Dashboard de Coyuntura Económica y Financiera: Datos actualizados de Alpha Advantage y Yahoo Finance junto con noticias destacadas, todo en una interfaz Streamlit concisa y atractiva en Python.
Para que funcione, el usuario debe tener de manera local, en la misma ubicación de la carpeta base, un archivo llamado config.py con la API_KEY de Alpha Vantage, bajo el nombre de variable api_key
Si aún no tienes virtualenv
instalado, puedes hacerlo con pip:
pip install virtualenv
virtualenv nombre_del_entorno
Esto creará un directorio llamado nombre_del_entorno
en tu directorio actual que contendrá un entorno virtual de Python.
- Windows:
nombre_del_entorno\Scripts\activate
- macOS y Linux:
source nombre_del_entorno/bin/activate
Una vez activado, cualquier paquete que instales con pip se instalará en este entorno virtual y no afectará a tu instalación global de Python.
Si tienes un archivo requirements.txt
, puedes instalar todas las dependencias listadas en él con:
pip install -r requirements.txt
deactivate
Si aún no tienes pipenv
instalado, puedes hacerlo con pip:
pip install pipenv
En lugar de crear un entorno virtual y luego instalar dependencias por separado como con virtualenv
, pipenv
combina ambos pasos. Navega al directorio donde se encuentra tu requirements.txt
y ejecuta:
pipenv install --ignore-pipfile
Esto creará un entorno virtual (si no existe) y luego instalará las dependencias listadas en requirements.txt
. Nota que la opción --ignore-pipfile
es para asegurarnos de que se utilice requirements.txt
y no un Pipfile
existente.
pipenv shell
Streamlit es una herramienta increíble que te permite convertir fácilmente tus scripts de Python en aplicaciones web interactivas sin la necesidad de tener conocimientos de desarrollo web.
Una vez que tengas streamlit
instalado y estés en el directorio que contiene app.py
, puedes ejecutar la aplicación con el siguiente comando:
streamlit run app.py
Después de ejecutar el comando, Streamlit te mostrará una URL en tu terminal. Normalmente, es algo como http://localhost:8501/
. Abre esa URL en tu navegador para ver y interactuar con tu aplicación.
Si quieres conocer más sobre las opciones que ofrece streamlit run
, puedes usar:
streamlit run --help
La documentación de este proyecto la puedes encontrar en el archivo Visualizaciones_Dashboard.ipynb
. Este es un notebook de Jupyter que puedes visualizar mediante:
jupyter lab Visualizaciones_Dashboard.ipynb