📚 Material Didáctico para Aprender Plotly

🌟 Introducción

¡Bienvenido a este proyecto de aprendizaje sobre Plotly! Este material didáctico está diseñado para ayudarte a comprender y utilizar esta poderosa biblioteca de visualización de datos en Python. A través de una serie de notebooks de Jupyter, aprenderás a crear visualizaciones interactivas y personalizadas, además de explorar diversas funcionalidades que ofrece Plotly.

🎯 Objetivos del Proyecto

• Proporcionar una introducción clara y concisa a la biblioteca Plotly.
• Explicar cómo instalar y configurar el entorno de trabajo.
• Presentar ejemplos prácticos y ejercicios para afianzar el aprendizaje.

Despliegue con Ejemplos

🛠️ a. Guía de Instalación

Para comenzar a trabajar con Plotly, sigue estos pasos para configurar tu entorno:

📋 Requisitos Previos

• Asegúrate de tener Python 3.10 o superior instalado en tu sistema.
• Se recomienda utilizar un entorno virtual (como venv o conda) para evitar conflictos de dependencias.

🔧 Instalación de Dependencias

1. Crea un entorno virtual (opcional, pero recomendado):

   python -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # En Linux y Mac
   myenv\Scripts\activate  # En Windows
   
   

2. Crea un entorno virtual usando Conda (opcional 2):

   conda create -n myenv python=3.10
   conda activate myenv

3. Instalación de dependencias

   pip install -r requirements.txt

🛠️ b. Alternativa. Proyecto con Docker

Esta sección describe cómo configurar y ejecutar el proyecto utilizando una imagen de Docker almacenada en Docker Hub. Esta alternativa permite trabajar en un entorno controlado sin necesidad de configurar manualmente las dependencias en tu sistema.

📋 Prerrequisitos

1. Tener Docker y Docker Compose instalados. Si no los tienes, sigue las instrucciones en la página oficial de Docker.

🚀 Pasos para instalar y ejecutar el proyecto con Docker

1. Verificar el archivo docker-compose.yml

   El archivo docker-compose.yml en este repositorio está configurado para descargar la imagen desde Docker Hub y ejecutar el contenedor de Jupyter Notebook en el puerto 8888. Asegúrate de que contiene la siguiente configuración:

   services:
   jupyter:
       image: xtroyad/plotly_lib:latest
       ports:
       - "8888:8888"
       volumes:
       - ./:/app
       environment:
       - JUPYTER_ENABLE_LAB=yes

2. Ejecutar Docker Compose

   Para iniciar el servicio de Jupyter Notebook, ejecuta el siguiente comando en el directorio raíz del proyecto (donde se encuentra docker-compose.yml):

   docker compose up

3. Acceso a Jupyter Notebook

   Una vez que el contenedor esté ejecutándose, verás una URL en la terminal con un token de autenticación. Abre esa URL en un navegador para acceder a Jupyter Notebook.

   Algo parecido a lo siguiente pero con un token: http://127.0.0.1:8888/lab?token=

   Los herrores adicionales que puedan salir ignórelos. Salen al crear por primera vez el contenedor😊.