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Recursos de aprendizaje para #Python, #Django y Flask @TodoPythonCanal
El 1 de mayo el acceso a Todo Python sube de 30€ a 40€.
Si llevas tiempo dudando, este es el momento de entrar y ahorrarte 10€.
Con un solo pago tendrás acceso a un canal en crecimiento con herramientas de desarrollo y recursos de aprendizaje de Python, Django y Flask, todo organizado por categorías para que encuentres rápido lo que necesitas.
Si quieres entrar, hazlo antes de la subida.
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No olvides poner tu alias de Telegram y escribir en el concepto Todo Python 2026, para que te pueda localizar, comprobado el pago, te envío un enlace personalizado para acceder al canal.
Cualquier duda pregunta en mi cuenta @JoseAJimenez y te doy mas información.
Mañana es el directo de la Charla de 24H24L con un tema muy interesante
¿Linux es seguro?
Con un invitados de lujo
- Samuel(Yo virtualizador)
- Felipe(weareDMNTR)
- Dani(Cr0hn)
Produce David Vaquero(Cursos de desarrollo)
Empezamos a las 18:45 29 Abril
Youtube canal 24H24L
24H24L" rel="nofollow">https://www.youtube.com/@24H24L
Este Viernes 1 de Mayo SUBE el pago único para acceder a TODO el contenido de Todo Python.
De 30€ a 40€
Si te interesa los +300 herramientas de y +500 recursos de Python, Django o Flask.
Realiza el pago único ahora que esta mas barato.
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Django-Freeze: Genera un sitio estático de un proyecto en Django.
Distribuido con licencia MIT.
Para mas información visita su GitHub.
https://github.com/fabiocaccamo/django-freeze
#estatico #django
Mas de 300 herramientas de desarrollo y mas de 400 recursos de aprendizaje de Python,Django o Flask están disponible en el canal de Telegram de Todo Python.
Por solo un pago único de 30€ accedes para siempre al contenido del canal, tu biblioteca de Python personal donde aprende o ampliar conocimiento en muchos ámbitos de Python.Читать полностью…
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Los recursos y herramientas de desarrollo esta semana en el canal Todo Python fueron:
Recursos
▪️Tipos de memoria en LangChain.
▪️Configurando PDB.
▪️ Optimización de memoria en aplicación web.
▪️Mitos falsos de Django.
▪️Python para programadores de Java.
▪️Base de datos en Django.
Herramientas.
▪️Librería para PDF.
▪️Librería para servidores DNS.
▪️Editor para Django Admin.
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Listado de buenas prácticas para PyPI.
https://github.com/lirantal/pypi-security-best-practices
Python libraries used for astronomy and astrophysics
Book: https://pythonclcoding.gumroad.com/l/aphll
Los recursos y herramientas de desarrollo esta semana en el canal Todo Python fueron:
Recursos
▪️Descriptores en Python.
▪️Django con Alpine AJAX.
▪️ Asincronía en Python.
▪️Tutorial de POO en Python.
▪️Clases amigas
Herramientas.
▪️ORM asíncrono.
▪️Libreria para CAD.
▪️ Librería de llamadas en grupo de Telegram.
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https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
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Todo Python es mucho más que un canal: es una biblioteca viva para quienes quieren aprender, crear y mejorar con Python, Django y Flask.
Cada semana recibes:
▪️ 6 recursos de aprendizaje.
▪️ 3 herramientas de desarrollo
Contenido organizado por categorías: IA, desarrollo, editores, bases de datos, teoría, entornos virtuales, datos, gráficas y mucho más.
Además, ya tienes acceso a:
▪️ Más de 300 herramientas de desarrollo.
▪️Más de 500 recursos seleccionados.
Todo está pensado para que ahorres tiempo, descubras recursos útiles de verdad y tengas siempre a mano material de calidad para seguir creciendo como desarrollador.
💶 Acceso único: 30€
Sin suscripciones, sin pagos recurrentes. Pagas una sola vez y accedes a un repositorio de recursos que sigue creciendo cada semana.
Si te tomas en serio Python, este canal te va a ahorrar horas de búsqueda y te va a dar herramientas que realmente marcan la diferencia.
Todo Python: aprende más, desarrolla mejor y avanza más rápido.
Si te interesa, puedes realizar el pago por:
Por solo un pago único de 30€ accedes para siempre al contenido del canal, mas de 300 recursos de aprendizaje y mas 200 herramientas.
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He subido una segunda edición de mi libro Don Clojure de la Mancha, actualizando ejemplos a las nuevas versiones: https://don-clojure-de-la-mancha.es/
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Los recursos y herramientas de desarrollo esta semana en el canal Todo Python fueron:
Recursos
▪️Guía sobre CUDA.
▪️Estructuras de compresión propias.
▪️Gestor de entornas virtuales para data science.
▪️ Test parametrizados en Pytest..
▪️standard output y standard error en Python.
Herramientas
▪️Framework compatible con FastAPI.
▪️Libreria para IMAP.
▪️Datos anónimos en PostgreSQL/Django
Mas de 200 herramientas de desarrollo y mas de 400 recursos de aprendizaje de Python,Django o Flask están disponible en el canal de Telegram de Todo Python.
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Repositorio con unos cuantos scripts para automatización de tareas.
https://github.com/geekcomputers/Python
#repositorio
Empezamos en directo
https://youtube.com/live/eA0QbDgc-sY?feature=share
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¡Hola a todos! Un aviso importante para el canal:
A partir del 1 de mayo vamos a subir el precio del pago único de Todo Python de 30€ a 40€.
La verdad es que el canal ha crecido muchísimo: ya tenemos +300 herramientas y +500 recursos organizados, y cada semana sigo añadiendo 3 herramientas nuevas y 6 recursos más. Es un curro que da sus frutos y el tiempo de subir precio ha llegado.
Si llevabas tiempo pensando en unirte, este es el momento perfecto: entras por 30€ (ahorras 10€) y desde ya tienes acceso a todo el catálogo actual más todo lo que publique de aquí en adelante.
No es una suscripción mensual ni nada raro. Es pago único y ya está.
Pero si quieres aprovechar el precio actual, no lo dejes para última hora. 😉
¡Gracias por estar por aquí! 🐍
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Si quieres apoyar el proyecto 24H24 como mi podcast o mi newsletter, una buena forma es utilizando mis enlaces referidos de Amazon, comprando por esos enlaces recibo una pequeña comisión sin que suba el precio de compra.
EPOMAKER Ajazz AK820 Pro 75% Gasket Teclado Mecánico Inalámbrico/Bluetooth/USB-C, Iluminación RGB, con TFT Pantalla y Foam insonorizantes para Mac/Win/PC (Grey, Ajazz Gift Switch)
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YUNZII B75 Pro MAX Teclado Mecánico Inalámbrico, Diseño 75% con Pantalla TFT y Control Giratorio, Hot Swap, QMK/Via, RGB, BT/USB-C/2,4G para Win/Mac (Beige, Cocoa Cream V2 Switch)
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Empezamos directo Solo 24H24L, hablare de algunas noticias sobre:
- Arch wiki y Xlibre.
- Polémica con Veracrypt con Microsoft
-juego de las distros
- Qwen software libre
- Ley Michigan
- Herramienta sniffer.
https://youtube.com/live/wEku0ltaG2w?feature=share
Most people learn Python in random order. No wonder they feel stuck.
This roadmap fixes that.
Here are the 5 layers every data professional must master, in order:
𝟭. 𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 (𝗙𝗼𝘂𝗻𝗱𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻)
Variables, loops, functions, error handling, collections.
Do not skip this. Everything else breaks without it.
𝟮. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗛𝗮𝗻𝗱𝗹𝗶𝗻𝗴 & 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴
Pandas, NumPy, file handling, SQL integration, data cleaning.
This is where your actual job begins.
𝟯. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗟𝗶𝗯𝗿𝗮𝗿𝗶𝗲𝘀
Matplotlib, Seaborn, EDA, statistical functions, hypothesis testing.
Can you turn raw data into a decision? This layer teaches you how.
𝟰. 𝗔𝗱𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲𝗱 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 & 𝗠𝗟
Scikit-Learn, clustering, feature engineering, big data tools.
This is what gets you promoted.
𝟱. 𝗜𝗻𝗳𝗿𝗮𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 & 𝗕𝗲𝘀𝘁 𝗣𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗰𝗲𝘀
Git, virtual environments, unit testing, workflow scheduling.
This is what separates professionals from beginners.
The mistake most people make, they jump straight to ML without nailing the foundation.
You cannot build insights on broken code.
Master the layers. In order. With real data.
Save this roadmap and share it with someone who needs direction.
Where are you on this right now?
♻️ Repost to help someone learning Python the right way
/channel/CodeProgrammer ✅
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EWEADN x Attack Shark R6 Ratón Inalámbrico para Juegos Lightspeed, Diseño Ultraligero de 39G, HyperSpeed con 8K Hz, Sensor PAW3950, Nordic52840, Up to 42K dpi, Ratones E-Sports de Tres-Modos - Blanco
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🐍 Python Strings (Text Manipulation) 🔤
Strings are sequences of characters, used for handling text data. They are immutable, meaning once created, they cannot be changed directly. Python provides many built-in methods for working with strings.
👉 Essential for almost any program that interacts with text, from usernames to file paths.
🔹 1. What is a String?
A string is a sequence of characters, enclosed in single quotes '', double quotes "", or triple quotes """ """ for multi-line strings.
Example:
name = "Pythonista"
message = 'Hello, world!'
multiline = """This is
a multi-line
string."""
print(name)
Pythonista0).[start:end]. The end index is exclusive.word = "developer"
print(word[0]) # First character
print(word[3:7]) # Characters from index 3 up to (but not including) 7
print(word[-1]) # Last character
delopr+ operator.len() function: Returns the number of characters in a string.first = "Hello"
last = "World"
full_message = first + " " + last + "!"
print(full_message)
print(len(full_message))
Hello World!12.upper() / .lower(): Convert to uppercase/lowercase..strip(): Removes leading/trailing whitespace..replace(old, new): Replaces occurrences of a substring..split(delimiter): Splits the string into a list of substrings.text = " Hello Python! "
print(text.strip())
print("apple,banana,cherry".split(','))
print("Python".replace('o', '0'))
Hello Python!['apple', 'banana', 'cherry']Pyth0nf or F.item = "book"
price = 19.99
print(f"The {item} costs ${price:.2f}.") # .2f for 2 decimal places
The book costs $19.99.
Ya hemos vuelto con la publicación en el canal de Todo Python, hoy se ha publicado una herramienta de desarrollo y dos recursos. Cada semana se publican 6 recursos de aprendizaje y 3 herramientas de Python, Django o Flask.
Por solo un pago único de 30€, pagas una vez y accedes siempre, podrás conocer mucho mejor Python.
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No es algo de Python pero es un libro de programación en Español de alguien que conozco que sabe mucho
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🐍Python Lists (Data Structures) 📦
🔹 1. What is a List?
A list is a sequence of values (items). They are ordered, changeable (mutable), and allow duplicate members. Defined by square brackets [].
Example:
my_list = ["apple", 3.14, True, 100]
print(my_list)
['apple', 3.14, True, 100]0 for the first item.fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits[0]) # First item
print(fruits[2]) # Third item
print(fruits[-1]) # Last item
applecherrycherrycolors = ["red", "green", "blue"]
colors[1] = "yellow" # Change 'green' to 'yellow'
print(colors)
['red', 'yellow', 'blue'].append(): Adds an item to the end of the list..insert(index, item): Adds an item at a specific index.names = ["Alice", "Bob"]
names.append("Charlie") # Add to end
names.insert(0, "David") # Add at the beginning
print(names)
['David', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'].remove(item): Removes the first occurrence of a specified item..pop(index): Removes (and returns) the item at a specified index (or the last item if no index is given).del list[index]: Deletes the item at a specific index.numbers = [10, 20, 30, 20, 40]
numbers.remove(20) # Removes first '20'
del numbers[0] # Removes '10'
print(numbers)
[30, 20, 40]
Principios de Deep Learning(teoría)
https://arxiv.org/pdf/2106.10165