- Índice:
- Análisis científico con Python
- Frameworks basados en Python
- Hardware libre con Python
- Herramientas para desarrollo y depuración de código
- Herramientas para gestión de proyectos
- Recursos para el desarrollo de backends
- Recursos para el manejo de bases de datos
- Recursos para el desarrollo de front-ends
- Recursos para el despliegue de aplicaciones
- Servicios para el control de versiones
- Recursos para crear interfaces gráficas
- Otros recursos útiles
- Blog posts
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Numpy - es el paquete fundamental en python para el cómputo numérico. Permite definir arreglos y matrices numéricas multidimensionales y realizar operaciones sobre estos.
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Scipy - La biblioteca SciPy es una colección de algortimos numéricos y cajas de herramientas para dominios específicos que incluyen procesamiento de señales, optimización, estadística y mucho mas.
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Pandas - Biblioteca de alto rendimiento y simple de usar para realizar análisis y modelado de datos (en inglés).
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SymPy - es una biblioteca para matemática simbólica. Tiene el objetivo de convertirse en un sistema completo de algebra computacional implementado totalmente en Python.
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Matplotlib - es un paquete de gráficos científicos que se ha convertido en el estándar de facto en Python, provee capacidad de graficación 2D y 3D en diversos formatos, entornos de interfaces gráficas, y servidores de aplicación web. Existe un modo especial de IPython que se integra con Matplotlib.
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GraphLab Create - Biblioteca programada en c++ de alto rendimiento para construcción de gráficos de con data de gran escala (en inglés).
- Scikits - Los scikits son paquetes extra de Scipy que proveen funcionalidad mas específica. scikit-image para procesamiento de imágenes y scikit-learn para aprendizaje automático y minería de datos son dos de los mas destacados.
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Scipy lecture notes - Conjunto de materiales sobre las herramientas del ecosistema científico de Python.
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Software Carpentry -es una organización de voluntarios sin fines de lucro cuyos miembros enseñan destrezas informáticas básicas a investigadores. En la sección lecciones se encuentra excelente material de buenas prácticas de desarrollo y Python, y otras herramientas como bases de datos y sistemas de control de versiones.
Frameworks basados en Python
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Django - Framework web de alto nivel, desarrollo rápido con diseño limpio y pragmático
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Tutoriales
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django start - Tutorial Django (en inglés)
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Write your first Django app - Programe tu primera aplicación con Django (en inglés)
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Escribe tu primera aplicacón con Django - Tutorial Django (en español)
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Python Django Starter Kit - Conjunto de tutoriales prácticos enfocado en casos de uso básicos en construcción de aplicaciones web (en inglés)
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Complementos para Django
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django-rest-framework - Framework para desarrollar API basado en REST (en inglés).
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django-rest-framework-gis - django-rest-framework con agregados para el manejo de datos geográficos con Django.
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django-model-utils - Utilidades para simplificar el uso de modelos en Django (en inglés) .
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celery - Tareas asincrónicas distribuidas en tiempo real con Django (en inglés) .
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Lettuce y Django - BDD Desarrollo dirigido por comportamientos con Django.
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Flask – Flask es un micro framework que sirve para construir aplicaciones web.
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Pyramid - Pyramid es un framework web general. Sus principios son la simplicidad, minimalismo, documentación, velocidad, confiabilidad y apertura.
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Ramses - Biblioteca que genera una API RESTful usando RAML.
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Nefertari - Framework para API RESTful que usa ElasticSearch para la lectura y MongoDB o PostgreSQL para escritura.
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web.py - Es un micro framework tan simple como potente desarrollado originalmente por Aaron Swartz. web.py trata de ser un framework lo menos intrusivo posible, es "un framework anti framework".
Bibliotecas para el desarrollo con Arduino
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Arduino y Python - Herramientas para establecer comunicación vía puerto serial con arduino a través de Python (en inglés).
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Arduino y Python Videos - 17 videotutoriales para manejar arduino con Python (en inglés).
Bibliotecas para el desarrollo con Raspberry Pi
- Raspberry Pi Teach - Recursos para aprender a programar Raspberry Py con python (en inglés).
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IPython - Poderoso shell interactivo; cuenta con interfaz gráfica basada en Qt e interfaz basada en navegador notebook con soporte para código, texto enriquecido, expresiones matemáticas, generador de gráficos entre otros.
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pdb - Depurador de Python acrónimo ingles pdb: Python Debugger. Soporta punto de interrupción condicionales y seguimiento paso a paso del código.
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Lettuce - BDD Desarrollo dirigido por comportamientos con Python.
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Trello - Herramienta de pizarras y tarjetas para organizar el trabajo.
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Pivotal Traker - Herramienta que simplifica el trabajo de colaboración enfocando prioridades del proyecto y equipo de trabajo.
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Taiga.io - Plataforma libre y gratuita para gestión de proyectos con mecanismos ágiles.
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Jira - Herramienta para seguimiento de equipos de trabajo, flible y extensible.
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waffle.io - Crea una solución de gestión de proyectos a partir de repositorios GitHub.
Recursos para el desarrollo de backends
Recursos para desarrollar componentes y servidores de backend
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celery - Biblioteca para el manejo de tareas asincrónicas mediante mensajes distribuidos en tiempo real.
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requests – Una hermosa biblioteca para manejar peticiones HTTP.
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rq – Biblioteca para implementar colas de tareas usando Redis
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Zato - Middleware basado en Python y servidor de aplicaciones para ESB (Enterprise Service Bus), SOA, REST, APIs, e integraciones con la nube.
- ZODB - Base de Datos Orientada a Objetos nativa para Python.
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psycopg2 - Psycopg es el adaptador de PostgreSQL más popular.
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pymongo - Conector para MongoDB desde Python.
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MySQL Connector - Conector para MySQL desde Python.
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SQLAlchemy - SQLAlchemy es un ORM para python que incluye soporte para SQLite, MySQL, PostgreSQL, Oracle, MS SQL, entre otros que facilita la programación orientada a objetos con los motores base de datos relacionales (en inglés)
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Alembic - Herramienta ligera de migración de bases de datos para SQLAlchemy.
- Records – Records es una biblioteca simple pero poderosa para hacer consultas SQL (puras) a bases de datos Postgres.
Recursos para el desarrollo de front-ends
Los siguientes son recursos no tienen ninguna relación con Python pero son sumamente útiles para el desarrollo de interfaces web.
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Bootstrap – Es un framework HTML, CSS y JS para crear aplicaciones web responsivas
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Foundation – Es otro framework HTML, CSS y JS para el desarrollo de aplicaciones web responsivas
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PureCSS – Es un conjunto de módulos CSS muy pequeño que se usa para desarrollar aplicaciones web responsivas. A diferencia de Bootstrap y Foundation, PureCSS no contiene ningún módulo Javascript.
- fabric – Es una biblioteca Python basado en línea de comandos para ejecutar aplicaciones o tareas administrativas locales o remotas través de SSH
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GitHub – Es uno de los servicios web más populares que ofrece hosting gratuito para repositorios en Git, seguimiento de errores, solicitudes de cambios y wikis. Ofrece repositorios privados pero de pago.
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GitLab – Es otro servicio web que ofrece hosting gratuito para repositorios en Git, seguimiento de errores, solicitudes de cambios y wikis. A diferencia de GitHub, GitLab ofrece repositorios privados de forma gratuita (pero limitados)
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Bitbucket – Es un servicio web que ofrece hosting gratuito para no sólo para repositorios en Git sino también en Mercurial, ofrece seguimiento de errores, solicitudes de cambios y wikis. También ofrece repositorios privados de forma gratuita (pero limitados)
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pyqt – Biblioteca para crear interfaces gráficas de escritorio usando Qt 4.x o Qt 5.x
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PySide – Biblioteca para crear interfaces gráficas de escritorio usando Qt.
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python-gtk3 – Biblioteca para crear interfaces gráficas de escritorio usango Gtk+ 3
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click – Click es una biblioteca para manejar la línea de comandos desde Python.
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SaltStack – Herramienta para gestión de infraestructuras y despliegue de aplicaciones.
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pillow - El fork amistoso de PIL, es la biblioteca de procesamiento de imágenes mas utilizada en proyectos Python.
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Drastically Improve Your Python: Understanding Python's Execution Model (inglés) - Este post te ayudará a entender qué sucede internamente cuando se realizan tareas comunes como crear variables o llamar a una función.
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Open Sourcing a Python Project The Right Way (inglés) – Pasos para hacer tu proyecto open source de la mejor manera.
Este trabajo tiene licencia Creative Commons Attribution 4.0 International License.