Python Madrid Mayo

Ayer tuvimos la sesión de Python Madrid en las oficinas de Kaleidos. Últimamente estamos probando el formato de dos charlas breves, y parece que está funcionando muy bien. Las charlas de ayer fueron sobre usar Django al estilo Flask y una introducción a Pandas.

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Simplifying Django

Andrey (@niwibe) nos contó cómo usar Django en un proyecto de un fichero único. La idea es que un proyecto muy pequeño y ligero se puede desplegar con Django al estilo Flask. Partimos de un proyecto que no necesita persistencia, ni autenticación, ni… Para esto, creó un decorador que acopla las urls a las funciones, añadió la carga del manage.py en el fichero y también la configuración básica en el settings de Django.

La charla fue una demostración de que se puede reconfigurar Django, más que un enfoque para un proyecto. Hay proyectos pequeños y sencillos que aguantan bien con Flask, y otros que pueden crecer más y entonces, es más apropiado usar Django. Según Andrey, si el proyecto tiene más de un fichero (o se prevé que crezca), él ya usaría Django de base. ¿Y vosotros?

Aquí tenéis las slides de la charla y también los ejemplos.

Pandas

Kiko (@Pybonacci) nos hizo una introducción a Pandas. Pandas es una librería biblioteca que funciona sobre NumPy y a la que agrega más funcionalidad y, sobre todo, facilidad para trabajar con grandes series de datos. La charla consistió en una introducción y vista general de las principales funcionalidades que aporta Pandas frente a NumPy, con muchos ejemplos. También se comentaron algunas carencias de Pandas, lo que nos dio pie a ver las diferencias con R.

Aquí tenéis las slides de la charla.

¿Qué herramientas usáis para la manipulación de grandes sets de datos?

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