lunes, 30 de octubre de 2023

 

Python y Maya




Mejorando la fluidez y optimización en el diseño 3D

 

En el mundo del diseño 3D, la colaboración entre programadores y artistas visuales es esencial para lograr resultados fluidos y optimizados. En esta publicación, exploraremos la importancia de Python en el entorno de Maya, destacando los aportes de cada uno de estos actores y cómo su trabajo conjunto puede llevar a la excelencia en la industria. Además, conoceremos a Anima Kitchent, una empresa líder que ha demostrado su profesionalidad en este ámbito.

Python esl lenguaje versátil para el desarrollo en Maya: Python se ha convertido en el lenguaje de programación preferido por muchos desarrolladores en el ámbito del diseño 3D. Su sintaxis sencilla y legible, combinada con su amplia gama de bibliotecas y herramientas, lo convierten en una opción poderosa y eficiente para trabajar en Maya. Con Python, los programadores pueden automatizar tareas repetitivas, crear herramientas personalizadas y mejorar el flujo de trabajo en general.

Maya va potenciando la creatividad con Python: Maya, por su parte, es una de las herramientas más populares en el mundo del diseño 3D. Su capacidad para interactuar con Python brinda a los diseñadores una gran flexibilidad y control sobre su trabajo. Al utilizar Python en Maya, los artistas pueden personalizar y extender las capacidades del software, permitiéndoles explorar nuevas ideas y técnicas creativas. Además, la facilidad de integración de Python en Maya hace que su aprendizaje sea accesible para aquellos que desean ampliar sus habilidades en programación.

#Anima Kitchent es un referente en la industria: En este contexto, se posiciona como una empresa destacada que ha sabido aprovechar al máximo las ventajas de Python en el diseño 3D. Su enfoque profesional y su experiencia en la creación de contenido animado de alta calidad los convierten en un referente en la industria. Al trabajar con Maya y Python, ésta empresa ha logrado optimizar sus procesos de producción, ofreciendo resultados excepcionales a sus clientes.

Ejemplo de código y beneficios empresariales: Un ejemplo concreto de cómo Python facilita el trabajo en Maya es la automatización de tareas repetitivas. Mediante la creación de scripts personalizados, los programadores pueden ahorrar tiempo y esfuerzo al realizar acciones comunes, como la generación de objetos, la aplicación de materiales o la renderización de escenas complejas. Esto no solo agiliza el proceso de producción, sino que también reduce los errores humanos y permite a los diseñadores centrarse en aspectos más creativos de su trabajo.

Para las empresas, contar con un programador de Python especializado en Maya supone numerosos beneficios. Además de la optimización del flujo de trabajo, se logra una mayor eficiencia, lo que se traduce en una reducción de costos y tiempos de entrega más cortos. Además, el nivel de personalización y control que brinda Python en Maya permite adaptarse de manera más flexible a las necesidades específicas de cada proyecto.

Python y Maya son dos herramientas indispensables en el mundo del diseño 3D. La combinación de la versatilidad de Python y la potencia de Maya permite a los profesionales de ambos campos mejorar la fluidez y optimización en sus trabajos. Empresas destacadas como #Anima Kitchent han demostrado cómo el uso de Python en Maya puede marcar la diferencia en la calidad y eficiencia de los proyectos. Si deseas adentrarte en este fascinante tema, te invitamos a investigar más sobre Python en Maya y descubrir todas las posibilidades que ofrece esta poderosa combinación.

 Fº Javier Fiestas Botella

domingo, 29 de octubre de 2023

Mi Viaje a los 45+

 

Dedicación y Pasión en la Programación

Mi Viaje a los 45+

El camino de la programación no conoce barreras de edad, solo reconoce la pasión, la dedicación y la perseverancia. A los 45 años, decidí emprender un nuevo viaje en el mundo de la tecnología, y ha sido una experiencia gratificante e inspiradora.

En medio de la pandemia, me sumergí en el estudio de lenguajes de programación como HTML5 y Python. A través de cursos en línea y proyectos personales, adquirí habilidades sólidas en programación, hasta el punto de completar cursos de alto calibre en Python y especialización en inteligencia artificial en Tokio School. Mis proyectos, como aplicaciones de gestión de restaurantes y sistemas de fichaje de empleados, me demostraron que la pasión y el compromiso pueden abrir puertas en cualquier etapa de la vida.

Mi trayecto incluyó la creación de bases de datos con SQLite y MySQL, así como la capacitación en MySQL y GIT. Me sumergí en el mundo de Python, creando desde aplicaciones de restaurante hasta páginas web en Flask y HTML5.

Hoy, estoy en búsqueda de una oportunidad para aplicar mis habilidades y crecer junto a una empresa comprometida con la innovación y el aprendizaje continuo. Si bien mi trayecto no se alinea con la formación académica tradicional, estoy seguro de que la pasión y la dedicación pueden superar cualquier desafío.

Este mensaje es un llamado a todas las empresas: consideren a personas apasionadas que desean contribuir y crecer junto a ustedes. La diversidad de experiencias y perspectivas puede enriquecer sus equipos y proyectos.

El viaje no se trata de dónde comenzamos, sino de dónde podemos llegar con determinación y la oportunidad adecuada. ¿Estás listo para dar ese paso adelante? Estoy seguro de que puedo aportar mucho a su empresa y aprender al máximo.

Javier Fiestas Botella

Email: javierfiestasbotella@gmail.com

linkedin.com/in/francisco-javier-fiestas-botella-118a011ba

#PasiónPorLaProgramación #ExperienciaEnriquecedora #DiversidadEnTecnología

 

 

Cómo Convertirse IA en un Experto con Python

 



Explorando el Mundo de la Ingeniería de Datos

Cómo Convertirse en un Experto con Python

La revolución digital ha impulsado la demanda de profesionales capaces de transformar datos en información valiosa. Los ingenieros de datos son la columna vertebral de esta transformación, encargados de recopilar, procesar y gestionar datos para proporcionar insights significativos. Si alguna vez te has preguntado sobre la emocionante trayectoria de la ingeniería de datos y cómo puedes convertirte en un experto en Python, este artículo está diseñado para inspirarte y guiarte en el camino.

¿Qué es un Ingeniero de Datos?

Los ingenieros de datos son arquitectos detrás de los bastidores que construyen y mantienen sistemas para recopilar y procesar datos. Su misión es transformar datos crudos en información que las empresas puedan utilizar para tomar decisiones fundamentadas. Esto involucra la extracción, transformación y carga de datos (ETL), la gestión de bases de datos, la implementación de pipelines de datos y mucho más.

Herramientas esenciales en la Ingeniería de Datos

1.    Python: El Lenguaje de la Ciencia de Datos Python es el lenguaje de elección para la ingeniería de datos. Su sintaxis clara y su amplio ecosistema de bibliotecas, como Pandas, Numpy y Matplotlib, lo convierten en la herramienta ideal para manipular, analizar y visualizar datos.

2.    Apache Spark: Potencia en la Escalabilidad Apache Spark es una potente herramienta para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo. Su compatibilidad con Python a través de PySpark lo convierte en una opción vital para la ingeniería de datos.

3.    SQL: El Lenguaje Universal de las Bases de Datos El conocimiento de SQL es esencial para gestionar y consultar bases de datos. Es una habilidad imprescindible para todo ingeniero de datos.

Cómo Convertirse en un Ingeniero de Datos

1.    Aprende Python: Comienza por dominar Python. Libros como "Python for Data Analysis" de Wes McKinney y "Data Science for Python" de Jake VanderPlas son excelentes recursos.

2.    Explora Bases de Datos: Adquiere experiencia con bases de datos SQL y NoSQL, como PostgreSQL, MySQL y MongoDB.

3.    Domina Spark: Aprende a trabajar con Apache Spark y PySpark. Puedes encontrar cursos y tutoriales en plataformas como Coursera y edX.

4.    Proyectos Prácticos: Realiza proyectos de datos reales para aplicar tus conocimientos. Por ejemplo, puedes construir un pipeline de datos utilizando Apache Spark y Python para procesar grandes conjuntos de datos.

5.    Redes Profesionales: Únete a comunidades en línea, como Stack Overflow y LinkedIn, para conectarte con otros profesionales y aprender de su experiencia.

Cómo Preparar Datos para Análisis

La preparación de datos es una parte fundamental de la ingeniería de datos. Aquí hay algunos pasos clave para preparar datos antes de su análisis:

1.    Exploración de Datos: Comienza por explorar tus datos, identificando valores faltantes, duplicados o atípicos. Pandas en Python es una excelente herramienta para esta tarea.

2.    Limpieza de Datos: Limpia tus datos, eliminando o rellenando valores faltantes y tratando los valores atípicos.

3.    Transformación de Datos: Realiza transformaciones necesarias, como cambiar formatos de fecha, aplicar codificaciones de variables categóricas y normalizar datos.

4.    Integración de Datos: Combina datos de múltiples fuentes si es necesario, utilizando herramientas como Pandas o SQL.

 

20 buenas prácticas

 

20 buenas prácticas de programación en Python

1.    Utiliza # -*- coding: utf-8 -*-: Esto asegura que Python interprete correctamente los caracteres especiales y los caracteres no ASCII en tu código.

2.    Sigue la Guía de Estilo de Python (PEP 8): Adhiérete a las convenciones de estilo de Python para mantener tu código limpio y legible.

3.    Comenta tu código: Proporciona comentarios descriptivos para explicar la lógica de tu código y facilitar su comprensión.

4.    Escribe funciones concisas: Divide tu código en funciones más pequeñas y reutilizables en lugar de tener un monolito.

5.    Utiliza nombres descriptivos de variables: Elige nombres de variables que sean significativos y claros en lugar de abreviaturas crípticas.

6.    Gestiona excepciones con prudencia: Asegúrate de manejar las excepciones de manera adecuada para evitar interrupciones inesperadas en tu programa.

7.    Usa listas por comprensión: Simplifica la creación y transformación de listas utilizando listas por comprensión.

8.    Evita repeticiones de código: No dupliques código; en su lugar, utiliza funciones y clases para reutilizarlo.

9.    Documenta tus funciones y módulos: Proporciona docstrings para describir la funcionalidad de tus funciones y módulos.

10. Aplica principios de programación orientada a objetos: Crea clases y objetos cuando sea apropiado para organizar y encapsular tu código.

11. Evita importar * de módulos: Importar todos los elementos de un módulo con from module import * puede causar conflictos y dificultar el mantenimiento. Importa solo lo que necesitas.

12. Usa bibliotecas estándar de Python: Aprovecha las bibliotecas incluidas en Python para no reinventar la rueda.

13. Prueba tu código: Implementa pruebas unitarias y pruebas de integración para garantizar la fiabilidad y calidad de tu código.

14. Mantén la simplicidad: Evita la complejidad innecesaria. La simplicidad es una virtud en Python.

15. Usa un entorno virtual: Crea entornos virtuales para aislar las dependencias de tus proyectos.

16. Versiona tu código: Utiliza sistemas de control de versiones como Git para rastrear y gestionar cambios en tu código.

17. Sé consistente en el estilo de código: Mantén la coherencia en el estilo de tu código a lo largo de todo el proyecto.

18. Planifica y comenta tus cambios: Antes de realizar cambios en el código, planifícalos y documenta los motivos detrás de cada modificación.

19. Aprende de otros: Estudia el código de otros programadores y participa en la comunidad para aprender mejores prácticas y técnicas nuevas.

20. Optimiza después de la escritura: Primero, prioriza la legibilidad y la mantenibilidad. Solo optimiza el código cuando sea necesario para mejorar el rendimiento.

 

 

 

Fº Javier Fiestas Botella

 

Python & Reflex



 

Descubre el Futuro de la Programación en Python & Reflex

Python, un lenguaje de programación que siempre se ha destacado por su simplicidad y versatilidad, da un emocionante paso hacia el futuro con la introducción de ‘Reflex’. Esta innovadora tecnología promete revolucionar la forma en que trabajamos con objetos en Python y ofrece un sinfín de posibilidades para los desarrolladores. En este artículo, exploraremos ‘Reflex’ y sus nuevas tecnologías, detallando sus ventajas y alentando a los lectores a adentrarse en esta emocionante evolución de Python.


¿Qué es ‘Reflex’ en Python y qué aporta de nuevo?

‘Reflex’ es un enfoque revolucionario en Python que redefine la forma en que interactuamos con objetos en tiempo de ejecución. Las nuevas tecnologías que ‘Reflex’ introduce permiten una manipulación dinámica de objetos, facilitando la introspección y navegación de objetos de una manera más sencilla y poderosa.

Ventajas de ‘Reflex’ en Python:

1.    Interacción Moderna: ‘Reflex’ trae consigo una forma de interactuar con objetos que se siente más en línea con los desarrollos tecnológicos actuales. Esto incluye una sintaxis más clara y simplificada para acceder y manipular objetos.

2.    Productividad Mejorada: Las nuevas tecnologías de "Reflex" permiten a los desarrolladores escribir código de manera más eficiente y rápida, lo que se traduce en un aumento significativo de la productividad.

3.    Adaptabilidad Increíble: Con ‘Reflex’, puedes crear aplicaciones altamente adaptables que pueden ajustarse dinámicamente a diferentes situaciones y requerimientos, lo que es esencial en el mundo de la programación actual.

4.    Ecosistema en Crecimiento: La comunidad de Python está abrazando ‘Reflex’ y cada vez más desarrolladores están contribuyendo a esta tecnología, lo que significa que el ecosistema de ‘Reflex’ seguirá creciendo y mejorando.

Explora "Reflex" y las Nuevas Tecnologías en Python:

Para sumergirte en el emocionante mundo de ‘Reflex’ en Python, aquí tienes algunas formas de comenzar:

·         Explora la documentación oficial de ‘Reflex’ para obtener una comprensión más profunda de sus capacidades y cómo integrarlas en tus proyectos.

·         Busca tutoriales en línea que te guíen a través de ejemplos prácticos de uso de ‘Reflex’ en situaciones reales.

·         Únete a la comunidad de Python y comparte tus experiencias con ‘Reflex’.

·         Aprender de otros desarrolladores y compartir tus conocimientos es una excelente manera de avanzar en esta nueva tecnología.

"Reflex" en Python representa el futuro de la programación en este lenguaje. Con su capacidad para simplificar la interacción con objetos en tiempo de ejecución, mejorar la productividad y hacer que tus aplicaciones sean más adaptables, es una tecnología que vale la pena explorar. ¡No pierdas la oportunidad de ser parte de esta emocionante evolución en el mundo de Python!

Simplifica python

 

Simplifica tu desarrollo con Python

¿Alguna vez has perdido tiempo escribiendo manualmente los métodos de interfaz para tus variables en Python? ¡No te preocupes más! En este artículo, te presentaré una solución que te ahorrará tiempo y esfuerzo: la función completa_interfaz(). Además, exploraremos otras funciones útiles que pueden mejorar tu flujo de trabajo en el desarrollo de software.

Descripción del código: En Python, los métodos de interfaz son una forma común de acceder y modificar variables privadas. Sin embargo, escribir estos métodos para cada variable puede ser tedioso y propenso a errores. Afortunadamente, hemos creado una serie de funciones que te ayudarán a automatizar este proceso.

La función completa_interfaz() es una de las funciones clave en este conjunto. Toma una lista de variables como argumento y genera automáticamente los métodos de interfaz correspondientes para cada una de ellas. Esto significa que ya no tendrás que escribir manualmente los getters, setters y deleters para cada variable. ¡El código se generará automáticamente!

Ejemplo de uso:

variables = ['nombre', 'apellidos', 'edad', 'email']

completa_interfaz(variables)

El resultado de ejecutar este código será la generación de los métodos de interfaz para cada variable en la lista. Por ejemplo, para la variable "nombre", se generarán los siguientes métodos:

    @property

    def nombre(self):

        return self._nombre

    @nombre.setter

    def nombre(self,valor):

        self._nombre=valor

    @nombre.deleter

    def nombre(self):

        del self._nombre

 

    @property

    def apellidos(self):

        return self._apellidos

    @apellidos.setter

    def apellidos(self,valor):

        self._apellidos=valor

    @apellidos.deleter

    def apellidos(self):

        del self._apellidos

 

    @property

    def edad(self):

        return self._edad

    @edad.setter

    def edad(self,valor):

        self._edad=valor

    @edad.deleter

    def edad(self):

        del self._edad

 

    @property

    def email(self):

        return self._email

    @email.setter

    def email(self,valor):

        self._email=valor

    @email.deleter

    def email(self):

        del self._email

 

 

Ventajas y consideraciones: La función completa_interfaz() ofrece varias ventajas significativas. En primer lugar, ahorra tiempo al evitar la escritura manual de cada método de interfaz. Además, reduce la posibilidad de cometer errores al generar automáticamente el código necesario. Esto es especialmente útil cuando trabajas con múltiples variables y quieres mantener un código limpio y legible.

Otras funciones útiles: Además de la función completa_interfaz(), hemos creado otras funciones que pueden mejorar tu flujo de trabajo en el desarrollo de software. Aquí hay un resumen de estas funciones:

  • autorelleno1(clave): Esta función genera los métodos de interfaz para una variable específica. Genera automáticamente los getters, setters y deleters correspondientes.
  • autorelleno2(clave): Esta función genera una clase que establece una conexión a una base de datos MySQL. Puedes utilizarla para simplificar la conexión a una base de datos en tus proyectos.
  • autorelleno3(n, m): Esta función verifica y valida un nombre de usuario. Verifica que el nombre de usuario tenga una longitud mínima de n y una longitud máxima de m, y que solo contenga letras y números.
  • autorelleno4(n): Esta función verifica y valida una contraseña. Verifica que la contraseña tenga una longitud mínima de n, contenga al menos un carácter no alfanumérico, al menos una mayúscula y al menos una minúscula.
  • autorelleno5(): Esta función te permite guardar información en un archivo. Puedes especificar el nombre del archivo y la información que deseas guardar.

Conclusión: El autocompletado de métodos de interfaz en Python puede ser una herramienta poderosa para simplificar tu desarrollo y ahorrar tiempo. La función completa_interfaz() te permite generar automáticamente los métodos de interfaz para tus variables, evitando así la escritura manual repetitiva. Además, hemos explorado otras funciones útiles que pueden mejorar tu flujo de trabajo en el desarrollo de software.

Espero que este artículo te haya brindado una visión general de cómo utilizar estas funciones y cómo pueden beneficiar tu desarrollo en Python. ¡No dudes en probarlas y compartir tus comentarios y sugerencias para mejorarlas aún más!

 

Francisco Javier Fiestas Botella

Javierfiestasbotella (Javi Fiestas) (github.com)

Emai: javierfiestasbotella@gmail.com

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