Pythonisas

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¿Generar datos aleatoriamente ?

from faker import Faker
fake = Faker('es_ES')
for _ in range(10):
    print(fake.name())

# Azahara Valera Cuervo
# Porfirio del Camps
# Eloísa Orozco Ochoa
# Poncio Bellido Abella
# Arturo Escobar Salom
# Lalo Ignacio Prat Andrés
# Severiano José María Torre Salinas
# Roberta Ibañez Catalá
# Raquel María Luisa Osuna Giner
# Ágata Diez Soler

Venv: técnica para generar un proyecto Python limpio, aislado y profesional

Mejores prácticas: Antes de instalar cualquier módulo como Faker, es fundamental trabajar con entornos virtuales (venv). Esta técnica te permite mantener las dependencias de cada proyecto aisladas, evitando conflictos entre versiones y asegurando un entorno de desarrollo limpio y reproducible.

Sabrás que tu entorno virtual está correctamente configurado y activado cuando veas el prefijo (venv) en tu línea de comandos:

(venv) $ pip install faker

📖 Guía completa: Entornos Virtuales en Python

Esta guía incluye:

• Creación y activación de entornos virtuales en Linux, macOS y Windows
• Instalación de paquetes dentro del entorno aislado
• Verificación de la instalación correcta

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Scripts para generar-datos-aleatoriamente

Usa el módulo Python Faker :

El script en su v2 tiene dos partes :

Sección 1 - Formato Simple:

• 10 personas con nombres españoles completos y edades entre 18-65 años
• Ejemplos: “María Ángeles Adán-Iglesias - 60 años”, “Teodosio Sedano Arcos - 37 años”

Sección 2 - Formato Estructurado (Diccionarios):

• 5 personas con datos más completos:
  • Nombre completo
  • Edad adulta aleatoria
  • Email ficticio
  • Ciudad española

Observaciones didácticas:

• ✅ Nombres realistas en español (locale es_ES)
• ✅ Edades adultas variadas (18-65 años)
• ✅ Datos adicionales útiles (email, ciudad)
• ✅ Dos enfoques: lista simple vs estructura de datos compleja

Ideal para:

• Generar datos de prueba en bases de datos
• Ejercicios de manipulación de listas/diccionarios
• Simulaciones de sistemas de gestión de alumnos/usuarios

El script en su v3 genera los INSERT SQL ! :

Mejoras implementadas:

📊 Estructura SQL completa:

• CREATE TABLE con campos: id, nombre, edad, email, ciudad, fecha_registro
• DROP TABLE IF EXISTS para evitar conflictos
• Campos con tipos de datos apropiados (VARCHAR, INT, TIMESTAMP)
• Clave primaria autoincremental

🔒 Seguridad SQL:

• Escapado automático de comillas simples
• Prevención de errores por caracteres especiales
• Compatible con nombres con tildes y apóstrofos

💾 Generación de sentencias:

• 10 INSERT statements listos para ejecutar
• Formato con nombres de columnas explícitos
• Comentarios SQL pedagógicos
• Consultas de verificación incluidas:
  • SELECT COUNT(*) para total de registros
  • SELECT con ordenación por edad
  • SELECT con agrupación por ciudad

✨ Funcionalidad adicional:

• Opción interactiva para guardar en archivo .sql
• Archivo ejecutable directamente: mysql -u usuario -p database < alumnos_generados.sql
• Encoding UTF-8 para soporte completo de español
• Instrucciones de uso incluidas

🎓 Valor didáctico:

• Flujo completo: generación de datos → visualización → SQL exportable
• Buenas prácticas de SQL (comentarios, estructura, seguridad)
• Material listo para prácticas de SGBD en ciclos formativos
• Ejemplo real de integración Python + SQL

Uso:

python3 generar-datos-de-alumnos-aleatoriamente-v3.py

Salida ejemplo:

DROP TABLE IF EXISTS alumnos;

CREATE TABLE alumnos (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
    edad INT NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    ciudad VARCHAR(50) NOT NULL,
    fecha_registro TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

INSERT INTO alumnos (nombre, edad, email, ciudad)
VALUES ('María Ángeles Adán-Iglesias', 60, 'ejemplo@example.com', 'Madrid');
-- ... más INSERT statements

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