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🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python: abandonos, posiciones, puntos y campeonato de F1

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🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python El Gran Premio de Madrid 2026 nos dejó varios datos interesantes que podemos analizar utilizando datos de Fórmula 1 y Python. En este análisis vamos a responder cuatro preguntas: 😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid? 🔥 ¿Quién ganó más posiciones durante la carrera? 🏆 ¿Qué equipo consiguió más puntos? 📊 ¿Cuándo podría Mercedes asegurar matemáticamente el campeonato? La idea es utilizar los datos para encontrar historias que no siempre son evidentes al observar solamente el resultado final de la carrera o comparar lo que se vivio en la carrera con los datos. 😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid 2026? No todos los pilotos consiguieron llegar a la bandera a cuadros en Madrid. El análisis de los resultados de la carrera muestra cuatro abandonos. Carlos Sainz Jr fue uno de los abandonos más destacados. El piloto de Williams comenzó desde la P20 y completó 45 vueltas. (Lastima por Sainz en su casa) Tambié...

¿Cuál es el Pokémon más pesado? Análisis con Python y PokeAPI

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¿Alguna vez te has preguntado cuál es el Pokémon más pesado, cuál pesa menos o cuál es el Pokémon más pequeño? En este proyecto vamos a responder algunas de estas preguntas utilizando Python, Jupyter Notebook, Pandas y PokeAPI . La idea es utilizar los datos disponibles en una API para realizar un pequeño análisis de datos y posteriormente convertir algunos de los resultados en contenido para YouTube Shorts. ¿Qué es PokeAPI? PokeAPI es una API pública que proporciona información sobre Pokémon. Podemos consultar datos como: Nombre del Pokémon ID de la Pokédex Peso Altura Tipos Habilidades Estadísticas Imágenes Movimientos Experiencia base Para este análisis utilizamos el endpoint de Pokémon de PokeAPI. ¿Cuántos Pokémon podemos consultar? Primero podemos consultar cuántos registros están disponibles actualmente en la API. import requests url = "https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/?limit=1" response = requests.get(url) data = response.json() ...

Dashboard de Tenis en Tiempo Real con WebSocket y JavaScript

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¿Por qué utilizar WebSocket en lugar de una API REST? El caso de Tennis API Cuando trabajamos con APIs, normalmente pensamos en solicitudes HTTP tradicionales donde una aplicación consulta información cada cierto tiempo. Sin embargo, para aplicaciones que requieren datos en tiempo real, existe una alternativa mucho más eficiente: WebSocket. Mientras exploraba las capacidades de Tennis API encontré su integración mediante Socket.IO, una tecnología que permite recibir actualizaciones en tiempo real sin necesidad de realizar consultas constantes al servidor. ¿Cómo funciona una API REST tradicional? Con una API REST, la aplicación debe preguntar periódicamente si existen nuevos datos. Por ejemplo: setInterval(async () => { const response = await fetch("/live-scores"); const data = await response.json(); console.log(data); }, 5000); En este caso la aplicación realiza una consulta cada 5 segundos. El problema es que muchas veces no existe información nue...

Cómo crear un Dashboard de Tenis con JavaScript usando Tennis API

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Cómo crear un Dashboard ATP con JavaScript utilizando Tennis API Hola bienvenido a un nuevo post, hace unos días estaba buscando una API relacionada con deportes para practicar el consumo de servicios REST desde JavaScript y encontré Tennis API . Me llamó la atención porque ofrece información actualizada sobre rankings ATP y perfiles de jugadores profesionales, lo que la convierte en una buena opción para desarrollar dashboards y aplicaciones deportivas. En este artículo te mostraré cómo utilicé esta API para construir un pequeño dashboard web que consulta el ranking ATP en tiempo real y permite visualizar información detallada de los jugadores. ¿Qué es Tennis API? Tennis API es un servicio disponible a través de RapidAPI que proporciona acceso a información relacionada con el tenis profesional. Entre los datos que podemos consultar se encuentran rankings ATP y WTA, perfiles de jugadores, torneos, resultados y estadísticas históricas. Para comenzar es necesario crear una cue...

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