Loading repository data…
Luispmv / repository
En este proyecto crearemos una pagina web a partir de un CSV con informacion de paises
En este proyecto tomaremos un csv con la informacion de paises y lo convertiremos a una pagina web.
Clona el proyecto
git clone https://github.com/Luispmv/Paises-page.git
Dirigete al directorio del proyecto
cd proyecto
Crea un nuevo entorno virtual
python3 -m venv env
Activa tu nuevo entorno virtual
source env/bin/activate
Verifica que python y pip corran desde tu proyecto
which python3
which pip3
Verifica el archivo requirements.txt
cat requirements.txt
Instala las dependencias del proyecto
pip install -r requirements.txt
Una vez instalamos las dependencias corremos nuestro servidor FastAPI
uvicorn main:app --reload
Para poder ver la informacion de un pais en especifco nos dirigimos a main.py y cambiamos la variable country por el pais cuyos datos querramos ver:
#main.py
country = "Mexico" # Cambia el nombre del pais al de tu preferencia y ve los cambios reflejados
Con los archivos Dockerfile y docker-compose.yml creados lo que haremos sera ejcutar los siguientes comandos para montar nuestro contenedor
docker-compose build
docker-compose up -d
docker-compose ps
Una vez corremos los comandos anteriores tenemos nuestro contenedor montado.
En el archivo docker-compose.yml tenemos la instruccion volumes, esta nos permite actualizar nuestro contenedor a los cambios que hagamos en proyecto. Sabiendo esto para poder ver reflejado en el servidor FastAPI los cambios que hagamos corremos los siguientes comandos:
docker-compose restart
docker-compose exec paises bash
o tambien puedes correr solamente
docker-compose restart
Al dirigirte a localhost en tu navegador veras los cambios reflejados
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
JOSUE-NESTARES /
Este repositorio contiene un proyecto ETL utilizando MySQL, Docker y Python, donde se extraen datos de una base transaccional y se cargan en un almacén de datos para análisis. Incluye scripts SQL, archivos CSV con datos de prueba y un notebook con la implementación del proceso ETL.
felipevelez48 /
Este proyecto implementa scripts automatizados para la ingesta, transformación y envío de datos a bases de datos PostgreSQL mediante Python y Docker Compose. Facilita la carga desde archivos Excel o CSV, la limpieza y normalización de la información, y su posterior publicación en un entorno reproducible y escalable.