Python Brasil [13] - Palestras

Este é o canal oficial para submissões de palestras para a Python Brasil 13.

A Python Brasil será entre os dias 6 a 11 de outubro de 2017, na cidade de Belo Horizonte/MG, sendo que as palestras se concentrarão entre os dias 6 e 8.

As palestras devem ter o tempo máximo de 35 minutos e podem abordar qualquer área dentro do universo da linguagem Python. Caso tenha interesse em palestrar, mas está com dúvidas, nos mande um e-mail em eventos@python.org.br que tentaremos ajudar.

Se possível oriente a categoria da sua palestra, com uma marcação como "[Web]", assim podemos filtrar da melhor maneira possível. Seguem dicas de categorias [Iniciantes, Web, Python Científico, Carreira, Embarcados, DevOps, Desktop, Mobile, Comunidade]. Você também pode colocar outras categorias que não foram listadas aqui.

Serão aceitas palestras em Português, Español, e English.

 

Critérios de escolha de palestras:

* Número de palestras do mesmo assunto (maior diversidade de assunto)

* Número de votos

* Número de palestras por palestrantes (maior diversidade de palestrantes)

* Palestrantes novos

* Palestrantes locais (incentivar Python na região de Belo Horizonte)

 

Dicas:

* Procure colocar uma descrição bem detalhada sobre o conteúdo de sua palestra para que todos possam compreendê-la.

* Analise as palestras já submetidas e também as de eventos anteriores. Isso pode te ajudar a definir um título e descrição para sua palestra, e quem sabe você tenha algum insight sobre algum tema.

* Caso você possua mais de uma palestra que queira apresentar você pode enviar todas elas. Não há limite de proposta de palestras por participante (e quem sabe mais de uma seja selecionada ).

 

Observações:

* Para participar do evento o palestrante precisa estar de acordo com o Código de Conduta. Você pode acessa-lo em github.com/pythonbrasil/codigo-de-conduta.

* Alguns dias após o encerramento das votações entraremos em contato com todas as pessoas que enviarem proposta de palestras informando caso sua(s) palestra(s) forem selecionadas.

* Para participar do evento, mesmo como palestrante, é necessário adquirir um ingresso. Para mais informações sobre compra de ingressos acesse o site do evento.

  

Site do evento:

2017.pythonbrasil.org.br

 

Programação de eventos anteriores :

2016.pythonbrasil.org.br/#schedule

2015.pythonbrasil.org.br/#schedule

2014.pythonbrasil.org.br/schedule/index.html

 

 Obs: Votação encerrada.

 


Este evento não aceita mais propostas.

Propostas

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0o0 Bots (automatizando tarefas) um funcionário que não reclama!

Nessa palestra quero falar de algumas implementações de bots em Python, dividindo em duas partes técnica e tendências.


Nível: Intermediário


Na parte técnica vou falar de algumas implementações de bots para:


1. Facebook


2. Whatsapp


3. Telegram


4. Skype


5. Slack

Na parte de tendências, vou falar um pouco do mercado de bots e empresas que estão apoiando como:
Facebook, Microsoft e IBM

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100% python background architecture with machine learning to protect 100 million android mobile users

Como criar uma arquitetura capaz de suportar 100 milhões de usuários, com uma média de 20 milhões de usuários ativos/dia, 100% python, através de micro serviços, gerenciando e classificando centenas de malwares e paginas falsas em tempo real, com tolerância a falha, integrando mongo, elasticsearch, arerospike com ferramentas de análise de sites e APKs(androiguard, droidbox, unpackers, ...), além de muito machine learning e computer vision.

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Agilizando o ciclo de desenvolvimento de software com a ajuda de testes unitários

Quantas vezes você já ouviu (ou mesmo disse) que "Desenvolver testes são uma perda de tempo?". Nesta talk iremos demostrar porque você deve incluir os testes no seu ciclo de desenvolvimento e o real ganho disso para o projeto.


Nível: Iniciante


O que iremos abordar?
- Breve definição sobre testes unitários e como fazer em Python
- Melhorando a qualidade de código utilizando testes
      - O que é TDD
      - Como iniciar em TDD
- Automatizando deploy com a ajuda de testes
      - O que é Integração contínua
      - Automatizando rotinas de deploy
- Outras vantagens da adoção de testes
      - Testes como documentação do projeto
- Conclusão

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Analisando dados do IBGE com python

categoria: [python científico, análise de dados]


 


As pesquisas do IBGE são o retrato mais confiável que temos da população brasileira. Os microdados dessas pesquisas permitem conhecer detalhadamente a renda, escolaridade, trabalho e moradia dos brasileiros. Porém, são arquivos em formatos pouco amigáveis, muitas vezes com milhões de linhas, até quatrocentas colunas e variáveis codificadas.


Usando o jupyter notebook e pacotes como pandas, matplolib, seaborn e altair vamos simplificar a tarefa de ler, analisar e transformar esses dados em lindos gráficos.


 


 

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Análise de imagens e machine learning utilizando python e openCV. [Python Científico]

Nessa palestra será apresentada algumas das técnicas utilizadas em processamento, analise e classificação de imagens e a implemantação.


 


Nível: Intermediário


 


1. Técnicas de processamento de imagens em python
1. 1 Subtração de imagem, Gaussian, White top-hat e Black top-hat
2. Análise de Imagem
2.1 Extração de vetor de característica
3. Classificação usando Machine Leaning

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Ansible - Que a Automação Esteja com Você!

[DevOps]


Sabe aquela tarefa que você repete duas, três, quatro, cinco ou muitas vezes e sempre dá maior trabalho? Então, provavelmente está tarefa já deve ser pensada em uma maneira de ser automática, concorda?


A automação vem se tornando um tema essencial quando o assunto é infraestrutura ágil. Criação de VM, deploys, extração de logs, instalação e configuração de ferramentas são tarefas muito comuns do dia-a-dia de uma equipe de infraestrutura e que se repetem frequentemente. Pois bem, o Ansible é uma ferramenta Open Source escrita em Python para automatizar ações em máquinas. Sua principal característica é a simplicidade de uso e aprendizagem, tornando as coisas mais faceis e despertando o poder da automação dentro de você!


Entenda um pouco da arquitetura da ferramenta, os principais compomentes e a facilidade de se realizar tarefas de diversos tipos de uma maneira muito rápida e simples.


 


Nível: Iniciante

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Antes que você migre para Golang

Atualmente muitos pythonistas que se deparam com um requisito de grande volume de acessos, tem  preterido python e escolhido fazer seus sistemas em Golang.  Golang é uma linguagem criado pelo pessoal da Google como substituto da linguagem C++ para a criação de sistema de alta perfomance.  Sua estrutura é toda pensada para processamento concorrente e visa abstrair toda a complexidade envolvida nesse ambiente.


Sem dúvida uma boa escolha.  A questão que vou trazer nessa apresentação que é possível fazer sistemas com esse requisito em Python e obter resultados tão bons quanto com Golang.  O desafio está mais na forma de pensar e projetar sua arquitetura do que na tecnologia que é utilizada.  Ainda mais se levarmos em consideração toda a evolução das novas versões (3.6,  api de async, etc) .


Nível: Básico a Intermediário


Palavras Chaves: Perfomance, Arquitetura, Python, Tornado, Flask, AsyncIO,  procesamento em filas,  banco de dados, escalabilidade, etc.

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APIs em Flask com documentação ativa usando Swagger UI e Flasgger

Nesta palestra pretendo mostras as melhorias adicionadas recentemente ao Flasgger


O Flasgger é um framework que une o Flask e o Swagger UI que utilizando a Open API Specification
é uma maneira fácil de incluir uma documentação ativa (live playgtround) a suas APIs escritas em Flask.


O Flasgger tem suporte a diversas abordagens de API, Method Views, MArshmallow Schemas e também
efetua a validação usando JsonSchema.


O projeto tem vários stars no github e um alto número de usuários sendo hoje utilizado por algumas grandes empresas.


Irei mostrar o Flasgger
A open API specification
O Swagger UI
Os objetivos do projeto
As melhorias e novidades
E farei um Live-demo de como utilizar em uma API Flask.




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Aplicações multitenancy com Django

Multitenancy é um modelo de arquitetura de sistemas onde uma única instancia de software serve múltiplos clientes (tenants) cada um em seu próprio contexto disjunto de dados. Isolar dados não só nos permite evitar falhas de segurança no sistema como também simplifica o desenvolvimento da aplicação e sua manutenção. Nesta palestra vamos falar sobre as formas de se desenvolver um sistema multitenant, monstrando vantagens e desvantagens e também explorar as ferramentas disponíveis para o Django que podem facilitar bastante o nosso trabalho.

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A Programação Funcional em Python, de forma simples


Se você já usou lambda, maps ou comprehensions em Python, você já esta usando aspectos da programação funcional. Vamos explicar de forma simples o que é programação funcional, quais são as construções funcionais existentes em Python e como podemos usá-las para melhorar nosso código e prevenir bugs. Vamos  também descomplicar conceitos como Side Effects, imutabilidade, código declarativo, e expressions.



Tópicos a serem abordados:


1) Introdução a programação Funcional:


- Paradigma Funcional X Imperativo


- Mutação X Imutabilidade


- Expressions X Statments


- First-Class and High-Order functions


2) Construções Funcionias em Python:


- Lambda


- Map, Filter, Reduce


- Compreehensions


- Partial, Comp, Operators


3) Modulos:


- Functools


- Itertools

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A Qualidade do Ecossistema Python - e o que podemos fazer para mante-la

O ecossistema do Python é sustentado por alguns pilares que são


- comunidade,  
- material teórico,
- ferramentas,
- bibliotecas,
- PSF
- e a própria linguagem.


Nesta palestra eu gostaria de fazer uma reflexão a respeito de cada um desses pilares do ecossistema
quais são as prioridades e em termos de qualidade quais são as vulnerabilidades de cada um deles.


Mencionarei a importãncia de todos mas focarei na qualidade do ecossistema de bibliotecas, ferramentas e material teórico.

A reflexão será em torno de responder algumas questões:


- Como manter a qualidade das bibliotecas publicadas no PyPI?
- Quais as maiores vulnerabilidades e como podemos ajudar a evitar os riscos?
- A importância de material teórico de qualidade (gerado pela comunidade)
- Podemos confiar em tudo que está disponivel no PyPI?
- As abordagens de ensino e documentação do ecossitema são seguras, inclusivas e de fácil assimilação?
- O que podemos fazer para ajudar a resolver os problemas identificados?


Apresentarei alguns casos reais e exemplos de problemas encontrados e questões de segurança envolvendo principalmente o PyPI


 

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As configurações pertencem ao ambiente e não ao código - conheça o Dynaconf

O 12 Factor App é um guia de boas práticas para o desenvolvimento de aplicativos


Um dos 12 fatores é o fato de que as configurações do seu programa não pertencem ao código, mas sim ao ambiente que está sendo executado.
desta forma as configurações não te atrapalham durante o desenvolvimento.

Pensando nisso eu criei o DYNACONF uma biblioteca que desacopla e simplifica o acesso a configurações.

basta usar.

from dynaconf import settings

e a partir deste objeto dinâmico buscar suas configurações que podem estar armazenadas em variavéis de ambiente (preferencialmente) ou
arquivos de settings separados por namespaces em formatos py, yaml, toml, ini, json etc.. e até mesmo em bancos de dados ou
caches de memória como redis ou memcached.

Mostrarei a arquitetura do Dynaconf
Como usar e definir as variáveis de ambiente
Questões de casting automatico e formato de dados
Exemplos de casos reais usando o Dynaconf


 


 

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Assistentes Pessoais, Chatbots e Como Aplicar o Python a Essas Novas Tendências

Nivel: Intermediário


Assistentes pessoas como Google Home, Amazon Echo e os famosos chatbots do Facebook Messenger e demais plataformas vem ganhando a cada dia mais e mais adeptos. Seguindo essa tendência venho por meio dessa palestra apresentar uma perspectiva maker com essas tecnológias utilizando o python e o django como carro chefe do desenvolvimento.


Tópicos:


- Chatbots
   - Introdução
   - Telegram
   - Facebook Messenger Platform
   - Show me the code!
- Assistentes Pessoais?
   - Google Home
   - Amazon Echo
   - Show me the code!

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Automação de testes de interface web cross browser com Pytest, Selenium, Page Objects, Docker e Saucelabs

Mostrarei algumas técnicas para automação de testes de UI usando selenium no Py.test


Para isso mostrarei o conceito de definição de Page Objects e como ele pode facilitar o desenvolvimento de novos testes


Mostrarei como usar o Pytest para iniciar sessões do selenium


Quais as melhores práticas para composição de seletores de elementos DOM


Uso de webdrivers e browsers com docker e também a execução remota cross browser no Sauce Labs

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Automatizando provisionamento de rede em data centers com arquitetura Spine and Leaf com Python

Categoria: Infra, Automatização, DevOps
Nível: Iniciante


A ideia é apresentar a arquitetura Spine and Leaf utilizada com Fabric L3 ECMP, uma arquitetura projetada para garantir a escalabilidade, rapidez e eficiência do tráfego do data center da Globo.com.
Além disso, apresentar o desenvolvimento da ferramenta para provisionamento automatizado das redes e seus equipamentos escrita em Python.


* Conceito e vantagens da arquitetura Spine and Leaf
* Conceito e vantagens de Pod no Data Center
* Provisionamento automatizado utilizando uma ferramenta desenvolvida utilizando Python e Django.


 

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Autonomy way: o caminho da autonomia

Já ouviu alguma palestra sobre lifestyle business? Esse é um assunto muito em voga da comunidade Python que inclusive eu já abordei. Ele já inspirou várias pessoas a levarem uma vida diferente, focada mais em seus interesses e afinidades pessoais. Mas muitos outros ainda duvidam. Então a idéia dessa palestra é ir além da inspiração e mostrar o algorítmo, incluindo app para celular, sobre como atingir a autonomia. Ou seja, ter cada vez mais tempo livre para exercitar seus projetos pessoais e aproveitar as coisas boas da vida. O caminho é simples, mas algumas vezes o simples precisa ser dito e exemplicado para acreditarmos.

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Big Data com Apache Spark na Globo.com

Uma introdução ao mundo de Big Data com Apache Spark contextualizada dentro do ambiente da Globo.com. Aborda desde a definição de Big Data, a mudança de paradigma de programação para viabilizar a computação paralela, os diferenciais tecnológicos do Spark e as suas aplicações práticas na Globo.com. Finalizamos com uma breve demo do pyspark shell.

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Blocos e Python - Iniciação ao Pensamento Computacional para adolescentes

[iniciantes, educação]


A palestra relata a experiência do ensino de Algoritmos para alunos na faixa de 14 a 17 anos. Os alunos são apresentados ao Pensamento Computacional, um conhecimento necessário nos dias atuais até mesmo para quem não quer seguir na área da Computação.


O estudo de Algoritmos já iniciando com o Portugol ou mesmo com uma linguagem de programação já é comprovado que gera uma evasão relevantes na escola. Muitos alunos se assustam com a mudança de paradigma, pois os mesmo não estavam acostumados com o pensamento computacional. Assim, nos meus 10 anos de experiência como professor, conheci as teorias do pensamento computacional e ao aplicar em sala de aula percebi na prática o maior interesse dos alunos.


Assim, na palestra irei abordar os conceitos do pensamento computacional, a computação desplugada, o uso do Code.org, do Scratch, do App Inventor e da linguagem Python, e como esses assuntos são trabalhados em sala de aula para atingir o êxito na aprendizagem de Algoritmos.


Sou professor do IFRN há 10 anos, apaixonado pelo que faço e sempre em busca de ministrar aulas melhores.

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[Bots] Como desenvolver bots para Telegram em Python. De hobby a trabalho de forma fácil, divertida e colaborativa

Comecei criando bots para eliminar a quantidade de e-mails em minha caixa, acabei descobrindo e gostando de programação.

Nível: Iniciante

Exemplos de criações:
- http://t.me/RastreioBot
- http://t.me/Send2KindleBot
- http://t.me/OnSale_Bot
- Bot para alertas do Zabbix

Nesta palestra quero contar um pouco da minha experiência, compartilhar histórias e quebrar seu medo de criar!
Os bots estão aí e são extremamente úteis. Vamos parar de fazer tarefas repetitivas!

Esta palestra não exige conhecimento avançado de Python ou da plataforma Telegram, visto que meu background profissional em infraestrutura de TI me permitiu criar a partir do zero bots que são utilizados diariamente por milhares de pessoas ao redor do mundo.

Tópicos a serem abordados:
- Plataformas de bots (Rocket.Chat, Slack, Messenger etc)
- Como e onde hospedar um bot
- APIs e bibliotecas para desenvolver o bot
- Integrações com outros serviços

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Bots de telegram e reddit usando python (e docker)

Uma introdução às bibliotecas python-telegram-bot e praw para interagir com as APIs de bots do telegram e do reddit. Vou usar como base o código deste projeto: https://github.com/diegor2/redditbot

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Calculando recomendações usando Hadoop e mrjob

Nesta palestra vamos calcular recomendações simples (como a tradicional recomendação "Quem viu, também viu") criando execuções de map-reduce no Hadoop através da biblioteca mrjob.


Para isso irei falar sobre:


 - O que é Hadoop e como funciona um job Map reduce?
- Calculando recomendações usando apenas "python puro"
- O que é MrJob
- Usando MrJob para calcular:
    * Popularidade de produtos
    * Quem viu, também viu
    * Quem viu, também comprou

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Caminhos para publicação de código python em ambiente de produção

Na vida de desenvolvedor e no mundo cada vez mais inclinado para o conceito devops sempre questionamos qual a melhor forma de publicar um código em produção e realizar o gerenciamento das versões estáveis de um sistema.


A partir disso esse apresentação visa exemplificar as seguintes alternativas de publicação de código python em ambiente de produção:


* Clone direto de repositório de versionamento;


* Pacote armazenado em pip (localshop);


* Constru&cce