Gesti N De La Informaci N Web Usando Python

En este manual se realiza una introducción a un conjunto de herramientas y técnicas para el acceso y procesamiento de datos web, que se encuentran en formatos como XML, CSV o JSON, o bien en bases de datos tanto relacionales como NoSQL. El objetivo de esta obra es acercar al lector estos conocimientos a partir de las herramientas y librerías de un lenguaje de programación concreto como Python, el más utilizado hoy en el área del análisis de datos y big data. El primer capítulo constituye una introducción a Python, que sirve como lenguaje vehicular en el resto de los capítulos, los cuales se dedican a estudiar el acceso y procesamiento de datos en los formatos XML, JSON y CSV. Los siguientes capítulos abordan el acceso a bases de datos relacionales, SQLite y MySQL, y a la base de datos NoSQL MongoDB. En los dos últimos capítulos, se tratan técnicas de extracción de información usando web scraping y programación de páginas web con la framework Bottle. Cada capítulo contiene algunos ejercicios propuestos para fijar las ideas expuestas.

Este libro incluye tanto el desarrollo como la implantación de una Aplicacion Web en Python utilizando las librerías de Flask y la base de datos MySQL. El libro está estructurado en 2 secciones. En la primera sección se explica paso a paso todo lo necesario para desarrollar una Aplicación Web utilizando Python-Flask con base de datos MySQL. Y en la segunda sección se explica paso a paso todo lo necesario para su implantación en producción utilizando un Servidor de Aplicaciones Gunicorn y un Servidor Web Nginx en un servidor Ubuntu desde un punto de vista funcional y práctico utilizando la línea de comandos.

Se ofrece un repaso a las principales características del lenguaje, así como otros aspectos relacionados, siempre desde un punto de vista práctico, con la intención de que el lector consiga rápidamente familiarizarse con el lenguaje. Con este libro, el lector conocerá a fondo el lenguaje de programación interpretado, de propósito general Python. Quienes nunca han utilizado Python aprenderán sus fundamentos, mientras que los que ya lo conocen podrán descubrir sus funcionalidades más avanzadas. Los primeros capítulos del libro se centran en aspectos fundamentales del lenguaje, como las estructuras, los tipos de datos y los diferentes tipos de sentencias. Estudiados estos conceptos el lector se sumerge en las características avanzadas que contiene el lenguaje, incluyendo la programación orientada a objetos; a continuación, trabajará con archivos, bases de datos y prácticas relativas a Internet para finalmente, aprender a instalar y distribuir el software desarrollado con Python, sin olvidarse de una de las partes más importantes en el ciclo de desarrollo: las pruebas unitarias. Este libro reúne los elementos necesarios para escribir un programa, utilizar una biblioteca o crear módulos, a través de su lectura conocerá técnicas que emplean los desarrolladores para comunicarse con sus bases de datos, formas para interactuar y comunicarse con los servidores web, acceder y manipular archivos, entre muchas otras cosas. Ventaja Competitiva: · Cada capítulo presenta ejemplos de código para practicar aplicando los conocimientos adquiridos. · Repasa a las principales características del lenguaje, siempre desde un punto de vista práctico, con la intención de que el lector consiga rápidamente familiarizarse con él. Conozca: · Las características del lenguaje Python 3. · Estructuras y tipos de datos básicos. · Sentencias de control, módulos y funciones, ficheros. · Manejo de Bases de datos e Internet. · Instalación y distribución de paquetes. Aprenda: · Cómo instalar Pyton 3.0 en diversas plataformas. · A programar con orientación a objetos. Programación avanzada. · Cómo realizar pruebas unitarias. ·Código de buenas prácticas. Realice: · Programas en Programas en Pyton 3.0

Descubra el poder de Python en la seguridad informática y la administración de redes Si ya posee unos conocimientos previos de programación, principalmente de Python, y quiere ir más allá en la seguridad informática y redes de ordenadores, ha llegado al libro indicado. A través de una exploración detallada y práctica, Python aplicado a seguridad y redes explora cómo la programación en Python puede transformar y mejorar la gestión de la seguridad y las redes. Gracias a su lectura, aprenderá acerca de la automatización de tareas y de la implementación de herramientas de detección y defensa. También será capaz de: - Utilizar Python para automatizar tareas de seguridad y administración de redes. - Explorar el uso de bibliotecas populares como Scapy, Nmap y Socket para desarrollar herramientas de análisis de tráfico, escaneo de puertos y detección de vulnerabilidades. - Implementar técnicas de análisis forense y auditorías de seguridad utilizando Python. - Dominar la creación de scripts para interactuar con API y servicios web, así como para desarrollar aplicaciones de seguridad customizadas. Asimismo, con este libro disfrutará de proyectos y ejemplos prácticos para consolidar los conceptos aprendidos y fomentar la experimentación. Podrá descargar el material adicional gratuito con el código de la primera página desde www.marcombo.info. Este libro ha sido diseñado para estudiantes, profesionales de la seguridad informática, administradores de redes e interesados en aprender cómo aplicar Python en el contexto de la seguridad y las comunicaciones en red. Con él, estará equipado para enfrentar los desafíos del mundo digital de hoy y aprovechará la flexibilidad y el poder de Python para proteger y optimizar sus sistemas de redes. No deje escapar la oportunidad de aprender sobre este tema, de la mano de todo un profesional del ámbito de la programación. Seguro que no le defraudará.

Solucionar uno mismo los problemas derivados del análisis de las colecciones de datos por medio del diseño de algoritmos es esencial para evolucionar como programador, así como saber implementar dichas soluciones utilizando el lenguaje de programación Python. Si quiere aprender nuevas formas de representar datos, su manejo y su uso en la solución de problemas, este libro le proporcionará todo lo que necesita. En él se mantiene la premisa de que enseñar a programar debe ir más allá de explicar un lenguaje de programación, debe desarrollar la capacidad de análisis, despertar el interés por diseñar soluciones eficaces y eficientes, promover la escritura de código agradable de leer y, por lo tanto, fácil de mantener y evolucionar, y debe convencer acerca de la importancia de probar todos los algoritmos, para asegurarse de que funcionan correctamente. Este manual se organiza en cuatro capítulos: el primero está dedicado a las listas; el segundo, a los conjuntos; el tercero, a los diccionarios, y el cuarto, a los arreglos. Cada tema se desarrolla poniendo especial énfasis en el concepto, dado que lo importante es entender la teoría para luego poder llevarla a la práctica y usarla en el diseño de algoritmos con éxito. Además, todos los programas escritos en Python, presentados como ejemplos o como solución a los problemas, pueden consultarse en un repositorio de GitHub. Sin duda, este es un libro imprescindible para todos aquellos que tengan conocimientos básicos de algorítmica y quieran profundizar en esta área. También se ajusta muy bien a materias de ciencias de la computación dedicadas a la enseñanza del desarrollo de algoritmos y su implementación usando lenguajes de programación, por lo que es el manual ideal para las primeras materias de cualquier plan de estudios que incluya este campo del saber. Si antes de profundizar en este libro quiere asentar las bases del pensamiento algorítmico e introducirse en algunos de los elementos básicos del lenguaje, le recomendamos el libro Aprende a programar en Python: de cero al infinito.

As Python continues to grow in popularity, projects are becoming larger and more complex. Many Python developers are now taking an interest in high-level software design patterns such as hexagonal/clean architecture, event-driven architecture, and the strategic patterns prescribed by domain-driven design (DDD). But translating those patterns into Python isn’t always straightforward. With this hands-on guide, Harry Percival and Bob Gregory from MADE.com introduce proven architectural design patterns to help Python developers manage application complexity—and get the most value out of their test suites. Each pattern is illustrated with concrete examples in beautiful, idiomatic Python, avoiding some of the verbosity of Java and C# syntax. Patterns include: Dependency inversion and its links to ports and adapters (hexagonal/clean architecture) Domain-driven design’s distinction between entities, value objects, and aggregates Repository and Unit of Work patterns for persistent storage Events, commands, and the message bus Command-query responsibility segregation (CQRS) Event-driven architecture and reactive microservices