🔧 Actualización de DFF a nivel Site en Oracle usando SOAP API y Postman

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En algunos escenarios es necesario actualizar información para múltiples registros y hacerlo uno por uno desde la interfaz no siempre es viable. Para estos casos, Oracle pone a disposición herramientas como SOAP Web Services y REST API Services , que permiten automatizar y controlar este tipo de procesos. En esta publicación veremos un ejemplo real y probado para actualizar el valor de un Descriptive Flex Field (DFF) a nivel detalle de sitio del cliente , lo que a nivel técnico impacta directamente la tabla HZ_PARTY_SITES . 📚 Documentación oficial Antes de comenzar, es importante revisar la documentación oficial del servicio: 👉 Oracle Trading Community Organization Service vamos a la liga de documentacion  https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/sales/oesws/tradingcommunityorganization-d41e160191.html 🌐 Servicio SOAP utilizado Desde la documentación tomamos el servicio: Service WSDL https: //servername /crmService/FoundationPartiesOrganizationService ⚠️ Recuerda reemp...

📊 Ejemplos de Python para Hacer Gráficas: Visualiza tus Datos con Matplotlib

Como hemos visto en otras publicaciones del blog Python es un lenguaje muy amigable y con muchas librarías que permiten apoyarnos para realizar tareas de la manera más ágil.

En esta ocasión quiero mostrarles como pueden hacer para mostrar datos en mapas, por ejemplo si quieren representar en el mapa de México la cantidad de universidades por cada estado y obtener una imagen como la siguiente:

Ejemplo de gráficos en Python creados con Matplotlib para visualizar datos.

Tendremos que utilizar las librería 

  •  geopandas
  •  matplotlib.pyplot 
  •  numpy 
  •  pandas 

Para este ejemplo necesitamos:


Vamos a utilizar el siguiente código

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

direccion = 'tu directorio //mexican-states-master'
direccion2 = 'tu directorio\\carpeta\\'
shapefile = gpd.read_file(direccion+'\mexican-states.shp')
shapefile.head(5)
estados = pd.read_csv(direccion2+'UniMex.csv',encoding='UTF-8',low_memory=False)
estados.head(5)
shapefile = shapefile.merge(
                     right = estados,
                     left_on = 'name',
                     right_on = 'Estado',
                     how = 'left'
                     )
shapefile.plot(column = 'Numero_Universidades',
               legend = True, 
            legend_kwds = {
              'label': "Número de Universidades",
              'orientation': "horizontal"
              },
            cmap = 'Greens')


Les comparto un vídeo demostrativo del programa





Espero les sea de utilidad y nos compartan.

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