Manejando datos

Sacando más rendimiento a PyCharm

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Cuanto más trabajo con PyCharm, más me gusta. Es hora de poner en valor aquellas características que hacen de este IDE uno de los mejores que he probado. Guia productiva Esta característica está en el menú de Ayuda. Se trata de conocer aquellas características de PyCharm que te harán escribir código más eficiente, en base a las estadísticas de uso. Sin duda, algo novedoso que no he visto en ninguno de los IDEs que he utilizado (con cualquier lenguaje). Así puedes obtener consejos para mejorar. Atajos de teclado Aunque tienes…read more

Cambiando IDE: de PyScripter a PyCharm

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Pues sí, estoy cambiando mi IDE principal para programar en Python, y cada vez lo hago menos en PyScripter y más de PyCharm. Hoy te cuento los motivos!! PyScripter no se actualiza Llevo utilizando a diario PyScripter (del que he hablado en numerosas veces en este blog) desde que empecé en serio a programar con Python, pero desde hace varias semanas …. me estoy mudando a PyCharm. Lo cierto es que PyScripter lleva sin actualizarse ya varios años (desde Marzo de 2012, que es la versión 2.5.3), y algunas demandas…read more

Numerical Python, trabajando con matrices y vectores

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Numerical Python, o NumPy es un paquete fundamental y básico para el alto rendimiento en calculo científico y el análisis de datos, y un paquete de referencia para herramientas de alto nivel. Entre sus características: ndarray, que es un objeto matriz de N dimensiones, rápido, flexible y que permite realizar operaciones con largos “data sets”. Por ejemplo, se pueden hacer operaciones matemáticas a nivel de bloque usando una sintaxis cómo si trabajaramos con escalares. Cada ndarray tiene una shape, que es una tupla que indica los tamaños de cada dimensión,…read more

Google App Engine para Python

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Hace unos meses ya os conté mi experiencia en Google Code Lab realizado en Córdoba, donde tuve la oprtunidad de comprobar que … tenía que conocer Goolge App Engine. En las entradas anteriores hemos comentado la teoría sobre GAE, pero ahora sí que vamos a trabajar utilizando webapp2, veremos cómo trabajar con las plantillas jinja2, y ponerlo bonito con Twitter Bootstrap, y mucho más! Empezamos …. Probando Google App Engine for Python Para probar GAE con Python, lo primero es descargarse e instalar Google App Engine SDK for Python, que…read more

Arquitectura de Google App Engine

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Hoy es una entrada muy teórica acerca de la arquitectura de Google App Engine (#GAE). En la entrada sobre Google Code Lab ya definimos qué es GAE, y que ahora volvemos a repetir: Google App Engine es una plataforma como servicio en la nube, que puede ser usada por desarrolladores y para almacenar aplicaciones web en los servidores de Google. Las aplicaciones están distribuidas por múltiples servidores (de Google), lo que ofrece escalabilidad a las aplicaciones, permitiendo un número alto de peticiones (el propio sistema GAE es el que se…read more