ICMP-TransferTools es un conjunto de scripts diseñados para mover archivos desde y hacia sistemas Windows en entornos de red restringidos mediante el protocolo ICMP. Esto se logra utilizando un total de 4 archivos diferentes, que consisten en un servidor Python y un cliente PowerShell para cada dirección de transferencia (subir y descargar). La única dependencia requerida es “impacket” para uno de los scripts de Python, que se puede instalar usando “pip”.

Ruby, a diferencia de Python, hace muchas cosas implícitas, y hay un tipo especial de expresión “if” que lo demuestra bien. A menudo se lo denomina “inline-if” o “modificador condicional”, y esta sintaxis especial puede devolver un valor cuando una condición es verdadera, pero otro valor (nulo, específicamente) cuando una condición es falsa. En Python esto no se puede hacer sin un “else” específico en la expresión. Así que pensé, ¿por qué no implementar una característica similar en Python?

Los primeros teléfonos inteligentes se conectaban habitualmente al ordenador para transferir datos, música y fotos. Hoy en día suelen depender de una conexión a Internet para hacer copia de seguridad de fotos y videos en “la nube” con lo que pocas veces se conectan a un ordenador para hacer copias de seguridad. El problema está en que se confía demasiado en “la nube”, por ejemplo en Google Photos, y se olvida tener una copia local de los datos por si algún día deja de existir este servicio. Es aquí donde aparece gphoto-sync, una utilidad de código abierto escrita en Python cuyo fin es hacer una copia de seguridad local de todas las fotos almacenadas en Google Photos.

No está terminado hasta que esta documentado. Cuando creamos nuestro nuevo entorno de I+D a gran escala con nuestro pequeño equipo DevOps de 2 personas, decidimos que nunca más editaríamos manualmente la documentación del servidor/conmutador/fuera-de-banda. Los humanos somos demasiado propensos a errores, y esos errores importan cuando algo sale mal. Es una tarea que adormece la mente y preferiamos pasar nuestro tiempo construyendo cosas que escribiendo sobre ellas.

En las posibles novedades para Python 3.8 hay algunas bastante controvertidas que han hecho saltar la voz de alarma. No ha faltado gente que ha opinado que cada vez Python se parece más a Perl. Este proceso habría empezado con Python 3 pero se habría ido haciendo más evidente hasta llegar a hoy. Cada vez con más sintaxis poco utilizada, con más elementos, más cómodo de escribir para el experimentado aunque menos legible si no dominas el lenguaje. Y resulta curioso, porque Python es en parte una respuesta a la excesiva complejidad que podían tener los programas hechos en Perl. Su popularidad se debe a que es fácil de aprender y eso parece que ya no está tan claro.

Python es un lenguaje muy popular hoy en día. Aunque pueda no ser el mejor, su desempeño es bueno, con mucha documentación, librerías, es cómodo y fácil de aprender. Python además sigue la filosofía de baterías incluidas, es decir, de intentar llevar de serie casi todo lo que vayas a poder necesitar. En este artículo vamos a ver algunas partes de Python no tan conocidas pero igualmente interesantes y útiles.

Si eres nuevo en Godot Engine es probable que quieras aprender a mover cosas dentro de una escena. En esta entrada te mostrare como cumplir ese objetivo y, además, a aplicar gravedad. El proyecto que he realizado y que pueden usar para hacer las pruebas se encuentra aquí: mysGE Voy a tratar de explicar detalladamente lo que hace cada código

Es el fin de una era. Guido van Rossum dimite como Benevolent Dictator for Life del lenguaje de programación Python. Un cargo tan informal como habitual en muchos proyectos de software libre y que el bueno de Guido ha venido desempeñando desde que creó el lenguaje a principios de los 90. Este es el comunicado en las listas de desarrollo, donde anuncia que deja de ser el principal responsable de Python.

En algún momento todos hemos utilizado alguno de los famosos sitios web que permiten probar la velocidad de tu Internet. El más famoso y usado es SpeedTest, pero lamentablemente sólo puede ser usado si tienes Flash instalado. De la necesidad de poder probar la velocidad de Internet en servidores nace tespeed, un script de código abierto, multiplataforma y desarrollado en Python por Janis Jansons, con el que se pueden realizar pruebas de velocidad de Internet utilizando los servidores de speedtest.net desde el terminal.

Esta es una pequeña lista de comandos de una sola línea en Python que resultan muy útiles aunque no seas desarrollador de Python (se puede usar para depuración, para administrar sistemas, etc.). Lo único que requieren estos comandos es tener instalado Python en su sistema, lo cual no suele ser un problema ya que la mayoría de Linux y *BSD lo tienen, incluyendo MacOS X.

std.ndslice es una implementación en D de arrays multidimensionales no muy diferente a Numpy (escrita en Python) pero con muy poca sobrecarga. Además, esta basada en el concepto de rango que tiene D lo que evita copiar innecesariamente la memoria y permite la generación bajo de demanda (lazy generation) de datos.

Evolución del proyecto Yowsup, la librería WhatsApp en python. Visualizacion con Gource Más: github.com/tgalal/yowsup

Siempre me han gustado las pantallas gráficas LCD: te dan un montón de juego para mostrar todo tipo de cosas y además suele ser fácil hacerlas funcionar. Es un clásico en muchos proyectos con Arduino, pero utilizar una pantalla LCD con una Raspberry Pi ya no es tan evidente. En el vídeo que os dejo a continuación se explica paso a paso cómo conectar una pantalla LCD SPI, basada en el chip ST7565, a una Raspberry Pi así como su programación en Python, así que ya no hay excusa para no utilizar este tipo de pantallas en tu próximo proyecto.

gping es una pequeña herramienta escrita en Python que nos dará un visión gráfica del tiempo de respuesta recibido mediante ping. Muy útil para observar las variaciones de retardo o jitter. Funciona con Python 2.7 o 3.4 y lo podemos instalar de forma muy sencilla con: pip3 install pinggraph.

He estado usando Python mucho últimamente en diversos proyectos de tratamiento de datos. Python es conocido por su facilidad de uso, por lo que alguien con experiencia en programación podría usarlo de manera eficaz en pocos días. Esto suena bien, pero puede ser un problema si se programa en Python como si se programase en otro lenguaje. Déjenme darles un ejemplo basado en mi propia experiencia. He escrito código en varios lenguajes por lo que Python no debería ser un problema, ¿no? Pues caí en la trampa. Usé Python como si fuera C.