# 30 Días de Python: Día 20 - PIP

- [Día 20](#-día-20)
  - [Python PIP - Gestor de paquetes de Python](#python-pip---gestor-de-paquetes-de-python)
    - [¿Qué es PIP?](#¿qué-es-pip)
    - [Instalar PIP](#instalar-pip)
    - [Instalar paquetes con pip](#instalar-paquetes-con-pip)
    - [Desinstalar paquetes](#desinstalar-paquetes)
    - [Lista de paquetes](#lista-de-paquetes)
    - [Mostrar información del paquete](#mostrar-información-del-paquete)
    - [PIP Freeze](#pip-freeze)
    - [Leer datos desde una URL](#leer-datos-desde-una-url)
    - [Crear paquetes](#crear-paquetes)
    - [Más información sobre paquetes](#más-información-sobre-paquetes)
  - [Ejercicios: Día 20](#ejercicios-día-20)

# 📘 Día 20

## Python PIP - Gestor de paquetes de Python

### ¿Qué es PIP?

PIP significa Preferred Installer Program, que en español puede traducirse como «programa de instalación preferido». Usamos _pip_ para instalar paquetes de Python.
Un paquete es una colección de módulos (o subpaquetes) que podemos instalar y luego importar en nuestras aplicaciones.
En la práctica, en lugar de reescribir utilidades comunes, instalamos paquetes útiles y los importamos.

### Instalar PIP

Si aún no tienes pip instalado, instálalo ahora. En la terminal o símbolo del sistema ejecuta:

```sh
pip install pip
```

Comprueba si pip está instalado con:

```sh
pip --version
```

```py
pip --version
# ejemplo de salida:
# pip 21.1.3 from /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.9.6)
```

Si ves un número diferente, significa que pip está instalado en tu sistema.

### Instalar paquetes con pip

Probemos a instalar _numpy_, una librería numérica de Python muy usada en ciencia de datos y aprendizaje automático.

- NumPy ofrece:
  - Potentes arrays N-dimensionales
  - Operaciones vectorizadas (broadcasting)
  - Herramientas para integrar con C/C++ y Fortran
  - Funciones de álgebra lineal, transformadas de Fourier y generadores aleatorios

```sh
pip install numpy
```

Ejemplo de uso en el intérprete de Python:

```py
>>> import numpy
>>> numpy.version.version
'1.20.1'
>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> np_arr = numpy.array(lst)
>>> np_arr
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> len(np_arr)
5
>>> np_arr * 2
array([ 2,  4,  6,  8, 10])
>>> np_arr + 2
array([3, 4, 5, 6, 7])
```

Pandas es otra librería muy usada para estructuras de datos y análisis. Instalémosla:

```sh
pip install pandas
```

```py
>>> import pandas
```

Esta sección no pretende profundizar en NumPy o Pandas, sino solo mostrar cómo instalar e importar paquetes.

Hay módulos de la librería estándar, por ejemplo _webbrowser_, que permiten abrir sitios web. No necesitan instalación.

```py
import webbrowser  # módulo para abrir sitios web

# lista de URLs de ejemplo
url_lists = [
    'http://www.python.org',
    'https://www.linkedin.com/in/asabeneh/',
    'https://github.com/Asabeneh',
    'https://twitter.com/Asabeneh',
]

# abrir cada URL en una nueva pestaña
for url in url_lists:
    webbrowser.open_new_tab(url)
```

### Desinstalar paquetes

Para eliminar un paquete instalado:

```sh
pip uninstall packagename
```

### Lista de paquetes

Para listar los paquetes instalados en tu entorno:

```sh
pip list
```

### Mostrar información del paquete

Para ver información de un paquete:

```sh
pip show packagename
```

Ejemplo:

```sh
pip show pandas
```

Salida de ejemplo:

```txt
Name: pandas
Version: 1.2.3
Summary: Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics
Home-page: http://pandas.pydata.org
Author: None
Author-email: None
License: BSD
Location: /usr/local/lib/python3.7/site-packages
Requires: python-dateutil, pytz, numpy
Required-by:
```

Si quieres más detalles puedes añadir --verbose.

### PIP Freeze

Genera una lista de paquetes instalados y sus versiones (útil para requirements.txt):

```sh
pip freeze
```

Salida de ejemplo:

```txt
docutils==0.11
Jinja2==2.7.2
MarkupSafe==0.19
Pygments==1.6
Sphinx==1.2.2
```

### Leer datos desde una URL

A veces queremos leer datos desde una URL (por ejemplo APIs que devuelven JSON). Para eso usamos el paquete _requests_.

Instálalo con:

```sh
pip install requests
```

En requests veremos métodos y atributos como _get()_, _status_code_, _headers_, _text_, _json()_:
  - _get()_: solicita una URL y devuelve un objeto Response
  - _status_code_: código HTTP de la respuesta
  - _headers_: cabeceras de la respuesta
  - _text_: contenido en texto
  - _json()_: parsea JSON y devuelve estructuras de Python

Ejemplo leyendo un archivo de texto desde la web:

```py
import requests  # importar requests

url = 'https://www.w3.org/TR/PNG/iso_8859-1.txt'  # URL con texto

response = requests.get(url)  # solicitar URL
print(response)
print(response.status_code)  # código de estado, 200 indica éxito
print(response.headers)      # cabeceras de la respuesta
print(response.text)         # contenido en texto
```

Ejemplo leyendo una API que devuelve JSON (API de países):

```py
import requests
url = 'https://restcountries.eu/rest/v2/all'  # API con información de países
response = requests.get(url)
print(response)                # objeto Response
print(response.status_code)    # 200 indica éxito
countries = response.json()
print(countries[:1])           # imprimimos el primer país por brevedad
```

Veamos otro ejemplo con la API del Banco Mundial (datos de Etiopía):

```py
import requests
from pprint import pp  # pretty print para mostrar resultados legibles

url = 'http://api.worldbank.org/countries/et?format=json'  # API del Banco Mundial para Etiopía
response = requests.get(url)
print(response)                # objeto Response
print(response.status_code)    # 200 indica éxito
ethiopia_data = response.json()
pp(ethiopia_data)              # mostrar datos de forma legible
```

### Crear paquetes

También podemos crear nuestros propios paquetes y subirlos a PyPI. Ejemplo simple: crea un directorio llamado mypackage con un __init__.py (puede estar vacío) y los siguientes módulos.

```py
# mypackage/arithmetics.py
def add_numbers(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total

def subtract(a, b):
    return (a - b)

def multiple(a, b):
    return a * b

def division(a, b):
    return a / b

def remainder(a, b):
    return a % b

def power(a, b):
    return a ** b
```

```py
# mypackage/greet.py
def greet_person(firstname, lastname):
    return f'{firstname} {lastname}, welcome to 30DaysOfPython Challenge!'
```

__init__.py no es estrictamente necesario en Python ≥3.3, pero se recomienda para compatibilidad.

Usando el paquete:

```py
from mypackage import arithmetics
print(arithmetics.add_numbers(1, 2, 3, 5))
print(arithmetics.subtract(5, 3))
print(arithmetics.multiple(5, 3))
print(arithmetics.division(5, 3))
print(arithmetics.remainder(5, 3))
print(arithmetics.power(5, 3))

from mypackage import greet
print(greet.greet_person('Juan', 'Pérez'))
```

### Más información sobre paquetes

- Python tiene paquetes y módulos incorporados; otros deben instalarse.
- pip es la herramienta recomendada para instalar y gestionar paquetes desde PyPI.
- Para capturar las dependencias de un proyecto usa pip freeze > requirements.txt.
- Para desinstalar: pip uninstall packagename o pip uninstall -r requirements.txt.
- Virtualenv (y venv) permiten crear entornos aislados:
  - Instalar virtualenv: pip install virtualenv
  - Crear entornos aislados evita conflictos entre proyectos.

## Ejercicios: Día 20

1. Lee sobre entornos virtuales, crea uno e instala al menos un paquete dentro del entorno.

2. Usa una API de países para obtener todos los datos y encuentra los 10 países más poblados.

3. Encuentra todos los países cuyo idioma oficial sea inglés (código 'eng') a partir de los datos de la API.

4. A partir de los datos de la API, encuentra los 10 países con mayor superficie.

5. Encuentra todos los países recién listados (o filtrados según la API) y ordénalos por capital.

🎉 ¡Felicidades! 🎉

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