Al Día.
Cheatsheet para Python.
https://www.almabetter.com/bytes/cheat-sheet/python
#cheatsheet
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MicroPythonOS en un sistema operativo para microcontroladores, si quieres saber mas sobre este sistema en el siguiente artículo mas información.
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