Programación para todos

 Obtener datasets interesantes y relevantes es fundamental para practicar con Python. Aquí tienes algunas fuentes donde puedes encontrar datasets de calidad: 1. Kaggle:    - Kaggle ofrece una vasta colección de datasets gratuitos y es conocida por sus competencias de ciencia de datos. Puedes explorar los datasets públicos y usarlos en tus propios desafíos.   https://www.kaggle.com/datasets 2. UCI Machine Learning Repository:    - Este repositorio ofrece una amplia variedad de datasets utilizados en la comunidad académica y de investigación.    - https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 3. Google Dataset Search:    - Una herramienta de búsqueda específica para datasets, que permite encontrar datos de diferentes fuentes y dominios.    - https://datasetsearch.research.google.com/ 4. Data.gov:    - Portal de datos abiertos del gobierno de EE.UU. que ofrece acceso a miles de datasets públicos en diversas áreas como salud, medio ambiente, educación, y más.    - https://www.data.gov/ 5. Aweso

 Los grafos son una estructura de programación que nos permite, de manera más ágil, encontrar la ruta más rápida para llegar de un origen a un destino. En la programación, recuerden que siempre tratamos de representar algo del mundo real en un concepto que pueda ser programado (paradigmas de la programación) . Imaginemos que estamos pensando en hacer un viaje en metro donde nuestro origen es Polanco y queremos llegar a Terminal Aérea. Para ello, existen algunas posibles rutas para llegar al destino. Esto lo podemos visualizar en la siguiente imagen. Ahora vamos a llevar esto a como se vería en un grafo  En la imagen cada círculo representa un punto por dónde podemos pasar y la flecha indica la dirección del grado y el número en ese caso representa los kilómetros entre cada punto. Vemos 3 caminos dibujados uno café, otro negro y otro rosa, si sumamos un punto por cada parada , el camino mas rápido es de 16 paradas. Hay mas opciones de caminos que podemos trazar y también en lugar de dar

Hola bienvenidos a un nuevo post, esta semana quiero compartirles un ejemplo de un programa en Python 2.7 que me ayudo a poder leer el nodo UUID de mis recibos de nómina, se preguntaran para que, bueno ya esta próximo el mes de abril que es el mes de declaración anual para personas físicas en México y me gusta ir preparando mi información para cuando llega el momento, bueno entonces busque el listado de los UUID. https://www.sat.gob.mx/personas/declaraciones La lógica de mi programa es: Primero obtener la ruta de donde voy a buscar los archivos XML (mis recibos) en mi caso puse la ruta, pero también pueden utilizar el comando raw_input. En el programa la línea:        path = 'c:\\Users\\Ana   \\Documents\\2020\\declaracion\\XML_nominas\\'  De esa carpeta solo buscar archivos con extensión XML Primero para recorrer el directorio con el os.walk que nos regresa 3 lista, primero el directorio, luego los subdirectorios, los archivos, esto en el programa es   for r,

Bienvenidos a nuestro blog, esta semana quiero platicarles de como podemos llamar funciones de algunos sistemas que ya existen como Google Maps, estas funciones mejor conocidas como API's ¿Que es una API? Sus siglas son: application programming interface  que son programas ya existentes a los que podemos llamar de manera remota y esto nos funciona para no inventar la rueda y hacer uso de lo ya existente. Para llamar estas Apis, hay que conocer sus nombres y parámetros como cualquier función de un programa. Y muchas aplicaciones tienen API's como Facebook , Paypal , Google , Twiter   Tipos de Apis De Servicio Web: que utilizan conexiones a servidores remotos por medio de URL's y dentro de estos hay 4 tipos: SOA, XML-RPC, JSON-RPC, REST, un ejemplo es Google maps o en México en el SAT con nuestra facturación y contabilidad electrónica. Appis basadas en bibliotecas como las utilizadas en ERP's por ejemplo SAP, Epicor Appis basadas en clases

Como hemos visto en post anteriores la programación es una abstracción de algo o la simulación o semejanza al comportamiento de un proceso en esta ocasión vamos a ver como es que podemos guardar datos y procesarlos en programación. Los tipos de estructuras más comunes son: Pila Cola Arboles Arreglos o Matrices unidimensional y N-dimensional Grafos  U na pila y Cola son como un torre de cubos lo que las diferencia es la forma en que se leen los datos de una Cola se toma el que está hasta arriba y se dice que es el primero en entrar es el primero en salir o un FIFO. Una Pila es el último en entrar es el primero en salir o LIFO Para fines prácticos la Cola es como una fila en el supermercado y la pila es como cuando guardan su ropa limpia y se ponen siempre lo último que lavaron. Estas estructuras nos sirven porque por ejemplo en un banco, supermercado si quisiéramos implementar un sistema de turnos tendríamos que abstraer esto y

Bienvenidos a otra semana de este blog, Python es hasta el momento el último lenguaje que he aprendido, les puedo decir que es muy sencillo de aprender es simple su lógica, sobre todo se utilizan funciones en librerías que ya existen, hay incluso varios memes que dicen el tiempo en definir qué quieres que haga el programa pero es más tiempo que tardas encontrando la librería correcta en Python. Para aprender este lenguaje y tener un certificado, hice un curso en la plataforma de Coursera  que se llama Python for everybody de la Universidad de Michigan consiste en 5 módulos, el Dr. que imparte el curso a mi gusto es el mejor maestro que he tenido Charle Severance tiene una forma muy simple de explicar las cosas complejas y da muchos ejemplos en el curso, todo está documentado en varios idiomas, inglés, francés, alemán, español, etc.., hay videos también de las clases, hay presentaciones de power point, exámenes, tareas prácticas y al finalizar cada módulo te otorgan un certifica