Los mejores scripts de Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel muy popular entre los desarrolladores debido a su simplicidad, elegancia y fácil aprendizaje. Además, Python cuenta con una gran cantidad de bibliotecas y módulos que permiten desarrollar una amplia variedad de aplicaciones en distintos ámbitos.

En este artículo mostraremos algunos de los mejores scripts en Python que han sido desarrollados por la comunidad de programadores.

1. El juego del ahorcado

El juego del ahorcado es uno de los ejemplos clásicos de programación con Python. En este script, se utiliza el módulo random para seleccionar una palabra al azar de una lista y se emplean sentencias if para comparar la letra introducida por el usuario con las letras de la palabra elegida.

import random

# Lista de palabras
palabras = ["ordenador", "telefono", "casa", "automovil"]

# Selecciona una palabra al azar
palabra = random.choice(palabras)

intentos = 0 # Contador de intentos

# Bucle para jugar
while True:
    letra = input("Introduce una letra: ")

    # Verifica si la letra introducida está en la palabra
    if letra in palabra:
        print("¡Correcto!")
    else:
        print("¡Incorrecto!")
        intentos += 1

    # Verifica si ya se han agotado los intentos
    if intentos == 6:
        print("Has perdido...")
        break

2. Conexión a una base de datos MySQL

Python es un lenguaje muy utilizado para conectarse a bases de datos, debido a que cuenta con bibliotecas específicas para ello. El siguiente script muestra cómo conectarse a una base de datos MySQL con la biblioteca mysql-connector-python.

import mysql.connector

# Datos de la conexión
db = mysql.connector.connect(
    host = "localhost",
    user = "nombre_usuario",
    password = "contraseña_usuario",
    database = "nombre_base_de_datos"
)

# Realiza la consulta a la tabla "usuarios"
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM usuarios")

# Muestra los datos obtenidos
for fila in cursor:
    print(fila)

3. Scraping de datos de una página web

El web scraping es una técnica que permite extraer información de páginas web de forma automatizada. En el siguiente ejemplo, se utiliza la biblioteca BeautifulSoup para extraer los nombres de las canciones de un álbum de la página web de Genius.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL del álbum
url = "https://genius.com/albums/Mas-que-nada/Mas-que-nada"

# Realiza la petición HTTP
pagina = requests.get(url)

# Crea el objeto Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(pagina.content, "html.parser")

# Encuentra los elementos que contienen los nombres de las canciones
canciones = soup.find_all("div", class_="chart_row-content-title")

# Imprime los nombres de las canciones
for cancion in canciones:
    print(cancion.get_text())

4. Chatbot con NLTK

NLTK es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural que permite a los desarrolladores crear chatbots con inteligencia artificial. En el siguiente ejemplo, se crea un chatbot básico que responde a las preguntas del usuario.

import nltk
nltk.download("punkt")
from nltk.chat.util import Chat, reflections

pares = [
    ["mi nombre es (.*)", ["Hola %1!"]],
    ["(hola|buenos dias|buenas tardes)", ["Hola, ¿en qué puedo ayudarte?"]],
    ["mucho gusto", ["El gusto es mío ;)"]],
    ["adios", ["¡Hasta luego!"]],
    ["(.*) es divertido", ["Sí, %1 definitivamente es divertido."]],
    ["(.*) inteligente", ["Por supuesto que sí, %1 es muy inteligente."]]
]

chatbot = Chat(pares, reflections)
chatbot.converse()

En este ejemplo, se definen los patrones de las respuestas del chatbot en la variable pares y se utiliza el método Chat de la biblioteca NLTK para crear el chatbot. El método converse permite al usuario interactuar con el chatbot.

Conclusiones

Estos scripts en Python son solo algunos ejemplos de las múltiples aplicaciones que se pueden desarrollar con este lenguaje de programación. Python es una herramienta muy útil y versátil para cualquier programador y se encuentra en constante evolución con nuevas bibliotecas y módulos para facilitar el desarrollo de aplicaciones.