En las últimas entradas se ha desarrollado una pequeña aplicación basada en Django para buscar citas de los Simpson de una base de datos. Para simplificar el seguimiento de estas entradas, se ha subido el código a un repositorio de Bitbucket: Acceder.
Esta es la última entrada acerca del motor de búsqueda de citas de los Simpson. En esta entrada, añadiremos autenticación, de modo que los usuarios de la API necesiten una cuenta de usuario. Esto cambiará ligeramente el protocolo de comunicación, ya que los usuarios deberán registrarse primero.
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En esta entrada, continuaremos con nuestro buscador de frases de los Simpson. Hasta ahora, tan solo hemos tenido acceso a los datos creados por la propia aplicación. Ahora vamos a ver cómo acceder a una base de datos existente. Este paso es muy importante, ya que nos permite crear una interfaz a un sistema de recolección y procesado de datos más complejo, que use otras tecnologías en paralelo.
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En las cuatro últimas entradas, hemos tomado contacto con el funcionamiento básico de Django. Queremos usarlo para crear una fuente de datos que responda a peticiones básicas. Ya hemos visto como conseguir las respuestas en formato HTML; y dado que HTML es un formato estructurado, podemos considerar que ya hemos cumplido esta misión, más o menos. Pero para servir datos, un formato más apropiado es JSON. En esta entrada, conoceremos el Django REST framework, una plataforma que se encarga de ayudar en la creación de aplicaciones REST, como la que estamos buscando.
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En esta nueva entrada, daremos una nueva vuelta de tuerca a nuestro buscador de frases de los Simpson. En la última entrada, vimos cómo hacer una aplicación interactiva. Pero tuvimos que romper algunas reglas por el camino: mezclamos código Python y HTML, y desactivamos funcionalidades de seguridad de Django para que funcionara. En esta entrada vamos a redimirnos y usar las plantillas HTML.
En la entrada anterior, creamos una aplicación básica en Django que devolvía citas aleatorias de los Simpson. La aplicación no era interactiva, es decir, no procesaba la petición del cliente. En esta entrada, modificaremos nuestra aplicación para que sea interactiva. Concretamente, crearemos un buscador simple que nos devolverá las citas que contengan ciertas palabras.
En la entrada anterior, dimos una introducción básica a Django. En esta entrada crearemos una aplicación simple, que nos dará una cita aleatoria de los Simpson cuando accedemos a ella mediante un navegador. Esto nos permitirá ver en funcionamiento las piezas del mecanismo de Django que más adelante usaremos para servir datos.
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Python no es un lenguaje nuevo. Sin embargo, en los últimos años, su popularidad ha crecido de la mano del data science. Cada vez más analistas de datos usan Python como lenguaje principal. ¿Y cuál es la razón de este crecimiento, especialmente teniendo en cuenta la existencia de otros lenguajes y entornos específicos como R, Matlab u Octave?
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En esta última entrada sobre librerías de visualización gráfica en Python, revisaremos Bokeh, una librería orientada a la creación de gráficas interactivas basadas en HTML/JS. Estas gráficas pueden usarse en una aplicación o página web para mostrar resultados.
Dibujar gráficas es una parte esencial del análisis de datos; no sólo para presentar los resultados finales, sino también para entender mejor lo que tenemos entre manos. Como se vió en la entrada anterior, Pandas tiene un subsistema de representación gráfica muy práctico. Sin embargo, a veces los gráficos simples que produce este subsistema son insuficientes para una visualización más completa y profunda. Aquí es donde entra Seaborn, dándonos una serie de representaciones gráficas orientadas a la visualización de conjuntos de datos complejos y con especial atención a la claridad.