Crear una página web con python en 4 sencillos pasos

1. Preparar el entorno de desarrollo

Obviamente debemos tener instalado python y python-pip. 

Instalaremos flask con pip:

   $ pip install flask

Depende del sistema operativo y como tengamos el entorno pero ultimamente con flask se instala jinja. Nos lo indicará al finalizar la instalación de flask, pero si no lo vemos claro no cuesta nada ejecutar:

   $ pip install jinja2

Utilizaremos visual studio y vamos a necesitar las siguientes extensiones para que la creación del código base sea instantánea:

   - Bootstrap 4

   - Flask-Snippets

2. Preparar el directorio y los archivos

Estos pasos se pueden realizar desde el propio VS Code.

   - Creamos un directorio, por ejemplo: /home/usuario/web

   - Dentro del directorio web creamos el fichero web.py y un subdirectorio llamado: templates

   - Dentro del subdirectorio templates creamos el fichero: index.html

3. Crear el código fuente utilizando la ayuda de las extensiones

Abrimos el fichero web.py, comenzamos a teclear la palabra fapp, la extensión de Flask lo detectará, pulsamos enter y nos genera el código necesario, algo como esto:

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def index():

return render_template('index.html')

if __name__ == '__main__':

app.run(host='127.0.0.1', port=8000, debug=True)

De este código lo importante a tener en cuenta es:

   - el fichero index.html en la parte de template debe ser el mismo nombre que el archivo que hemos generado en el subdirectorio templates. Si cambiamos el nombre en el código de python debemos cambiar el nombre al ficher .html

   - el puerto podemos elegir el que queramos, 8080, 8081, etc... Luego la conexión debemos hacerla a ese puerto.

Ahora abrimos el fichero index.html y volvemos a utilizar la magia de las extensiones de VS Code. Comenzamos a teclear b4 y veremos que aparecen varias opciones, la primera es b4-$, pulsamos enter y ya tenemos el código de la plantilla creado.

Podemos personalizar algo dentro de <body> para que sepamos al comprobar que es nuestra web, por ejemplo: <p>Hola mundo!</p>

Quedaría algo así:

<!doctype html>

<html lang="en">

<head>

<title>Title</title>

<!-- Required meta tags -->

<meta charset="utf-8">

<meta name="viewport" content="width=device-width...

<!-- Bootstrap CSS -->

<link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn...

</head>

<body>

<p>Hola Mundo!</p>

</body>

</html>

Guardamos los dos archivos antes de seguir.

4. Ejecutar python y comprobar la página web

Desde el propio VS Code, en la terminal o desde una consola entrando al directorio web, podemos ejecutar:

   $ python web.py

Veremos que se ejecuta el programa y nos muestra algo similiar a esto:

   $ python web.py
      * Serving Flask app 'web' (lazy loading)
      * Environment: production
         WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
         Use a production WSGI server instead.
      * Debug mode: on
      * Running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
      * Restarting with stat
      * Debugger is active!
      * Debugger PIN: 481-632-688

Si nos ponemos sobre el enlace a la web http://127.0.0.1:8000, veremos que se nos indica que si mantenemos pulsado Ctrl y hacemos clic sobre el enlace, se abrirá el navegador predeterminado donde podremos ver la página web que hemos creado.

Veremos ese maravilloso Hola Mundo! que indica que lo hemos hecho todo correctamente.

SaluDOS

PyCharm en elementary OS

Pycharm es uno de esos IDE que realmente no te decepcionan en su versión community, aunque todo sea dicho de paso la versión de pago no es muy cara.

Veamos como instalarlo en elementary OS en su versión Hera.

Actualizamos nuestro sistema operativo e instalamos snap:

   # apt update -y

   # apt install snapd -y

Reiniciamos para que las rutas de snap se actualicen correctamente.

Ya podemos realizar la instalación de pycharm:

   # snap install pycharm-community --classic


A teclear en python :-)

SaluDOS.

Instalación de Python y Jupyter en Linux

Vamos a ver como instalar un entorno de trabajo en python en nuestra distribución de Linux, en mi caso sobre elementary OS.

Antes de nada tenemos que hacer un update y un upgrade de nuestro sistema:

   $ sudo apt update

   $ sudo apt upgrade -y

Para empezar instalamos python de los repositorios oficiales, para ello lanzamos:

   $ sudo apt install python3 -y

Instalamos el compilador de c llamado g++, la mayoria de módulos van a estar en este lenguaje y necesitarán que los compilemos

   $ sudo apt install g++ -y

Instalamos pip, que es un gestor de paquetes, para instalar módulos de python. Podemos realizar busquedas en su web para ver que módulo nos puede interesar instalar. Web: https://pypi.org/ Vamos a instalar el pip para la versión 3:

   $ sudo apt install python3-pip

Con pip podremos hacer instalaciones con el comando:

   $ sudo pip3 install paquete

Depende de lo que vayamos a realizar con python, podriamos instalar ciertas librerias de base. Ponemos un ejemplo con la libreria sympy. Cuando son librerias pesadas y conocidas, podemos en vez de instalarlo con pip hacerlo con apt, de tal forma que tiramos de los repositorios de la distribución y además ya están precompilados. Muchas veces tarda bastante en compilarse.

   $ sudo apt install python3-sympy

Si lo quisieramos hacer con pip lanzariamos:

   $ sudo pip3 install sympy

Podriamos instalar por ejemplo numpy y requiere una compilación especial, por ello nos facilitaría mucho ejecutar:

   $ sudo apt install python3-numpy

Un ejemplo a instalar con pip puede ser jupyter:

   $ sudo pip3 install jupyter

Con este comando instala el paquete y todas sus librerias asociadas.

Para ejecutar jupyter podriamos poner un modificador para que no abra el navegador predeterminado:

   $ jupyter-notebook --no-browser

Al lanzarlo así, se lanza el servicio y nos indica la dirección a la que conectarnos. Vamos aun navegador y ponemos dicha dirección. Si queremos pararlo, vamos a la consola y hacemos ctrl-c

Jupiter es una especie de cuaderno de apuntes en el que podemos ir lanzando instrucciones, comprobando su ejecución y comentando.

Tiene la opción de insertar celdas de comentarios para apuntar nosotros ciertas instrucciones o apuntes (markdown) en modo html y también insertar código python.

Con Enter editamos el contenido de cada celda y con ESC lo dejamos en modo lectura. Esto tanto para celdas de código como de markdown.

Si sobre una celda de código realizamos shift-Enter entonces ejecutamos el código y muestra el resultado.

Quizás haga algún día una pequeña entrada de como utilizar Jupyter. Todo lo que hacemos en Jupyter se guarda, lo que comentemos, el código y la salida del código. Es muy interesante cuando empezamos en el mundo de Python.

En Windows si instalamos WinPython ya lleva integrado Jupyter. Lo podemos descargar desde: https://winpython.github.io/. Creo que para empezar es una muy buena opción.

SaluDOS