python

Yesterday I did the Password validation kata in Python. I used TDD to write the code. These are the tests using Pytest: and this is the resulting code: If you want to follow the process step by step, have a look at the commits. You can find all the code in GitHub. - por Garajeando

Aunque lo escribo con retraso, este post corresponde al cuarto día (jueves) de esta edición de la piweek.En el proyecto eventsview avanzamos hasta dejar una versión usable con búsqueda y los filtros activados. Estoy bastante contento, por que aunque no es nada vistoso nos va a valer como base para desarrollos que tenemos que hacer en Alea y que poco a poco voy cogiendo flujo en javascript y en la parte web. Hay que tener en cuenta que en mi día a día no suelo tocar para nada web, por l...

Una edición más me ha apuntado a la piweek. En esta ocasión me he apuntado a última hora puesto que en principio en estas fechas iba a estar de vacaciones.En esta ocasión, del equipo de Alea Soluciones, he conseguido liar a https://twitter.com/jaimegilCómo sigo con mi cruzada personal por aprender algo de javascript, hemos decido implementar un pequeño visualizador de eventos https://github.com/aleasoluciones/eventsviewNo tenemos muchas pretensiones en cuanto a las funcionalidades a re...

El objetivo de la charla es revisar el estado del desarrollo de aplicaciones distribuidas / asíncronas / concurrentes con Python. No siendo un lenguaje diseñado con aplicaciones de red en mente, la librería estándar no ofrece (ofrecía hasta 3.4, al menos) demasiadas facilidades en este aspecto. Con la creciente escala de los proyectos de internet, la necesidad ha propiciado la aparición de librerías y frameworks de terceros que rellenan ese vacío siguiendo distintas estrategias. Tal es así que la revisión de esos proyectos sirve como introducción a las principales estrategias de desarrollo asíncrono en uso actualmente.

Buildout es un sistema de instalación y despliegue de aplicaciones escrita en python. Desarrollado originalmente para la instalación de aplicaciones Zope, su uso se ha extendido a la instalación de todo tipo de aplicaciones, aunque la mayoría son escritas en python. En CodeSyntax utilizamos buildout para la configuración y despliegue de nuestras aplicaciones basadas en Plone y Django, porque nos permite tener una forma repetible y potente para la instalación de aplicaciones. Desde simples webs que solo usan el interfaz de administración de Django, hasta aplicaciones distribuidas en 5 servidores diferentes en las que se instala Apache, pound, haproxy, Zope o Memcache. En esta charla, explicaremos el funcionamiento y las ideas básicas de buldout, como se configuran las diferentes partes y explicaremos y mostraremos ejemplos y casos de uso reales. También compararemos buildout con otras herramientas muy usadas en entornos python como fabric.

Esta charla es un recorrido por las posibilidades para programación funcional que tiene python, incluyendo las que están en las baterias de python, las propias estructuras inmutables de python y bibliotecas externas como fn.py.

Esta charla explora diferentes conceptos y técnicas fundamentales para hacer idiomáticas y elegantes nuestras clases programadas en Python. La mayoría de nosotros utiliza la orientación a objetos, pero desconocer qué hace exactamente el método mágico __new__() o lo útil que resulta la función collections.namedtuple() puede hacer que nuestro código sea innecesariamente feo o complejo. También aprenderemos detalles que pueden evitarnos más de un bug, como por ejemplo a no delegar en __del__() la liberación de recursos, cuando esta es una tarea que debería confiarse a with, o cómo implementar correctamente __hash__(). Hay también tiempo para discutir asuntos casi filosóficos, como por qué quizás deberíamos llamar a __init__() inicializador en vez de constructor (ya que es __new__() quien realmente crea el nuevo objeto) o cuál es en la práctica la diferencia entre __str__() y __repr__(), a menudo usados indistintamente. Algunos conceptos avanzados, como qué son los descriptores o una introducción a las metaclases (esas grandes desconocidas) se exponen en la recta final, antes de cerrar con algunos ejemplos rápidos bastante útiles — como, por ejemplo, cómo podemos aplicar lo aprendido para heredar de un array de NumPy.

Cubre algunos aspectos del procesamiento de lenguaje natural con NLTK (Natural Language ToolKit), explicando por encima en qué consiste, pasos para poder procesar un lenguaje, identificar patrones en un lenguaje y casos de uso útiles para aplicar.

Revisión de los métodos mágicos implementados en Python 3, haciendo énfasis especial en los menos conocidos y en casos de uso interesantes

En ticketea trabajamos con Python/Django en diversos proyectos que coexisten con un extenso stack tecnológico. Son muchas las lecciones aprendidas y las decisiones acertadas. Nuestro frontal, varias APIs, colas de tareas, business intelligence son algunos de estos proyectos. En esta charla, enseñaremos nuestra forma de entender Django y hacer escalar proyectos grandes manteniendo el orden y la calidad. Nuestras mejores prácticas y algunos hacks que hemos tenido que hacer para coexistir con éxito con PHP