284. Eliminar suspensión de equipo desde línea de comando

Se puede evitar que una computadora se vaya a suspensión desde línea de comando por medio de la siguiente instrucción

sudo systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

Felices líneas

283. Abrir un puerto en linux con firewall-cmd

 Para abrir un puerto en linux con firewall-cmd se debe emplear las siguientes instrucciones

sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=3306/tcp

sudo firewall-cmd --reload

Felices lineas

282. OpenSSL Analizar un certificado

 OpenSSL es un paquete de herramientas criptograficas, que entre otras cosas nos permite la manipulación de certificados digitales.

La siguiente instrucción nos permite validar estos certificados

openssl x509 -in [Nombre del certificado].cer -text

En algunos casos es importante revisar el contenido del certificado, y especificar de que se trata de un certificado digital

-----BEGIN CERTIFICATE-----

MIIF2zCCA8OgAwIBAgIUMDAw....kM65r

-----END CERTIFICATE-----

Felices lineas

281. Borrar todas las tablas de una base de datos

 Hola dejo aqui este pequeño script que sirve para borrar todas las tablas de una base de datos sin destruir la misma.

 EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? NOCHECK CONSTRAINT ALL'

 GO

EXEC sp_MSforeachtable @command1 = "DROP TABLE ?"

GO

EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? CHECK CONSTRAINT ALL'

 GO

280. Montar Google drive en google colab (XVII)

 El hecho de usar google colab nos permite usar google drive, por ello es importante que aprendamos a montar nuestro google drive para que con ello podamos sacar el máximo partido a esta herramienta, para hacer esto es necesario escribir lo siguiente:

from google.colab import drive

drive.mount('gdrive')

Al ejecutar nos abrirá una ventana en la que debemos seleccionar la cuenta a usar, y los permisos que daremos sobre drive

Una vez que hemos dado los permisos, podremos entrar a nuestro drive

Ahora abramos un archivo desde drive

felices lineas

279. Google colab (XVI)

 Existe una gran cantidad de editores sobre las que se puede trabajar con Python, cada uno de nosotros podemos trabajar con el editor que mas nos guste, así muchos usan Jupiter que en su forma mas popular viene como parte de anaconda

Otro como yo, quizás por que mi origen es C#, nos sentimos cómodos sobre Visual Studio Code

Pero si quieres aprender o usar profesionalmente python, y no tienes grandes equipos en casa hay una opción que quiero recomendarte.

Usa google colab

https://colab.research.google.com/

Google colab te permite usar equipos de google, incluso GPU para poder trabajar con python, toma en cuenta que el análisis de datos es una de las mayores actividades que se hacen con python y el tener buenos equipos es muy importante.

Solo debes entrar a la liga que te dejo, entrar en ciencia de datos y dejar volar tu imaginación

felices lineas

278 Python instalar TensorFlow (XV)

 TensorFlow es una libreria opensource quizás la mas importante para el aprendizaje automático, fue desarrollada por google y en este curso aprenderemos a utilizarla.

para empezar es necesario instalarla para ello ejecutamos lo siguiente:

Si nos encontramos en windows es muy probable que tengamos un error por que es necesario tener el soporte de rutas largas, para eso hay que escribir lo siguiente, desde una ventana ce comando:

gpedit.msc

Ahora debemos ir a esta ruta:

Y seleccionamos habilitar rutas de acceso win32 largas.

Aceptar

para instalar tensorflow ejecutamos

pip install --upgrade tensorflow

Successfully installed tensorflow-2.7.0

Felices lineas

277 Python (XIV) - Actualizar pip

 Ya lo habiamos platicado, pip es la herramienta que se emplea para poder instalar los paquetes en python, bueno como todo paquete el tiempo pasa y es necesario actualizarlo, ¿como hacemos esto?

Es sencillo debemos ejecutar

pip install --upgrade pip

Esto nos actualizara la herramienta

Requirement already satisfied: pip in c:\program files\windowsapps\pythonsoftwarefoundation.python.3.9_3.9.2032.0_x64__qbz5n2kfra8p0\lib\site-packages (21.2.3)

Collecting pip

  Downloading pip-21.3-py3-none-any.whl (1.7 MB)

     |████████████████████████████████| 1.7 MB 1.7 MB/s

Installing collected packages: pip

  WARNING: The scripts pip.exe, pip3.9.exe and pip3.exe are installed in 'C:\Users\cmonr\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python39\Scripts' which is not on PATH.

  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.

Successfully installed pip-21.3

WARNING: You are using pip version 21.2.3; however, version 21.3 is available.

You should consider upgrading via the 'C:\Users\cmonr\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.

Saludos desde un lugar del cosmos

276 - Python (XIII) - Analisis de sentimientos en español

¿Por que estoy tocando un tema mas avanzado?

Por algo muy sencillo, es necesario que vean la capacidad que tiene python para poder hacer análisis, la comunidad esta trabajando continuamente en el desarrollo de nuevas herramientas, así tenemos cientos de librerías para hacer una gran variedad de actividades.

El otro curso que se esta desarrollando en este blog es MQL5 que es un lenguaje para metatrader 5, para poder hacer forex, sin embargo, podemos no aprender MQL y aprender python, y con el también podemos hacer análisis, esto lo veremos un poco mas adelante.

Bueno que tenemos ¿Que hacer para poder hacer el analisis de un texto en español?

Primero debemos instalar la libreria para ello escribirems lo siguiente

pip install sentiment-analysis-spanish

____________________________________________________________

Collecting sentiment-analysis-spanish

  Downloading sentiment_analysis_spanish-0.0.25-py3-none-any.whl (30.0 MB)

     |████████████████████████████████| 30.0 MB ...

Installing collected packages: sentiment-analysis-spanish

Successfully installed sentiment-analysis-spanish-0.0.25

_____________________________________________________________

también necesitamos instalar keras y tensorflow

pip install keras tensorflow

pip install sklearn

Ahora si vamos a programas

from sentiment_analysis_spanish import sentiment_analysis

sentiment = sentiment_analysis.SentimentAnalysisSpanish()

print(sentiment.sentiment("Juan ganara la loteria"))

print(sentiment.sentiment("Creo que es legal, pero inmoral el que se den estas cosas."))

Como ven es un codigo muy pequeño, que hacemos, primero importamos sentiment_analisys:spanish de sentiment_analysis, esto para poder invocar las funciones de sentiment

Posterior a eso, inicializamos sentiment, para poder usar el análisis de sentimientos, e imprimimos el resultado de las cadenas que leemos, mientas mayor sea el valor obtenido y cercano a uno es mas positivo el sentimiento.

Al ejecutarlo obtenemos

0.4737554465528978

0.000600448021425963

Saludos desde un lugar del cosmos

275. Python (XII) - Diccionario (II)

 Continuemos con los diccionarios, estos tienen varias funciones que nos seran utiles mas adelante en el analisis de datos.

aula = dict(Alumno='Juan', Edad=22, Sexo='H')

aula['Edad'] = 8; # actualizando dato

aula['Profesor'] = "Juan Perez"; # Agregando un dato

print(aula)

{'Alumno': 'Juan', 'Edad': 8, 'Sexo': 'H', 'Profesor': 'Juan Perez'}

Como vemos 

aula['Edad'] = 8; # actualizando dato

Nos permite actualizar un dato del diccionario y si escribimos una clave que no se encuentra en el mismo, esta se agregara

aula['Profesor'] = "Juan Perez"; # Agregando un dato

del: Nos permite borrar un diccionario

del aula

Es importante por que debemos recordar que la memoria no es eterna.

Ahora podemos borrar únicamente una clave del diccionario, esto lo hacemos de la siguiente manera:

aula = dict(Alumno='Juan', Edad=22, Sexo='H')

print(aula)

del aula['Edad']

print(aula)

{'Alumno': 'Juan', 'Edad': 22, 'Sexo': 'H'}

{'Alumno': 'Juan', 'Sexo': 'H'}

Como pueden observar eliminamos la clave Edad del diccionario.

Saludos desde un lugar del cosmos