Aplicación de escritorio desarrollada en Python (Tkinter) que integra diversas utilidades de sistema, gestión de hilos, y funcionalidades avanzadas como Web Scraping con automatización de navegador.

📸 Demostración y Presentación

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🚀 Características Principales

Este proyecto demuestra el uso de la concurrencia (threading, asyncio), persistencia de datos (shelve), y control de procesos externos.

Módulo	Descripción	Tecnología Clave
Monitor de Sistema	Gráficos en tiempo real de uso de CPU, Memoria y Tráfico de Red.	psutil, matplotlib
Gestor de Alarmas	Programación de alarmas persistentes con notificaciones pop-up.	shelve, datetime
Reproductor de Audio	Reproducción de música MP3/OGG en segundo plano.	pygame.mixer
Web Scraper (Amazon)	Scraping de productos de Amazon con búsqueda por parámetro, superando defensas anti-bot y carga dinámica (JavaScript).	Playwright, asyncio, BeautifulSoup
Carrera de Camellos	Simulación de carrera multihilo para demostrar la gestión de recursos compartidos y prevención de deadlocks mediante threading.RLock.	threading, RLock
Lanzador Externo	Ejecución de comandos del sistema operativo (ej. abrir navegador con URL).	subprocess, webbrowser

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⚙️ Instalación y Requisitos

Este proyecto requiere Python 3.8+ y las librerías listadas en dependencias.txt.

1. Clona el Repositorio

git clone [https//git.ieslamar.org:80/mireya/ProyectoPSP.git](https://github.com/tu-usuario/nombre-del-proyecto.git)
cd ProyectoPSP

2. Instalación de dependencias

Una vez en el entorno virtual, instala todas las librerías con este único comando:

pip install -r dependencias.txt

4. Instalación de Navegadores Playwright

El módulo de Web Scraping requiere la instalación de los binarios de los navegadores para Playwright (utilizamos Firefox por defecto):

playwright install firefox

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▶️ Uso de la Aplicación

Para iniciar la aplicación principal, asegúrate de estar en el directorio adecuado y ejecuta:

python main.py 

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Notas Adicionales

Archivos de Persistencia: Los archivos de datos como alarm_data.db, notepad_data.txt, y amazon_productos_resultados.json se crearán automáticamente al usar las funcionalidades.

Compatibilidad: El proyecto ha sido desarrollado para ser compatible con entornos Linux y Windows.