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Recursos de aprendizaje para #Python, #Django y Flask @TodoPythonCanal
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.
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.
Por solo un pago único de 30€ accedes para siempre al contenido del canal, tu biblioteca de Python personal donde aprende o ampliar conocimiento en muchos ámbitos de Python.
Puedes realizar el pago.
Paypal https://paypal.me/JosAJimenez
Ko-fi https://ko-fi.com/josjimenez
Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt
No olvides poner tu alias de Telegram y escribir en el concepto Todo Python 2026, para que te pueda localizar, comprobado el pago, te envío un enlace personalizado para acceder al canal.
Cualquier duda pregunta en mi cuenta @JoseAJimenez y te doy mas información.
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…
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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.
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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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.
https://www.cnx-software.com/2026/01/29/micropythonos-graphical-operating-system-delivers-android-like-user-experience-on-microcontrollers/
Empezamos directo de #24H24L sobre editores de #Markdown, veremos 3 editores.
https://youtube.com/live/1DisTwKQeTg?feature=share
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🐍 Автоматизация деплоя с использованием Python и Paramiko
👁 Многие забывают о мощной библиотеке Paramiko, которая позволяет легко управлять удалёнными машинами через SSH. Это может быть полезно, если нужно автоматизировать деплой, управление конфигурациями или даже выполнять одноразовые задачи на нескольких серверах без необходимости вручную заходить на каждый.
📝 Пример автоматического деплоя:
import paramiko
def deploy_to_server(hostname, username, password, command):
try:
# Создаем SSH клиент
client = paramiko.SSHClient()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# Подключаемся к серверу
client.connect(hostname, username=username, password=password)
# Выполняем команду на сервере
stdin, stdout, stderr = client.exec_command(command)
# Получаем результат
output = stdout.read().decode('utf-8')
error = stderr.read().decode('utf-8')
# Закрываем соединение
client.close()
# Возвращаем результат
if error:
return f"Ошибка: {error}"
return f"Результат: {output}"
except Exception as e:
return f"Не удалось подключиться: {str(e)}"
# Пример использования
hostname = "your.server.com"
username = "user"
password = "password"
command = "sudo systemctl restart myapp"
result = deploy_to_server(hostname, username, password, command)
print(result)
Paramiko позволяет подключаться к удалённым серверам по SSH, как если бы вы использовали терминал.exec_command для выполнения команд на удалённом сервере, например, для перезапуска приложения или обновления системы.
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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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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.
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Pequeña librería para crear microservicios en Django.
https://pypi.org/project/pyms-django-chassis/
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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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https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
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Publicados los 6 recurso de aprendizaje y las 3 herramientas de desarrollo en el canal de Telegram Todo Python.
Recursos
▪️Como desarrollar un OpenClaw.
▪️Antipatrones en Django.
▪️Funciones vs Clases.
▪️Partes de una función y tipado.
▪️Aplicaciones web asíncronas.
▪️Análisis y procesamiento de log en Python.
Herramientas
▪️ Librería de componentes UI para Django
▪️Framework web para front-end.
▪️API para hardware.
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10 Python Built-in Functions You Should Know
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Ejemplo de uso de la librería paramiko que permite gestionar equipos por SSH, usar el traductor de Telegram
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