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# -*- mode: ruby -*-
# vi: set ft=ruby :


Vagrant.configure("2") do |config|
    config.vm.box = "bento/ubuntu-22.04"
    # puertos host y máquina virtualizada
    #config.vm.network :forwarded_port, host: 8080, guest: 80
    
    # config.vm.synced_folder './', '/vagrant', SharedFoldersEnableSymlinksCreate: false

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Crear un bucket S3 y configurarlo como sitio web estático con AWS CLI

Crear Bucket S3

bucket_name="miwebs3-nombre-bucket-unico"

aws s3api create-bucket --bucket "${bucket_name}"

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Herramientas de Github para la enseñanza

¿Qué es copilot?

Copilot es un asistente de programación que utiliza inteligencia artificial para ayudarte a escribir código. Copilot funciona con tu editor de código favorito, incluidos VS Code, Atom y más.

Copilot se basa en Codex, un modelo de lenguaje de inteligencia artificial creado por OpenAI. Codex se entrena en una gran cantidad de código público y privado, incluidos comentarios de GitHub, por lo que es capaz de sugerir líneas de código con un contexto significativo.

Ventajas para enseñar a programar

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# saltos de línea en windows' ^?
python manage.py dumpdata --natural-foreign --indent 2 ^
    -e contenttypes -e auth.permission -e wagtailsearch.indexentry ^
    -e wagtailcore.groupcollectionpermission ^
    -e wagtailcore.grouppagepermission -e wagtailimages.rendition ^
    -e sessions > data.json

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Correcciones al ejercicio de temperaturas

etree.parse da un error al cargar los archivos .xml por http/https. Según la documentación es correcto, pero no funciona.

Lo sustituimos por:

carga del xml con requests

Instala primero la librería pip install requests con el entorno virtual activado

Lectura del xml

etree.fromstring(respuesta.content)

Datos de Zaragoza

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# vamos a carpeta de proyecto donde está *Vagrantfile*
$ vagrant up
$ vagrant ssh 

# dentro de la máquina virtualizada con vagrant
# movemos a carpeta mapeada
$ cd /vagrant

# levantamos contendores
$ docker-compose up -d

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Using Vite with Django, the simple way

This gist has most of the things I've used to develop the frontend using vite inside a monolithic django app.

Here's a boilerplate that uses this approach: https://github.com/labcodes/django-react-boilerplate

A couple of things to note:

• it runs in SPA mode by default. If you want SSR, you may want to look into django_vite;
• static files unrelated to your app, like images or fonts, should be served by django, instead of imported directly inside your frontend app;

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from sklearn.model_selection import train_test_split

'''
Documentación https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html
divide un dataframe (df):
  * 80% train
  * 10% validate
  * 10% test
'''

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from redminelib import Redmine
from dotenv import load_dotenv
import os
import csv

# Carga de variables de entorno en .env
# old -> redmine en local (copia de serguridad con los datos del grupo)
load_dotenv()
userapi = os.getenv('userapi')
pwdapi = os.getenv('pwdapi')

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Uso de WP-CLI commnads

https://developer.wordpress.org/cli/commands/menu/

root@wp:/var/www/html# wp menu list --allow-root
+---------+----------------+----------------+-----------+-------+
| term_id | name           | slug           | locations | count |
+---------+----------------+----------------+-----------+-------+