328-.Prospector: Librería para inspeccionar dentro de ficheros de código fuente de Python y proporciona información sobre clases, métodos y otros componentes. Entre sus funcionalidades destacamos:

• Configuración mediante profiles mediante ficheros YAML.
• Funciona con librerías y framework, autoconfigurandose.
• Diversos niveles para inspeccionar.

Distribuido con licencia GPL-v2.0.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2DAzN3L
#analisis
Buen día y mañana mas.

329-.PyPDF2: Librería que permite realizar varias operaciones en PDF desde Python, entre las que se encuentran separar o unir PDF, añadir contraseñas, ver los metadatas, ver opciones y mas.

Distribuido con licencia BSD-3 Clausulas.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2DLYQUH
#pdf
Buen día y mañana mas.

330-.Pytesseract: Librería para Python que es un wrapper para trabajar con Tesseract-OCR,que permite reconocer y leer texto en imágenes.

Distribuido con licencia GPL-3.0
Para mas información visitar su GitHub https://github.com/madmaze/pytesseract
#pdf #imagen
Buen día y mañana mas.

331-.MechanicalSoup: Librería para automatizar la interacción con una web, permite almacenar y enviar cookies, seguir redirecciones, seguir enlaces y enviar formularios.

Soporte para Python 2.7.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2Ec9a6a
#web
Buen día y mañana mas.

332-.Python-mss: Módulo de Python que permite realizar capturas de pantalla de forma rápida y sencilla. Entre sus funcionalidades destacamos.

• Crea ficheros PNG.
• Soporte para PIL.
• Captura un monitor o varios.
• Permite capturar una trozo de pantalla.
• Integración con Numpy y OpenCV.

Soporte para Python 2 y 3.
Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2DUnLFz
#imagen
Buen día y mañana mas.

330-.NapkinML: Pequeña librería con implementación de modelos de machine learning en NumPy. Los modelos que incluye son:

• K-Nearest Neighbors .
• Linear Regression .
• Linear Discriminant Analysis .
• Logistic Regression .
• Multilayer Perceptron .
• Principal Component Analysis .

Distribuido con licencia MIT.
Para mas información visitar GitHub http://bit.ly/2rSV8E0
#IA
Buen día y mañana mas.

331-.Django-ajax-selects: Paquete para Django que permite implementar autocompletado para campos de texto, ForeignKey y de relaciones ManyToMany. Entre su funcionalidades ,destacamos.

• Trabaja en Django admin como en vistas normales.
• Resultado en formato HTML.
• Consulta de búsqueda configurable.

Soporte para Django 1.8 hasta 2.1.

Distribuido con licencia GPL-3.0

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2GvO4Au
#djangoadmin #django
Buen día y mañana mas.

332-.Django-rq: Librería de Python que proporciona integración con Django para Redis Queue(librería para gestionar colas en Redis). Permite configurar colas en el archivo de configuración de Django (settings.py).

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2FygoAT
#django #bd
Buen día y mañana mas.

333-.Ibis: Framework para Python diseñado para aplicaciones en el ecosistema Apache Hadoop y base de datos SQL. Cuyo objetivo es simplificar el flujo de trabajo de análisis y hacerlos mas productivos.

Distribuido con licencia Apache-v2.0

Para mas información visitar su web http://bit.ly/2E6mnjh
#framework #bd
Buen día y mañana mas.

334-.Pexpect: Módulo para para Python que permite controlar de forma interactiva otra aplicación, automatizando diversas acciones. Proporciona una línea de comando para ejecutar acciones sobre la aplicación controlada.

Distribuido con licencia ISC.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2EdoVw4
#configuracion #shell
Buen día y mañana mas.

335-.Weppy: Framework web full stack diseñado para ser simple en el desarrollo, utiliza componentes de web2py y con un sintaxis inspirada en Flask. Entre sus funcionalidades destacamos.

• Sistema de rutas.
• ORM.
• Motor de plantillas potente.
• Soporte para extensiones.
• Sistema de autentificación.

Distribuido con licencia BSD-3 Clausulas o licencia propia.

Para mas información visitar su web http://bit.ly/2s55roL
GitHub http://bit.ly/2BSPxgG
#framework #web
Buen día y mañana mas.

336-.Datastream.io: Framework en tiempo real para detectar anomalías en Python, ElasticSearch y Kibana. Permite visualizar flujos de datos tratados con EleasticSearch que serán visualizados con Kibana, también permite utilizar otras herramientas como Boken o ejecutarlo en un notebook de Jupyter.

Soporte para Python 3.
Distribuido con licencia Apache-v2.0.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2DXbBbR
#analisis #cientifico #datos #gráficas
Buen día y mañana mas.

337-.Japronto: Framework rápido,escalable y asíncrono que integra un servidor HTTP basado en uvloop y picohttpparser. Diseñado para ser muy rápido, entre sus funcionalidades destacamos:

• Implementación de HTTP 1.x.
• Soporte para HTTP pipelining.
• Vistas asíncronas y sincronías.
• Soporte para recarga del código con los cambios.

Soporte para Python 3.5+
Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2FLQBW7
#framework #asincrono
Buen día y mañana mas.

338-.Mango: Implementación de BDD para Python, fácil de usar, compatible con Unittest y permite utilizarlo con código de test ya desarrollado.

Soporte para Python 3, distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2E51kul
#testing #desarrollo
Buen día y mañana mas.

339-.Hug: Framework que facilita el diseño y desarrollo de API sobre HTTP o a través de una línea de comando para Python, es el camino para rápido para el desarrollo de una API en Python 3. Entre sus funcionalidades destacamos:

• Gestión de versiones, podemos tener disponibles múltiples versiones de nuestra API.
• Documentación automática.
• Anotaciones.
• Desarrolla una vez y utiliza en cualquier lugar.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su web http://bit.ly/2C0Noj2
#desarrollo
Buen día y mañana mas.

Buenas.
Como muchos de vosotros sabréis tengo varios canales; @UnDiaUnaAplicacion,@UnPythonAlDia y @AprendePython, y un podcast @TomandoUnCafe. Que requieren un tiempo para generar contenido, los dos primeros canales son diarios y seguir ese ritmo de publicación es arduo.

He pensado que necesito reorganizar mi tiempo para poder empezar otros proyectos y tener algo mas de tiempo para mí. Por este motivo, he tomado la decisión de los canales diarios(@UnDiaUnaAplicacion y @UnPythonAlDia) dejaran de serlo y los fines de semana no publicaré aplicaciones, solo de Lunes a Viernes. Creo que no afectara mucho a la calidad y al objetivo que pretendía con los canales.

Para el canal @AprendePython y el podcast esta decisión no afecta porque se periodicidad es mas irregular.

Espero que comprendáis y entendáis la decisión, prefiero no publicar los fines de semana ,antes de quemarme con los canales diarios.

Un saludo.

340-.Kgb: Librería que implementa las funciones espia, que permiten interceptar y grabar las llamadas a una función, para los test unitarios. Soporte para Python 2 y 3.
Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2C6CQiv
#testing
Buen día y mañana mas.

341-.Birdseye: Depurador gráfico para Python utilizando AST(árbol de sintaxis), representar de una forma visual los valores de las expresiones y consiguiendo que el trabajo de depurar código sea mas eficiente. Funciona mediante el uso de un decorador que debe poner en las funciones que queramos depurar.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2spnINx
#debug
Buen día y mañana mas.

342-.Uplink: Cliente HTTP declarativo para Python, ofrece objetos reutilizables y autosuficientes para acceder a servicios web HTTP. Utilizando decoradores y anotaciones permite que una clase de Python se convierta en un consumidor de un servicio web HTTP.

Trabaja con Request, asyncio y Twisted.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información su web http://bit.ly/2EEO2Ze
#desarrollo
Buen día y mañana mas.

343-.MetaFunctions: Librería que permite realizar composición, función que contiene otra función, de funciones y permite crear “pipeline” de datos separadas de la ejecución. Muy fácil de utilizar, no incluye nueva sintaxis para utilizar esta librería. Como ventajas tenemos.

• Reutilización.
• Legibilidad.
• Inspección.
• Usos avanzados en la composición.

Distribuido con licencia MIT.
Soporte para Python 3.5+.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2srlCwL
#desarrollo
Buen día y mañana mas.

344-.Seldon-Core: Plataforma para desplegar modelos de machine learning en Kubernetes, proporciona un toolkit para crear tus propios modelos. Incluye una serie de modelos, como son:

• Para Python: Tensorflow y Sklearn.
• Spark
• H2O.

Las máquinas desplegadas puede ser accedidas mediante API REST y gRPC.

Distribuido con licencia Apache-v2.0.

Para mas información visitar su web http://bit.ly/2o2E2OW
GitHub http://bit.ly/2BWcFzD
#IA #despliegue
Buen día y mañana mas.