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Este repositorio contiene los apuntes tomados en diversos cursos de python reflejados en la siguiente tabla:
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Este repositorio contiene los apuntes tomados en diversos cursos de python reflejados en la siguiente tabla:
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| Curso | Ubicación | Duración personal | Duración de vídeos | Fuente original |
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| Curso | Ubicación | Nivel | Duración de vídeos | Duración personal | Fuente original |
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| -----------: | :------------------------------------- | :---------------: | :----------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------- |
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| -----------: | :------------------------------------- | :--------: | :----------------: | :---------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------- |
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| Python total | [contenidos](./python-total/README.md) | 200 horas | 30 horas | [Escuela Directa](https://www.udemy.com/course/python-total) |
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| HolaMundo | [contenidos](./HolaMundo/README.md) | Bajo | 5 horas | 15 horas | [Aprende python ahora!](https://www.youtube.com/watch?v=tQZy0U8s9LY&ab_channel=HolaMundo) |
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| HolaMundo | [contenidos](./HolaMundo/README.md) | 15 horas | 5 horas | [Aprende python ahora!](https://www.youtube.com/watch?v=tQZy0U8s9LY&ab_channel=HolaMundo) |
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| Python total | [contenidos](./python-total/README.md) | intermedio | 30 horas | 200 horas | [Escuela Directa](https://www.udemy.com/course/python-total) |
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Las prácticas y ejercicios aquí contenidos son los que hice mediante los cursos mencionados y por investigación propia, con mucho café e insomnio. Realmente, los apuntes no fueron pensados para compartirlos, por ello pueden tener lagunas de información o contenido adicional respecto al curso, ya que se redactaron para recordar procedimientos y conceptos que EMHO me parecieron relevantes. Teniendo un documento, a mi parecer, tan completo y entendiendo que el conocimiento debe ser libre se decidió compartirlos. Por eso, si encuentras **cualquier error puedes abrir una issue o contactar conmigo**.
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Las prácticas y ejercicios aquí contenidos son los que hice mediante los cursos mencionados y por investigación propia, con mucho café e insomnio. Realmente, los apuntes no fueron pensados para compartirlos, por ello pueden tener lagunas de información o contenido adicional respecto al curso, ya que se redactaron para recordar procedimientos y conceptos que EMHO me parecieron relevantes. Teniendo un documento, a mi parecer, tan completo y entendiendo que el conocimiento debe ser libre se decidió compartirlos. Por eso, si encuentras **cualquier error puedes abrir una issue o contactar conmigo**.
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@ -21,7 +21,7 @@ Recuerda,
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# Qué es python según chatGPT 🤖
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# Qué es python según chatGPT 🤖
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Python es un lenguaje de programación interpretado y de alto nivel. Fue creado por Guido van Rossum y lanzado por primera vez en 1991. Python se destaca por su sintaxis clara y legible, lo que lo hace muy accesible tanto para principiantes como para programadores experimentados.
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Python es un lenguaje de programación interpretado y de alto nivel. Python se destaca por su sintaxis clara y legible, lo que lo hace muy accesible tanto para principiantes como para programadores experimentados.
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Una de las características distintivas de Python es su enfoque en la legibilidad del código, lo que se conoce como el principio "bello es mejor que feo" (beautiful is better than ugly). Esto se logra mediante el uso de una sintaxis clara y estructurada que facilita la comprensión y el mantenimiento del código.
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Una de las características distintivas de Python es su enfoque en la legibilidad del código, lo que se conoce como el principio "bello es mejor que feo" (beautiful is better than ugly). Esto se logra mediante el uso de una sintaxis clara y estructurada que facilita la comprensión y el mantenimiento del código.
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@ -33,7 +33,176 @@ Además, Python es conocido por ser un lenguaje fácil de aprender y utilizar. S
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En resumen, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y fácil de aprender que se utiliza ampliamente en una variedad de aplicaciones, desde desarrollo web hasta análisis de datos e inteligencia artificial. Su enfoque en la legibilidad del código y su comunidad activa lo convierten en una elección popular entre los programadores.
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En resumen, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y fácil de aprender que se utiliza ampliamente en una variedad de aplicaciones, desde desarrollo web hasta análisis de datos e inteligencia artificial. Su enfoque en la legibilidad del código y su comunidad activa lo convierten en una elección popular entre los programadores.
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## Tabla de comparación con otros lenguajes de programación 📊
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## Historia de python 📜
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Python fue creado a finales de los años ochenta por [Guido van Rossum](https://es.wikipedia.org/wiki/Guido_van_Rossum) en Stichting Mathematisch Centrum (CWI), en los Países Bajos, como un sucesor del lenguaje de programación ABC, capaz de manejar excepciones e interactuar con el sistema operativo Amoeba.
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El nombre del lenguaje proviene de la afición de su creador por los humoristas británicos [Monty Python](https://youtu.be/aQqhR26FOW8).
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Guido van Rossum es el principal autor de Python, y su continuo rol central en decidir la dirección de Python es reconocido, refiriéndose a él como [Benevolente Dictador Vitalicio](https://es.wikipedia.org/wiki/Benevolent_Dictator_for_Life); sin embargo el 12 de julio de 2018 declinó de dicha situación de honor sin dejar un sucesor o sucesora y con una declaración altisonante:8
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> *"Entonces, ¿qué van a hacer todos ustedes? ¿Crear una democracia? ¿Anarquía? ¿Una dictadura? ¿Una federación?"*
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> Guido van Rossum
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En 2019, Python fue el lenguaje de programación más popular en GitHub, superando a Java, el segundo lenguaje más popular, por más de 1 millón de repositorios.
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## Últimas versiones
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Python 2.7.x (última versión de la serie Python 2.x) fue oficialmente descontinuado el 1 de enero de 2020 (paso inicialmente planeado para 2015), por lo que ya no se publicarán parches de seguridad y otras mejoras para él. Con el final del ciclo de vida de Python 2, solo tienen soporte la rama Python 3.6.x y posteriores.
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Con Python 3.5 llegaría el soporte incluido para entrada/salida asíncrona a través de la biblioteca asyncio, orientada a aplicaciones que requieren alto rendimiento de código concurrente, como servidores web, bibliotecas de conexión de bases de datos y colas de tareas distribuidas.
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En la actualidad, Python se aplica en los campos de inteligencia artificial y machine learning.
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## Información en tablas de python 📊
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<summary>Tabla desplegable de **Usos de Python y sus Bibliotecas/módulos**</summary>
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| Uso principal | Bibliotecas/módulos utilizados |
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| -----------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------- |
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| Acceso a bases de datos | |
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| | [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) |
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| | [psycopg2](https://www.psycopg.org/) |
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| | [mysql-connector-python](https://pypi.org/project/mysql-connector-python/) |
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| | [pymongo](https://pymongo.readthedocs.io/) |
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| | [MongoDB](https://pymongo.readthedocs.io/) |
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| | [Redis](https://redis-py.readthedocs.io/) |
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| | [Cassandra](https://pypi.org/project/cassandra-driver/) |
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| Análisis y manipulación de datos geoespaciales | |
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| | [GeoPandas](https://geopandas.org/) |
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| | [Shapely](https://pypi.org/project/Shapely/) |
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| | [Folium](https://python-visualization.github.io/folium/) |
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| Análisis y visualización de datos | |
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| | [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/) |
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| | [Plotly](https://plotly.com/python/) |
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| | [Bokeh](https://bokeh.org/) |
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| | [Dash](https://plotly.com/dash/) |
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| | [Beautiful Soup](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/) |
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| Análisis de texto y procesamiento del lenguaje natural | |
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| | [NLTK](https://www.nltk.org/) |
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| | [spaCy](https://spacy.io/) |
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| | [Gensim](https://radimrehurek.com/gensim/) |
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| | [TextBlob](https://textblob.readthedocs.io/) |
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| | [Transformers](https://huggingface.co/transformers/) |
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| Aplicaciones de escritorio | |
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| | [PyQt](https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/) |
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| | [Tkinter](https://docs.python.org/3/library/tkinter.html) |
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| | [wxPython](https://www.wxpython.org/) |
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| | [Kivy](https://kivy.org/) |
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| Aprendizaje automático | |
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| | [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) |
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| | [PyTorch](https://pytorch.org/) |
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| | [Keras](https://keras.io/) |
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| | [scikit-learn](https://scikit-learn.org/) |
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| | [NLTK](https://www.nltk.org/) |
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| Automatización de pruebas web | |
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| | [Selenium](https://www.selenium.dev/) |
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| | [Playwright](https://playwright.dev/python/) |
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| | [Splinter](https://splinter.readthedocs.io/) |
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| Automatización de tareas de infraestructura | |
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| | [Ansible](https://docs.ansible.com/) |
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| | [Fabric](https://www.fabfile.org/) |
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| | [Paramiko](https://www.paramiko.org/) |
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| | [Boto](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html) |
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| Automatización de tareas de sistema | |
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| | [Fabric](https://www.fabfile.org/) |
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| | [Invoke](https://www.pyinvoke.org/) |
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| | [PyAutoGUI](https://pyautogui.readthedocs.io/) |
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| | [Selenium](https://www.selenium.dev/) |
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| Automatización y scripting | |
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| | [os](https://docs.python.org/3/library/os.html) |
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| | [subprocess](https://docs.python.org/3/library/subprocess.html) |
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| | [shutil](https://docs.python.org/3/library/shutil.html) |
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| | [pathlib](https://docs.python.org/3/library/pathlib.html) |
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| | [argparse](https://docs.python.org/3/library/argparse.html) |
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| Cálculos científicos y numéricos | |
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| | [NumPy](https://numpy.org/) |
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| | [SciPy](https://www.scipy.org/) |
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| | [SymPy](https://www.sympy.org/) |
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| | [pandas](https://pandas.pydata.org/) |
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| Ciencia de datos | |
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| | [NumPy](https://numpy.org/) |
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| | [Pandas](https://pandas.pydata.org/) |
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| | [Matplotlib](https://matplotlib.org/) |
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| | [SciPy](https://www.scipy.org/) |
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| | [scikit-learn](https://scikit-learn.org/) |
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| Creación de interfaces gráficas de usuario | |
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| | [PyQt](https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/) |
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| | [Tkinter](https://docs.python.org/3/library/tkinter.html) |
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| | [wxPython](https://www.wxpython.org/) |
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| | [PySide](https://wiki.qt.io/PySide) |
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| Desarrollo de aplicaciones de escritorio con GUI | |
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| | [PyQt](https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/) |
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| | [Tkinter](https://docs.python.org/3/library/tkinter.html) |
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| | [wxPython](https://www.wxpython.org/) |
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| | [PySide](https://wiki.qt.io/PySide) |
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| | [Toga](https://toga.readthedocs.io/) |
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| Desarrollo de aplicaciones móviles | |
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| | [Kivy](https://kivy.org/) |
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| | [PyQt](https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/) |
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| | [BeeWare](https://docs.beeware.org/) |
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| | [PySide](https://wiki.qt.io/PySide) |
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| Desarrollo de aplicaciones web | |
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| | [Django](https://www.djangoproject.com/) |
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| | [Flask](https://flask.palletsprojects.com/) |
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| | [Pyramid](https://trypyramid.com/) |
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| | [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) |
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| | [Requests](https://requests.readthedocs.io/) |
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| Desarrollo de aplicaciones web con JavaScript | |
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| | [Flask](https://flask.palletsprojects.com/) |
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| | [Django](https://www.djangoproject.com/) |
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| | [Tornado](https://www.tornadoweb.org/) |
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| | [Bottle](https://bottlepy.org/) |
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| Desarrollo de chatbots | |
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| | [NLTK](https://www.nltk.org/) |
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| | [spaCy](https://spacy.io/) |
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| | [Rasa](https://rasa.com/) |
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| | [ChatterBot](https://chatterbot.readthedocs.io/) |
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| Desarrollo de juegos | |
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| | [Pygame](https://www.pygame.org/) |
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| | [Panda3D](https://www.panda3d.org/) |
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| | [Arcade](https://arcade.academy/) |
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| | [Pyglet](https://pyglet.readthedocs.io/) |
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| Integración con servicios en la nube | |
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| | [Boto3](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html) |
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| | [Google Cloud Client Library](https://cloud.google.com/python/docs/) |
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| | [Azure SDK for Python](https://docs.microsoft.com/python/api/overview/azure/) |
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| Manipulación de datos en formato CSV | |
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| | [csv](https://docs.python.org/3/library/csv.html) |
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| | [Pandas](https://pandas.pydata.org/) |
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| | [NumPy](https://numpy.org/) |
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| Manipulación de archivos PDF | |
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| | [PyPDF2](https://pythonhosted.org/PyPDF2/) |
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| | [pdfminer](https://pypi.org/project/pdfminer/) |
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| | [PyMuPDF](https://pymupdf.readthedocs.io/) |
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| Procesamiento de señales y audio | |
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| | [Librosa](https://librosa.org/) |
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| | [Soundfile](https://pysoundfile.readthedocs.io/) |
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| | [PyDub](https://pydub.com/) |
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| Procesamiento de datos en grandes escalas | |
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| | [Dask](https://dask.org/) |
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| | [Apache Spark](https://spark.apache.org/) |
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| | [Cython](https://cython.org/) |
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| | [Numba](https://numba.pydata.org/) |
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| Procesamiento de imágenes y visión por computadora | |
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| | [OpenCV](https://opencv.org/) |
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| | [Pillow](https://python-pillow.org/) |
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| | [scikit-image](https://scikit-image.org/) |
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| Procesamiento de lenguaje natural en idioma español | |
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| | [spaCy](https://spacy.io/) |
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| | [Pattern](https://www.clips.uantwerpen.be/pattern) |
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| | [Freeling](https://github.com/TALP-UPC/FreeLing) |
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| Pruebas de software | |
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| | [unittest](https://docs.python.org/3/library/unittest.html) |
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| | [pytest](https://docs.pytest.org/) |
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| | [nose](https://nose.readthedocs.io/) |
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| | [Selenium](https://www.selenium.dev/) |
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</details>
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<details>
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<summary>Tabla desplegable de **comparación con otros lenguajes de programación**</summary>
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| Característica | Python | Java | C++ | JavaScript |
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| Característica | Python | Java | C++ | JavaScript |
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| --------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------------------------- | --------------------------------------- | ----------------------------------------- |
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| --------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------------------------- | --------------------------------------- | ----------------------------------------- |
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@ -49,6 +218,8 @@ En resumen, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y
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Esta tabla solo proporciona una comparación general entre los lenguajes y que cada uno tiene sus propias fortalezas y áreas de aplicación específicas.
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Esta tabla solo proporciona una comparación general entre los lenguajes y que cada uno tiene sus propias fortalezas y áreas de aplicación específicas.
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