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Recursos de aprendizaje para #Python, #Django y Flask @TodoPythonCanal
Repositorio con muchos recursos para el perfil de ingeniero de datos.
https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
Repositorio de un curso para Python, requiere conocimiento de Python es mas para mejorar el conocimiento de este lenguaje. Contiene ejercicios con sus soluciones, temario y material suplementario
https://github.com/dabeaz-course/python-mastery
#curso #repositorio
Publicadas en el canal Todo Python los 6 recursos de aprendizaje y 3 herramientas de desarrollo esta seman
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Mas info @TodoPythonCanal
Si quieres aprende Pytorch en el siguiente enlace tiene un repositorio con un curso de introducción a Pytorch.
https://github.com/analyticalrohit/pytorch_fundamentals
#IA
Python Object Oriented Programming (OOP) - For Beginners
In this beginner object oriented programming tutorial I will be covering everything you need to know about classes, objects and OOP in python. This tutorial is designed for beginner python programmers and will give you a strong foundation in object oriented principles.
#Python #OOP #ObjectOrientedProgramming #LearnPython #PythonClasses #CodingTutorial #Programming #PythonForBeginners #CodeBetter #SoftwareDevelopment
/channel/Python53 👍
La semana pasada se publicaron 6 recursos de aprendizaje de Python en el canal de Telegram Todo Python.
Si quieres conocer de que tipo fueron @TodoPythonCanal.
Esta semana se publicarán otros 6 recursos en Todo Python
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⦁ 3 herramientas de desarrollo nuevas cada semana: Desde libs como FastAPI o Poetry, hasta IDEs avanzados y automatizadores que optimizan tu código y flujos de trabajo.
⦁ 6 recursos de aprendizaje semanales: Tutoriales prácticos, cursos gratuitos/premium, ebooks y guías paso a paso para principiantes y pros – todo curado y categorizado para que aprendas rápido y eficientemente.
Imagina: en lugar de cazar info dispersa, tienes todo en un solo lugar, actualizado regularmente, para potenciar tu carrera como dev. ¡Es una inversión única que se paga sola con el tiempo ahorrado y skills ganados! 📚
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Tutorial rápido de Docker para ejecutar un script en Python
https://andros.dev/blog/5ec92c83/tutorial-rapido-de-docker-para-ejecutar-un-script-en-python/
#docker #python
3 enlaces referidos de Amazon, si los utiliza recibo una pequeña comisión sin que suba el precio.
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EuroPython 2025 Videos
Here are all the videos for the conference, brought to you by the EuroPython 2025 Team and the EuroPython Society.
https://www.youtube.com/playlist?list=PL8uoeex94UhFQY9cYBQOVkj9fSHMHf5x9
Libro de programación en Python que se puede descargar en PDF como leer online.
https://openstax.org/details/books/introduction-python-programming
#libro
Si quieres conocer mas recursos de Python, Django o Flask, por solo un pago ÚNICO de 30€ tendrás acceso al canal de Telegram de Todo Python, donde todo está ordenado y organizado para que sea mucho mas fácil encontrar lo que buscas.
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Publicadas en el canal de Telegram Todo Python los 6 recursos de aprendizaje y 3 herramientas de de desarrollo.
Recursos
▪️sistema de plantillas de Django, diversas opciones y formas de trabajar.
▪️Configurando Django con Vite, React y Tailwind CSS.
▪️Visualización de datos usando Streamlit.
▪️Ejecutar un script de Python en con contenedor Docker.
▪️Django QuerySets.
▪️MongoDB en Python.
Herramientas
▪️ORM con tipos.
▪️Formato de datos para humanos.
▪️Linting para Python y Django
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Repaso por las novedades de Django 6.0.
https://adamj.eu/tech/2025/12/03/django-whats-new-6.0/
#django
Retos navideños para Python
https://adventjs.dev/es
Comparativa de desarrollo en Django usando Claude vs Cursor.
https://testdriven.io/blog/django-cursor-vs-claude/
#IA #django #desarrollo
Ya estamos en Black Friday con una buenos descuento
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SteelSeries Rival 3 Wireless Gen 2 - Raton Gaming - 2,4GHz y Bluetooth - Sensor óptico TrueMove Air de 18000 dpi - Durabilidad de 60 M de clics - Ligero - Deslizadores 100% PTFE - Negro
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Nuevo servicio de Google que genera la documentación de un repositorios.
https://codewiki.google/
Tip for clean code in Python:
Use Dataclasses for classes that primarily store data. The @dataclass decorator automatically generates special methods like __init__(), __repr__(), and __eq__(), reducing boilerplate code and making your intent clearer.
from dataclasses import dataclass
# --- BEFORE: Using a standard class ---
# A lot of boilerplate code is needed for basic functionality.
class ProductOld:
def __init__(self, name: str, price: float, sku: str):
self.name = name
self.price = price
self.sku = sku
def __repr__(self):
return f"ProductOld(name='{self.name}', price={self.price}, sku='{self.sku}')"
def __eq__(self, other):
if not isinstance(other, ProductOld):
return NotImplemented
return (self.name, self.price, self.sku) == (other.name, other.price, other.sku)
# Example Usage
product_a = ProductOld("Laptop", 1200.00, "LP-123")
product_b = ProductOld("Laptop", 1200.00, "LP-123")
print(product_a) # Output: ProductOld(name='Laptop', price=1200.0, sku='LP-123')
print(product_a == product_b) # Output: True
# --- AFTER: Using a dataclass ---
# The code is concise, readable, and less error-prone.
@dataclass(frozen=True) # frozen=True makes instances immutable
class Product:
name: str
price: float
sku: str
# Example Usage
product_c = Product("Laptop", 1200.00, "LP-123")
product_d = Product("Laptop", 1200.00, "LP-123")
print(product_c) # Output: Product(name='Laptop', price=1200.0, sku='LP-123')
print(product_c == product_d) # Output: True
Estas semana en el canal de Todo Python se han publicado 6 recursos de aprendizaje y 3 herramientas de desarrollo de Python. La semana que viene otras 6 recursos y otras 3 herramientas.
Recursos
▪️Módulo compression de Python 3.14
▪️Guía sobre Regex, Preregex y Pyparsing.
▪️Libro sobre testing en Python.
▪️Listado de paquetes para Django que deberías conocer.
▪️Vue con Django usando Vite.
▪️Tutorial sobre condicionales.
Herramientas de desarrollo
▪️Interfaz para reemplazar a Django admin.
▪️Generación interactiva de documentación por AI.
▪️Plantilla de Django para proyectos SaaS.
Si quieres conocer todo este contenido, mas recursos de aprendizaje(mas de 300) y mas herramientas de desarrollo(mas de 200) de Python, Django y Flask.
Por SOLO 20€ en un pago único tendrás acceso a todo el contenido en el canal Todo Python.
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No es Python pero es un tutorial de una herramienta que todo desarrollador debe conocer como Git.
https://andros.dev/cursos/contribuciones-con-git/
https://valarmorghulis.io/tech/202511-python-dependencies-states-managed-via-uv/
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Artículo sobre los CMS en Django.
https://406.ch/writing/thoughts-about-django-based-content-management-systems
#CMS #Django
Todo Python es mi canal de Telegram con contenido sobre Python, cada semana publico 6 recursos de aprendizaje(tutoriales, libros, vídeos, artículos...) de cualquier nivel de conocimiento y de diferentes ámbitos, junto a 3 herramientas de desarrollo, todo sobre Python, Django o Flask.
El contenido publicado en el canal esta ordenado en diferente categorías que son:
▪️Iniciación: Donde reúno todo el contenido para un nivel de principiante.
▪️Profiler, depuradores y linter: Aprende a usar este tipo de herramientas y conoce todas opciones disponibles
▪️IA: LLM, entrenamiento de modelos, visión artificial, testing, framework y mucho mas
▪️Django y Flask: Conoce mejor estos framework y sus librerías.
▪️GUI, TUI y CLI: Aprende y conoce muchas herramienta para crear tus interfaces gráficas.
▪️Paquetes y entornos virtuales: Aprende tener un entorno de trabajo mas eficiente para tus desarrollos.
▪️Desarrollo, proyectos e informes: Cualquier herramienta y recursos para organizar mejor tus desarrollos.
▪️Técnico-científico: Herramientas y recursos para esos ámbitos.
▪️POO, estructura de datos y teoría: Conoce mejor como funciona Python.
▪️Testing: Aprende a probar tus aplicaciones correctamente.
▪️Base de datos: Todo lo necesario para saber como almacenar tus datos.
▪️Desarrollo web: Conoce muchas herramientas y aprende a realizar las mejores web.
▪️Datos, análisis y gráficos: Enfocado para los analistas de datos, muchos recursos y herramientas para tí.
▪️Redes y Seguridad: Python lo puedes usar para gestionar redes y para que sean seguras.
▪️PDF: Muchas herramientas para trabajar con este formato
▪️IDE/Editores de texto: Muchas opciones que te permitirán desarrollar de forma mas eficiente.
▪️Audio, imagen y vídeo: Todo lo relacionado con multimedia en Python.
▪️Servidores y Cloud: Muchas recursos y herramientas para trabajar con servidores en local o en la nube.
▪️Hardware: Todo lo relacionado con Domotica, Raspberry o microcontroladores.
▪️Videojuegos: En Python puede desarrollar tu videojuegos, aquí sabrás como y que usar.
▪️Recopilatorio: En un mensaje conocer muchas opciones de una temática concreta.
Como ves hay muchas categorías para que cualquier perfil de Python pueda obtener información y herramientas.
Para accedes al canal Todo Python y conocer mas de 200 herramientas y aprender con mas de 500 recursos, solo tendrás que realizar un PAGO ÚNICO de 30€ muy poco dinero para tanta información.
Pagas una vez y accedes para siempre.
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Si realizar el pago antes de 15 de Noviembre te regalo un PDF con todas las herramientas de desarrollo de Python que he publicado en el canal desde el 2017, un PDF de 167 páginas de herramienta de desarrollo en Python, Django y Flask.
💡 {{Python Exam}}
Python dictionaries are a fundamental data structure used to store data as key-value pairs. They are mutable (can be changed), dynamic, and since Python 3.7, they maintain the order of insertion. Keys must be unique and of an immutable type (like strings or numbers), while values can be of any type.
1. Creating and Accessing Dictionaries
# Creating a dictionary
student = {
"name": "Alex",
"age": 21,
"courses": ["Math", "CompSci"]
}
# Accessing values
print(f"Name: {student['name']}")
print(f"Age: {student.get('age')}")
# Safe access for a non-existent key
print(f"Major: {student.get('major', 'Not specified')}")
# --- Sample Output ---
# Name: Alex
# Age: 21
# Major: Not specified
{} with key: value pairs.student['name'] accesses the value using its key. This will raise a KeyError if the key doesn't exist.student.get('age') is a safer way to access a value, returning None if the key is not found..get() can also take a second argument as a default value to return if the key is missing.user_profile = {
"username": "coder_01",
"level": 5
}
# Add a new key-value pair
user_profile["email"] = "coder@example.com"
print(f"After adding: {user_profile}")
# Update an existing value
user_profile["level"] = 6
print(f"After updating: {user_profile}")
# Remove a key-value pair
del user_profile["email"]
print(f"After deleting: {user_profile}")
# --- Sample Output ---
# After adding: {'username': 'coder_01', 'level': 5, 'email': 'coder@example.com'}
# After updating: {'username': 'coder_01', 'level': 6, 'email': 'coder@example.com'}
# After deleting: {'username': 'coder_01', 'level': 6}dict[new_key] = new_value.del keyword completely removes a key-value pair from the dictionary.inventory = {
"apples": 430,
"bananas": 312,
"oranges": 525
}
# Loop through keys
print("--- Keys ---")
for item in inventory.keys():
print(item)
# Loop through values
print("\n--- Values ---")
for quantity in inventory.values():
print(quantity)
# Loop through key-value pairs
print("\n--- Items ---")
for item, quantity in inventory.items():
print(f"{item}: {quantity}")
# --- Sample Output ---
# --- Keys ---
# apples
# bananas
# oranges
#
# --- Values ---
# 430
# 312
# 525
#
# --- Items ---
# apples: 430
# bananas: 312
# oranges: 525.keys() returns a view object of all keys, which can be looped over..values() returns a view object of all values..items() returns a view object of key-value tuple pairs, allowing you to easily access both in each loop iteration.