
Ejemplos de Scripts en Python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares en la actualidad, y se utiliza en una gran variedad de aplicaciones, desde programación web hasta inteligencia artificial. Una de las características más útiles de Python es su capacidad para automatizar tareas mediante el uso de scripts. En este artículo, se presentarán 30 ejemplos de scripts en Python para ayudarte a comprender cómo se puede usar Python para resolver problemas del mundo real.
- 1. Script de web scraping
- 2. Script de envío de correo electrónico
- 3. Script de análisis de datos
- 4. Script para automatización de tareas
- 5. Script de análisis de sentimientos en redes sociales
- 6. Script para scraping de imágenes
- 7. Script de análisis de texto
- 8. Script para la automatización de descargas
- 9. Script de web scraping para extracción de noticias
- 10. Script de análisis de datos meteorológicos
- 11. Script de machine learning
- 12. Script para análisis de retroalimentación de clientes
- 13. Script de análisis de tráfico de red
1. Script de web scraping
Python es uno de los lenguajes más utilizados para realizar web scraping debido a su facilidad de uso con las bibliotecas como BeautifulSoup y Scrapy. Un script de web scraping puede ir a una o más páginas web, extraer información y procesarla para su uso posterior.
Ejemplo:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://sitio-web.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content)
links = soup.find_all('a')
for link in links:
print(link.get('href'))
2. Script de envío de correo electrónico
Python también se puede utilizar para enviar correos electrónicos de forma automatizada, lo que es útil para enviar actualizaciones de estado, informes, notificaciones, entre otros. Para esto se utiliza la biblioteca SMTP.
Ejemplo:
import smtplib
server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
server.starttls()
server.login("[email protected]", "tu-contraseña")
msg = "Hola! Este es un mensaje enviado desde Python."
server.sendmail("[email protected]", "[email protected]", msg)
server.quit()
3. Script de análisis de datos
Python también es un lenguaje ideal para el análisis de datos. Se puede utilizar para importar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos, lo que incluye visualización y estadísticas.
Ejemplo:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('datos.csv')
print(data.head())
4. Script para automatización de tareas
Python también se utiliza para automatizar tareas repetitivas, como la descarga de archivos, procesamiento de datos, subir archivos a la nube, actualizar datos en una base de datos, entre otros.
Ejemplo:
import os
os.system('python script.py')
Con bibliotecas como NLTK y TextBlob, Python se puede utilizar para analizar los sentimientos de los comentarios en las redes sociales (p.ej. Twitter).
Ejemplo:
from textblob import TextBlob
import tweepy
consumer_key = 'CONSUMER_KEY'
consumer_secret = 'CONSUMER_SECRET'
access_token = 'ACCESS_TOKEN'
access_token_secret = 'ACCESS_TOKEN_SECRET'
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
public_tweets = api.search('Python')
for tweet in public_tweets:
print(tweet.text)
analysis = TextBlob(tweet.text)
print(analysis.sentiment)
6. Script para scraping de imágenes
Python también se puede utilizar para buscar y descargar imágenes de la web.
Ejemplo:
import urllib.request
import os
def image_downloader(image_url):
img_name = "imagen.jpg"
fullpath = '/ruta/del/sitio/' + img_name
urllib.request.urlretrieve(image_url, fullpath)
image_url = "https://sitio-de-imagenes.com/imagen.jpg"
image_downloader(image_url)
7. Script de análisis de texto
Python se utiliza para realizar tareas de análisis de texto, como la identificación de patrones en el texto, la extracción de información y el análisis gramatical.
Ejemplo:
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
nltk.download('punkt')
texto = "El veloz zorro marrón salta sobre el perro perezoso"
tokens = word_tokenize(texto)
fdist = FreqDist(tokens)
for palabra, frecuencia in fdist.most_common(5):
print(palabra, frecuencia)
8. Script para la automatización de descargas
Python se puede utilizar para descargar archivos automáticamente de la web usando bibliotecas como urllib.
Ejemplo:
import urllib.request
url = "https://sitio-web.com/archivo.zip"
urllib.request.urlretrieve(url, "archivo.zip")
9. Script de web scraping para extracción de noticias
Python se puede utilizar para recopilar noticias específicas de varios sitios web y mostrarlas en un solo lugar.
Ejemplo:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://sitio-web.com/noticias'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content)
noticias = []
for article in soup.find_all('article'):
noticia = {
'titulo': article.find('h2').text.strip(),
'descripcion': article.find('p').text.strip(),
'link': article.find('a')['href']
}
noticias.append(noticia)
for noticia in noticias:
print(noticia['titulo'])
print(noticia['descripcion'])
print(noticia['link'])
10. Script de análisis de datos meteorológicos
Python se puede utilizar para realizar análisis y visualizaciones avanzadas de datos meteorológicos.
Ejemplo:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.read_csv('datos-meteo.csv')
plt.plot(data['dia'], data['temperatura'])
plt.xlabel('Día')
plt.ylabel('Temperatura')
plt.show()
11. Script de machine learning
Python se utiliza extensamente para el aprendizaje automático. Se puede utilizar para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático para clasificar datos, como reconocimiento de voz e imagen, entre otros.
Ejemplo:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
data = pd.read_csv('datos.csv')
X = data.drop('objetivo',axis=1)
y = data['objetivo']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Precisión: ", accuracy)
12. Script para análisis de retroalimentación de clientes
Python se utiliza para la recopilación de datos de retroalimentación de los clientes, la identificación de problemas comunes y la búsqueda de soluciones.
Ejemplo:
import pandas as pd
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
feedback = pd.read_csv('feedback.csv')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
for index, row in feedback.iterrows():
sentiment = sia.polarity_scores(row['Comentarios'])
if sentiment['compound'] >= 0.5:
feedback.at[index, 'Sentimiento'] = 'Positivo'
elif sentiment['compound'] <= -0.5:
feedback.at[index, 'Sentimiento'] = 'Negativo'
else:
feedback.at[index, 'Sentimiento'] = 'Neutro'
print(feedback)
13. Script de análisis de tráfico de red
Python se puede utilizar para analizar el tráfico de red y detectar anomalías en los patrones de tráfico.
Ejemplo:
import scapy
from scapy.all import *
def pkt_callback(pkt):
if IP in pkt:
src_ip = pkt[IP].src
dst_ip = pkt[IP].dst
print("Origen: "
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