Inicializando el repositorio local

Si van a subir este proyecto a su repo en github les dejo dos links utilies:
Editor de readme.md: https://pandao.github.io/editor.md/en.html
Plantilla para el readme.md: https://gist.github.com/Villanuevand/6386899f70346d4580c723232524d35a

Lo que es muy bueno de Facundo es que casi al final del curso te da un repaso simple de lo que ya debes de dominar. Eso Lo hace un excelente profesor, ya que sí tenías dudas de algo o te encontrabas medio ciegas… POW!!! te empodera para continuar.

** Para tener a la mano los pasos en Ubuntu **

$ deactivate
$ cd ../..
$ mkdir platzi_intell_agency
$ cd platzi_intell_agency

En VScode → File → Open folder → platzi_intell_agency

$ git init
$ touch .gitignore #Y pegar el gitignore de la clase
$ python3 -m venv venv 
$ source venv/bin/activate
$ python3 -m pip install --upgrade pip
$ sudo pip3 install autopep8 scrapy
$ scrapy startproject platzi_intell_agency # Para inicializar el proyecto
$ cd platzi_intell_agency/

Pasos para crear el entorno:

Crear carpeta ( mkdir nombre_carpeta)
Inicializar repositorio (git init)
Crear gitignore ( touch .gitignore)
Abrir nombre_carpeta en VSC
Pegar archivo de .gitignore
Crear entorno virtual (py -m ven venv)
Activar entorno
Actulizar pip (py -m pip install pip --upgrade)
Instalar dependencias (pip install scrapy autopep8)
Verificar Scrapy (scrapy version)
Crear el proyecto (scrapy startproject nombre_carpeta)
Entrar a la carpeta (cd nombre_carpeta)

Espero que les sirva, asi lo anote yo y me es de gran ayuda. Saludos

Manteniendo buenas practicas, usando la linea de comando y git /o/

Esta es la URL de lo que se copia en el .gitignore para que lo puedan guardar para usar en un futuro https://github.com/github/gitignore/blob/master/Python.gitignore

Si usan Linux les dejo un script que hace todo lo del video:

#!/bin/sh

mkdir "$1" &&  cd "$1" 
git init
curl https://gist.githubusercontent.com/andyrufasto/7d37a44d1e0840c684de0c2e000a3ebd/raw > .gitignore 
python3 -m venv venv && 
	source venv/bin/activate &&
	python -m pip install pip --upgrade &&
	pip install scrapy autopep8 &&
	scrapy startproject "$1" 

Cómo usarlo?
ejemplo:

chmod +x scrapy_script.sh
scrapy_script.sh platzi_inteligence_agency
#esperan la magia
cd platzi_intenigence_agency
source venv/bin/activate

Por si a alguien le da pereza ir a buscar el .gitignore del proyecto pasado, este es el link de donde Facundo copió y pegó el contenido de este archivo:

https://raw.githubusercontent.com/github/gitignore/master/Python.gitignore

Si depronto les interesa, les recomiendo usar Anaconda, yo lo uso y tengo un solo virtual enviroment en conda en el cual tengo instaladas todos los paquetes que he requerido a lo largo de la escuela de datascience y asi no me tengo que preocupar por crear virtual enviroments para cada proyecto. Ademas me es muy util para debuguear en VSCODE y uso el mismo conda enviroment como kernel en los jupyter notebooks.

Installation:

https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/

Debian

apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6

En la consola escriban history y verán un listado de todo lo que han escrito en su terminal, ahí pueden buscar los comandos que usaron desde instalar el entorno virtual, scrapy, etc por si se les dificulta como a mi recordar todo los comandos

Repositorio en GitHub

1. Creación del repositorio en GitHub

1. Agregar el repositorio remoto desde nuestro repositorio local:

❯ git remote add origin https://github.com/IvanJaimesN/IntelligenceAgency.git

1. Cambio del nombre main por master en el repositorio de GitHub

1. Actualización del repositorio local

❯ git pull origin master
remote: Enumerating objects: 3, done.
remote: Counting objects: 100% (3/3), done.
remote: Total 3 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (3/3), 597 bytes | 99.00 KiB/s, done.
From https://github.com/IvanJaimesN/IntelligenceAgency
 * branch            master     -> FETCH_HEAD
 * [new branch]      master     -> origin/master

1. Generación del token de acceso (ahora no permite el ingreso con la contraseña)

1. Git push, en la solicitud de la contraseña se ingresa el token creado

❯ git push origin master
Username for 'https://github.com': IvanJaimesN
Password for 'https://[email protected]': 
Everything up-to-date

https://github.com/pmsorion/intelligence_agency

Para la gestión de los virtualenvs, yo uso anaconda, me parece una excelente herramienta, y además en ella se incluyen un set de herramientas que usualmente como desarrolladores de python usamos, como: Jupyter notebooks, Pycharm, Spyder, Vscode.
Aquí les dejo el link: https://www.anaconda.com/

que bien

interesante