Curso Python DGA 2011/acceso a datos/contenidos - Historial de revisiones

Lmorillas en 06:48 7 sep 2011

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2011-09-07T06:47:23Z

2011-09-06T19:29:19Z

‎Bases de Datos Relacionales

2011-09-04T09:27:45Z

‎Hojas de cálculo

2011-09-04T09:15:41Z

‎ORM

2011-09-04T06:40:11Z

‎Inyección de marcado

2011-09-04T06:39:57Z

‎Inyección de marcado

2011-09-04T06:34:42Z

‎La web como fuente de información

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‎La web como fuente de información

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 {{MiTitulo| Contenidos}}
-(En formato [[Curso_Python_DGA_2011/acceso_a_datos/slides | presentación]]
+(En formato [[Curso_Python_DGA_2011/acceso_a_datos/slides | presentación]])
 {{TOC | right}}

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 {{MiTitulo| Contenidos}}
-(En formato [[Curso_Python_DGA_2011/acceso_a_datos/slides?present | presentación]]
+(En formato [[Curso_Python_DGA_2011/acceso_a_datos/slides | presentación]]
 {{TOC | right}}

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 == Bases de Datos Relacionales ==
-{{Preconocimiento|
+<br />
 * Una base de datos relacional es una colección de tablas, cada una tien un número fijo de columnas y un número variable de filas. Las columnas tienen un nombre y contienen datos del mismo tipo.
 * Muchos sistemas de bases de datos: comerciales (Oracle, DB2, SQL Server, ...) y libres (MySQL, PostgreSQL, SQLite ...)

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 == Hojas de cálculo ==
-Mucha información está almacenada en [http://es.wikipedia.org/wiki/Hoja_de_c%C3%A1lculo | hojas de cálculo].
+Mucha información está almacenada en [http://es.wikipedia.org/wiki/Hoja_de_c%C3%A1lculo hojas de cálculo].
 === Ficheros CSV ===
 La información de una hoja de cálculo se puede exportar/importar desde un fichero [http://es.wikipedia.org/wiki/CSV csv]. Python tiene soporte para tratar ficheros csv.

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   BASE_DE_DATOS <-----> ORM (SQLAlchemy, Elixir ...) <------> PYTHON
 El mismo código Python funcionará en PostgreSQL, Oracle o MySQL.
 === ORMs en Python===

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 Se puede transformar un documento para añadirle o quitarle información.
 * En este ejemplo añadimos unos links a los nombre de los autores, detectados por expresiones regulares:
-https://github.com/zepheira/amara/blob/master/demo/inject_markup.py P
+https://github.com/zepheira/amara/blob/master/demo/inject_markup.py
 * En este proyecto hacemos un uso intensivo de inyección de marcado en páginas web: https://bitbucket.org/lmorillas/iaaa/

@@ Línea 552: / Línea 552: @@
 * Documentación de SQLAlchemy: http://www.sqlalchemy.org/
-== La web como fuente de información ==
+== Web scraping: la web como fuente de información ==
 La web se está transformando en una web de datos, pero muy poca información se sirve de forma estructurada y abierta:
 * http://www.zaragoza.es/ciudad/risp/
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 ====Búsqueda por expresiones XPATH====
 {{Tip | Hay herramientas como [http://getfirebug.com/ firebug] que permite copiar el XPATH de un elemento.}}
-'''Búsqueda de las imágenes de un artículo'''
+=====Búsqueda de las imágenes de un artículo=====
 <source lang="python">
 >>> from amara.bindery import html
@@ Línea 627: / Línea 627: @@
 </source>
-'''Búsqueda de las entradas de una revista'''
+=====Búsqueda de las entradas de una revista=====
 Barrapunto publica sus entradas como
 <source lang="html4strict">
@@ Línea 663: / Línea 663: @@
 ...
 </source>
 Más ejemplos en http://wiki.xml3k.org/Amara/Recipes
 ====Inyección de marcado ====

@@ Línea 564: / Línea 564: @@
 === Alternativas ===
 * Leer la información de la web y parsearla con herramientas de análisis textual (expresiones regulares, etc.)
 <source lang="python">
 from urllib import urlopen