update 6.02.2025

Author: cesarseneca

.env.example

@@ -1,6 +1,27 @@
 # Conectarse a una base de datos SQL usando Python
 
-## Parte 1: Crea una base de datos usando PostgreSQL
+## Parte 1: Instala dependencias
+
+Hay un archivo en este proyecto llamado `./requirements.txt` que contiene la lista de bibliotecas de Python que usaremos en este proyecto como Pandas, psycopg2, SQLAlchemy, etc. Ejecuta el comando `pip install -r requirements.txt` para instalar todas las bibliotecas a la vez usando el asistente PIP (*Package Installer of Python*, Instalador de Paquetes de Python).
+
+> NOTA: Asegúrate de que el comando no genere ningún error en el terminal.
+
+## Parte 2: Incluye las credenciales de tu base de datos
+
+Crea tu archivo `./.env`. Es una buena práctica que cada aplicación de Python tenga un archivo `.env`. El nombre del archivo comienza con un punto `.` porque es un archivo de configuración que será ignorado por tu repositorio Git. Debe ignorarse porque agregaremos la contraseña de nuestra base de datos dentro de ese archivo.
+
+Escribe las credenciales de tu base de datos dentro del archivo `.env`. Debería quedar algo así (los valores que se incluyen son de ejemplo):
+
+```text
+DB_USER = 'hkietatgd83b4x0l'
+DB_PASSWORD = 'p0s2wasdado1cr02d12'
+DB_PORT = 3306
+DB_HOST = 'f565gmi022AD.cbetxkdyhwsb.us-east-1.rds.amazonaws.com'
+DB_NAME = 'y9uflxvx2hsf11g3f'
+```
+
+
+## Parte 3: Crea una base de datos usando PostgreSQL
 
 Asegúrate de tener instalado el cliente de Postgres para la terminal llamado `PSQL`. Puedes verificar si lo tienes corriendo el siguiente comando:
 
@@ -13,15 +34,36 @@ $ psql --version
 A continuación, revisa el contenido del archivo `./.env` y sigue los pasos que se describen a continuación:
 
 1. Postgres es un servidor de bases de datos, debes iniciar el servidor antes de poder usarlo. Para iniciar Postgres en tu computadora, ejecuta el siguiente comando: `sudo service postgresql start`
-2. Crea un usuario nuevo para conectarte a tu base de datos: `$ psql -U postgres -c "CREATE USER gitpod;"`
-3. Crea una nueva base de datos dentro del motor de Postgres personalizando y ejecutando el siguiente comando: `$ psql -U postgres -c "CREATE DATABASE sample_db OWNER gitpod;"`
+2. Crea un usuario nuevo para conectarte a tu base de datos: `$ psql -U postgres -c "CREATE USER <DB_USER>;"`
+Este comando significa lo siguiente:
+
+    - psql -U postgres → Conéctate a PostgreSQL usando el usuario administrador predeterminado (postgres).
+    - -c "CREATE USER <DB_USER>;" → Ejecuta el comando SQL para crear un usuario llamado <DB_USER>.
+
+    Si en el .env tienes:
+
+        DB_USER = 'mi_usuario'
+    El comando que debes ejecutar es:
+
+        psql -U postgres -c "CREATE USER mi_usuario;"
+
+3. Crea una nueva base de datos dentro del motor de Postgres personalizando y ejecutando el siguiente comando:`$ psql -U postgres -c "CREATE DATABASE <DB_NAME> OWNER <DB_USER>;"`.
+
+    Si en tu .env tienes:
+
+            DB_NAME = 'mi_base_de_datos'
+            DB_USER = 'mi_usuario'
+
+    Entonces el comando sería:
+
+        psql -U postgres -c "CREATE DATABASE mi_base_de_datos OWNER mi_usuario;"
 4. Conéctate al motor de Postgres para utilizar tu base de datos, manipular tablas y datos:  `$ psql -h localhost -U <username> <db_name>`
 
-> NOTA: Recuerda revisar la información del fichero `./.env` para obtener el `username` y el `db_name`.
+     Recuerda revisar la información del fichero `./.env` para obtener el `username` y el `db_name`.
 
 ¡Cuanto estés dentro de PSQL podrás crear tablas, hacer consultas, insertar, actualizar o eliminar datos y mucho más!
 
-## Parte 2: Comprende la estructura de la plantilla de tu proyecto
+## Parte 4: Comprende la estructura de la plantilla de tu proyecto
 
 Una vez hayas completado los pasos anteriores, habrás creado tu base de datos SQL, pero aún no hay tablas. A continuación, debes conectarte a tu base de datos vacía y crearás algunas tablas usando Python mediante scripts SQL que encontrarás en la carpeta `./src/sql/`:
 
@@ -35,27 +77,6 @@ Otras cosas importantes a mencionar sobre la estructura:
 - `./assets` es irrelevante para ti, contiene todas las imágenes que necesitábamos para este tutorial.
 - La raíz (*root*) de cualquier proyecto profesional suele contener todos los archivos de configuración como `.gitignore`, `requirements.txt`, etc. Aprenderás más sobre estos archivos durante el resto del proyecto.
 
-## Parte 3: Instala dependencias
-
-Hay un archivo en este proyecto llamado `./requirements.txt` que contiene la lista de bibliotecas de Python que usaremos en este proyecto como Pandas, psycopg2, SQLAlchemy, etc. Ejecuta el comando `pip install -r requirements.txt` para instalar todas las bibliotecas a la vez usando el asistente PIP (*Package Installer of Python*, Instalador de Paquetes de Python).
-
-> NOTA: Asegúrate de que el comando no genere ningún error en el terminal.
-
-## Parte 4: Incluye las credenciales de tu base de datos
-
-Crea tu archivo `./.env`. Es una buena práctica que cada aplicación de Python tenga un archivo `.env`. El nombre del archivo comienza con un punto `.` porque es un archivo de configuración que será ignorado por tu repositorio Git. Debe ignorarse porque agregaremos la contraseña de nuestra base de datos dentro de ese archivo.
-
-Escribe las credenciales de tu base de datos dentro del archivo `.env`. Debería quedar algo así (los valores que se incluyen son de ejemplo):
-
-```text
-DB_USER = 'hkietatgd83b4x0l'
-DB_PASSWORD = 'p0s2wasdado1cr02d12'
-DB_PORT = 3306
-DB_HOST = 'f565gmi022AD.cbetxkdyhwsb.us-east-1.rds.amazonaws.com'
-DB_NAME = 'y9uflxvx2hsf11g3f'
-```
-
-> NOTA: Asegúrate de reemplazar estos valores con tus credenciales de base de datos reales.
 
 ## Parte 5: Empieza a programar
 
@@ -65,22 +86,26 @@ Todo tu código de Python siempre debe estar dentro de la carpeta `src`, esta ta
 
 ```py
 def connect():
-    global engine # Esto nos permite usar una variable global llamada "engine"
-    # Un "connection string" es básicamente una cadena que contiene todas las credenciales de la base de datos juntas
-    connection_string = f"postgresql://{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASSWORD')}@{os.getenv('DB_HOST')}/{os.getenv('DB_NAME')}?autocommit=true"
-    print("Starting the connection...")
-    engine = create_engine(connection_string)
-    engine.connect()
-    return engine
+    global engine
+    try:
+        connection_string = f"postgresql://{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASSWORD')}@{os.getenv('DB_HOST')}/{os.getenv('DB_NAME')}"
+        print("Starting the connection...")
+        engine = create_engine(connection_string, isolation_level="AUTOCOMMIT")
+        engine.connect()
+        print("Connected successfully!")
+        return engine
+    except Exception as e:
+        print(f"Error connecting to the database: {e}")
+        return None
 ```
 
 ## 📝 Instrucciones
 
-1. Vamos a crear un archivo dentro de la carpeta `src` llamado `./src/app.py`.
+1. Vamos a trabajr en el archivo dentro de la carpeta `src` llamado `./src/app.py`.
 
 > NOTA: Este archivo contendrá la mayor parte del código de tu aplicación, así como la conexión a la base de datos y las consultas a la base de datos.
 
-2. Crea una base de datos PostgreSQL tal y como se indica en la parte 1.
+2. Crea una base de datos PostgreSQL tal y como se indica en la guia.
 
 3. En tu `app.py`, programa la conexión con tu base de datos.
 
@@ -94,7 +119,7 @@ def connect():
 
 ## Tips adicionales
 
-- Inicia sesión en tu base de datos usando: `psql -h localhost -u postgres`
+- Inicia sesión en tu base de datos usando: `psql -h localhost -U postgres`
 - Conéctate a una base de datos remota usando: `psql -h <REMOTE_HOST> -p <REMOTE_PORT> -U <DB_USER> <DB_NAME>`
 - Elimina una base de datos: `$ dropdb -h localhost -U <username> <db_name>`
 - Crea una BD en la nube de render.com y conéctate [siguiendo estos comandos](https://render.com/docs/databases#connecting-from-outside-render).

INSTRUCTIONS.es.md

@@ -1,19 +0,0 @@
-import os
-from sqlalchemy import create_engine
-import pandas as pd
-from dotenv import load_dotenv
-
-# load the .env file variables
-load_dotenv()
-
-# 1) Connect to the database here using the SQLAlchemy's create_engine function
-connection_string = f"postgresql://{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASSWORD')}@{os.getenv('DB_HOST')}/{os.getenv('DB_NAME')}"
-engine = create_engine(connection_string).execution_options(autocommit=True)
-engine.connect()
-
-# 2) Execute the SQL sentences to create your tables using the SQLAlchemy's execute function
-
-# 3) Execute the SQL sentences to insert your data using the SQLAlchemy's execute function
-
-
-# 4) Use pandas to print one of the tables as dataframes using read_sql function