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¿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() ...
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Oracle fusion como actualizar DFF en Sitio del Cliente

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   En ocasiones necesitamos actualizar datos para muchos registros y para evitar hacer esto uno por uno, Oracle tiene disponibles herramientas como SOAP Web Services y REST API Services. En esta publicación vamos hacer una actualización del valor de un Descriptive Flex Field a nivel sitio del cliente.  Primero vamos a la liga de documentacion  https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/sales/oesws/Sample-Payloads-for-CustomerAccount-Webservice-Requests-Landingpage.html Vamos a utilizar la URL que viene en esa pantalla Service WSDL URL: https://servername/crmService/CustomerAccountService?WSDL Vamos a entrar a Postman y desde ahí vamos armar  el xml , primero vamos agregar un request Luego vamos a poner el tipo  Post  y vamos a poner la URL que vimos dos pasos atrás, solo tengan cuidado de cambiar el nombre de su servidor  URL:  https:// servername / crmService/CustomerAccountService Después vamos agregar nuestras credenciales de acceso a Oracle , ...
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