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

 

 

 


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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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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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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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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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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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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);


* Construção de imagem/container Docker;


* Geração de pacote de sistema operacional.


 


IMPORTANTE: Essa palestra não tem a pretensão de determinar qual o jeito certo de fazer um deploy, mas apresentar os prós e contras de cada abordagem acima citadas afim de auxiliar sua tomada de decisão.


 


[DevOps]

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Começando com Python - Aprendendo para ensinar, a melhor forma de programar!

Quem nunca teve medo de começar?


Nesta talk contarei para você sobre como tem sido a experiência com Python durante 1 ano de aprendizado e como foi começar a aprender Python para ensinar para outras meninas na primeira iniciativa feminina de tecnologia do Piauí.


"Os navios estão a salvo nos portos, mas não foi para ficar ancorados que eles foram criados." (Grace Hopper)


[Iniciante, Comunidade]

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Community powered packaging

The conda-forge organization is a community led collection of recipes, build infrastructure and packages for the conda package manager. The goal is to make it easier for end user to solve their packaging problems and at the same time contribute to a larger community.


This talk will explain how conda-forge works, how to take advantages of its packages and recipes, and most importantly, how to contribute back to the community.


Level: Intermediary


In a nutshell, conda-forge is a GitHub organization containing repositories of conda recipes and a framework of automation scripts for facilitating CI setup for these recipes. In its current implementation, free services from AppVeyor, CircleCI and Travis CI power the continuous build service on Windows, Linux and OS X, respectively. Each recipe is treated as its own repository. referred to as a feedstock, and is automatically built in a clean and repeatable way on each platform.

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Como enviar um gatinho pelas interwebs

Pesquisas ~comprovam~ que 83% do tráfego na web é de imagens de gatinhos. Mas como o computador salva e exibe essas imagens? Como um gatinho fofo pode ser eternizado em 1s e 0s?


Na palestra usaremos a biblioteca Pillow para explorar como funcionam os formatos .png e .jpg e falaremos sobre física, percepção, teoria de cores e compressão.


Nível: Iniciante

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[Comunidade] 2 Anos desenvolvendo Software Livre: Eis o que aprendi

O mundo do Software Livre é algo que todo desenvolvedor um dia vai acabar encostando, seja usando bibliotecas livres ou os softwares provenientes dessa ideologia. E desde o início de 2016 eu estou envolvida oficialmente nesse meio. E olha, aprendi coisas pra vida. Seja ela pessoal ou profissional. Nesta talk pretendo levantar alguns fatos sobre esse mundo, contar o que eu aprendi e desaprendi e fazendo uma das coisas que eu acho mais importante nesse mundo, compartilhando o que eu aprendi e ajudando você a adentrar nesse mundo.

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Concorrência e Paralelismo – Threads, Múltiplos processos e ASYNCIO

Nivel: Intermediário


Locks? GIL? Multitasking? Corrotinas? Tulip ? async?  await?  event loop? Se tudo isso não faz sentido pra você, o objetivo dessa palestra é mudar isso, dando desde uma explicação sobre concorrência e paralelismo até o estado atual da comunidade, do ferramental, dos benefícios e onde AsyncIO se encaixa.


Versão palestra, com mais conteúdo sobre AsyncIO, desse post em duas partes: https://diogommartins.wordpress.com/2017/04/07/concorrencia-e-paralelismo-threads-multiplos-processos-e-asyncio-parte-1/


 


 

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Crawleando a Porra Toda!

Já ouviu falar de Crawler, Robôs, spider???????????????????????????


A idéia é falar um pouco, mostrar alguns exemplos para crawlear a bagaça toda que necessitamos e até mesmo não queremos. rs


 

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Criando Web Crawlers com Scrapy e Selenium para páginas com Javascript

Já tentou acessar uma página através de um script Python e teve problemas porque a página usava algum framework javascript como Angular, React...?


Nessa palestra vou mostrar como criar um web crawler que consiga acessar essas páginas dinâmicas simulando um navegador com Scrapy e Selenium.

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Desafios e vantagens do trabalho remoto freelancer python.

Em novembro de 2015 comecei com a Toptal e desde então tenho trabalhado como desenvolvedor Freelancer remoto.


Nesta palestra pretendo falar um pouco dos vários desafios que envolvem este tipo de trabalho, desde as necessidades técnicas até as questões financeiras de como receber e tudo mais. Além dos desafios, quer mostrar as várias vantagens que encontrei neste modelo de trabalho nestes 2 anos.


Nível: iniciante


Categoria: Carreira

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Descomplicando os mocks

Testar unitariamente é fácil, mas quando temos uma dependência externa no nosso código, a implementação do teste acaba demorando quando não sabemos usar direito os "paranauês" do mock.


Nível: iniciante


Nessa palestra vou mostrar na prática as diversas maneiras de mockar objetos e isolar seu código testável de dependência externas como APIs e bancos de dados.


Falarei brevemente de teste unitário, qualidade de código até me aprofundar sobre mocks no python.

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Desenvolver com Django é fácil. E depois?

Nível: iniciante/intermediário


[Arquitetura de software]


Quem olha o Django e faz o tutorial gosta logo do admin por causa dos CRUD's prontos e do ORM porque não precisa mais lidar com SQL na mão. Costumo dizer que desenvolver é fácil, difícil é manter o sistema funcionando e crescendo ao longo do tempo.


Existe um conceito sobre o ciclo de vida dos sistemas que diz: "Software não estraga, mas se deteriora".


Nessa palestra vou tocar em pontos que ajudam a aumentar a vida útil do seu software:


- Fazer deploy com alterações no schema sem parar o BD;
- Fat models vs camada de serviço (outra vez). O que é mais indicado;
- O que eu não deveria usar no Django;
- Onde hospedar.


Importante: Apesar de essa palestra usar o Django como caso de análise, os conceitos apresentados valem para desenvolvedores de qualquer framework e não limitam-se ao ambiente web.

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Explorando Pipenv - Pipfile, Pip e Virtualenv num só lugar

Nessa palestra vou mostrar essa ferramenta, que apesar de ser bem nova, já é muito útil para facilitar a criação e manutenção de ambientes Python de maneira bem simples.

 

Vou falar também sobre como o Pipenv agrega diversas ferramentais bem conhecidas, como virtualenv e o pip, além de outras como o Pipfile, que é o novo substituto para o conceito de "requirements.txt".

 

Irei apresentar como esse conjunto de ferramentas funciona de forma invisivel atráves do Pipenv, e que problemas ele pode ajudar a mitigar. Além disso, vou apontar já algumas das atuais limitações da ferramenta, dado seu estagio bem inicial de desenvolvimento.

 

[Iniciante]

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[Funcional] Programação funcional com Haskell, uma linguagem puramente funcional

  Se você acredita nessa história de que Python é uma linguagem funcional, você não sabe de nada inocente. :)


 


 Nível: Iniciante


 


Nos últimos tempos várias linguagens estão adotando características funcionais como Java, Swift e JavaScript e para aprender sobre programação funcional fui atrás de uma linguagem que tem várias semelhanças com Python chamada Haskell.


 


Haskell é uma linguagem puramente funcional que te desafia a pensar de uma maneira diferente da maioria das linguagens que você já utilizou.


 


Que saber sobre os principais conceitos de programação funcional?


 


Conhecer uma linguagem puramente funcional?


 


Saber de onde surgiram as list comprehensions de Python?


 


Deixe seu voto aqui e compartilhe para que outras pessoas façam o mesmo. Te vejo na Python SudeXte. o/

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Hands on Python: Aplicando Deep Learning para a Identificação de Sinônimos

categoria: Python científico
nível: intermediário

Nessa palestra, mostraremos um exemplo prático do uso de autoencoders, tópico muito discutido nas comunidades de deep learning, atualmente. Focaremos no algoritmo Word2vec e mostraremos como é possível encontrar relações de sinonímia em um corpus textual. Mostraremos como esse algoritmo pode ser aplicados a problemas tradicionais do mundo real. Em particular, discutiremos algumas aplicações a sistemas de busca e recomendação no contexto do mercado de recrutamento.

A palestra cobrirá desde a parte conceitual até alguns detalhes de implementação. Bibliotecas Python como Gensim e Scikit Learning serão usadas nos exemplos apresentados.

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Hello World! Mulheres na tecnologia

Objetivo: Devido à baixa inserção de mulheres na computação e diversas  barreiras enfrentadas em seus ambientes de trabalho, tópicos como “diversidade” e “inclusão” na área tecnológica ganharam maior visibilidade em grupos de discussão tanto da comunidade quanto em empresas.


Essa palestra tem como objetivo falar de que maneira iniciativas como o Django Girls têm contribuído para a inserção de mulheres no ramo de tecnologia e seu impacto em suas comunidades locais.


 

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Interface gráfica pro seu aplicativo Python, o que usar?

Linha de comando é legal, resolve, dá pra colocar o terminal em preto e verde pra parecer Matrix, mas e todas essas cores e pixels nesse seu monitor que custou vários reais? Digamos que você queira criar uma interface gráfica bonitona pro seu programa em Python, é possível? Quais são as opções? Onde rodam? Do que são feitas? 


Nessa palestra falaremos de 4:
TkInter: a "oficial", que vem junto da biblioteca padrão do Python;
PySide: projeto criado pela Qt, que usa, bom, Qt;
Kivy: biblioteca que utiliza Cython e OpenGL, possui seus próprios widgets;
Toga: alternativa que utiliza os widgets nativos(!!) de cada plataforma.


Serão apresentadas as diferenças entre as bibliotecas, vantagens, desvantagens e exemplos usando cada uma delas para que você possa decidir qual vai usar.


https://docs.python.org/3/library/tk.html
https://wiki.qt.io/PySide
https://kivy.org/
https://pybee.org/project/projects/libraries/toga/

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Introdução ao aiohttp, micro framework web baseado em asyncio

Aiohttp é uma biblioteca de client/servidor http baseado nas features de asyncio do python 3.4+.


Com a lib é simples escrever código para fazer e servir requisições não-bloqueantes utilizando a biblioteca.


Irei mostrar como escrever um servidor/API e como consumir dados de APIs, comparando com códigos e benchmarks de outros frameworks (django, flask, tornado...).


Nível: Intermediário


[Web]

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Just What Is A Quality Engineer?

A great plurality of companies today, who deal with the delivery of software or providing software services should have a team responsible for checking the quality of their products before they get into their customers’ hands. This team, far too often, is comprised of a single person, usually labeled with the term “QA”, and is responsible for making sure that all known issues with the product are verified and that some level of testing is performed before it can be ‘shipped’ to customers. Not everyone really knows what happens during this phase, but it is well-known that someone, somehow, installs, configures and ‘tests’ all the facets and features of a product before it ‘goes out the door’.


The stereotype is that somewhere in the building where you work, there is at least one person, “not suitable” to be a developer, who is relegated to pushing buttons and clicking elements on web ui elements to make sure that things work as advertised. These are the ‘button pushers’. If you have some of this species inhabiting your work environment, good for you. But if you really want to deliver quality with your products, then what you need is a Quality Engineer, a rare hybrid species that merges software development, forensics, DEVOPS and creativity skills into a super being.

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Kivy: Python no celular e em vários outros lugares!

Kivy é um framework multiplataforma que permite fazer aplicações em Python com interfaces inovadoras para Linux, Windows, OS X, Android e iOS. E é um dos projetos em Python mais legais que tem, só que ainda é muito pouco utilizado. O objetivo dessa palestra é apresentar o Kivy, mostrar o que é possível fazer com ele e indicar o caminho pros primeiros passos. 


Algumas perguntas que serão respondidas:
- Funciona mesmo no celular? A performance é decente? Não fica feio?
- Consigo acessar os recursos do celular?
- Tem algum projeto em produção pra gente ver? O povo usa mesmo?
- Exemplos! Cadê exemplos de projetos livres usando Kivy pra eu aprender?


Algumas observações que não perguntam, e por isso mesmo que vou falar:
- Kivy *NÃO* e só pra celular! (vc não precisa usar gtk ou qt pra botar uma interface visual no seu programa que roda no computador)
- A Kv Lang (linguagem de marcação do Kivy, usada para criar as interfaces) é muito boa
- Dá pra fazer jogo! \o/

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Mantendo Test Case e Código de Automação juntos no código fonte

Todo mundo que trabalha com automatização de testes deve conhecer pelo menos um sistem de gerenciamento de test cases. Aqueles que trabalham há muito tempo nesta área devem ter passado por vários destes sistemas, que no final acabam mais atrapalhando que ajudando. Se você é um dos poucos sortudos que conseguiram achar uma fórmula mágica e continua usando o mesmo sistema, mesmo assim deve sofrer com a manutenção de test cases, pelejando para que eles continuem atualizados e relevantes.

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Prevenindo dores de cabeça com linters e checagens automáticas

É comum usar ferramentas como flake8 em Python, mas é raro usar ferramentas para checar problemas além do estilo de código. No entanto, linters e checagens automáticas podem trazer benefícios muito maiores. Code reviews são importantes, mas se uma programadora experiente sair da organização, todo conhecimento relacionado a qualidade detido por ela irá embora também. Uma maneira de prevenir isso é fazer com que os desenvolvedores experientes guardem seu conhecimento em linters. Ao invés de ensinar boas práticas mil vezes para programadores juniors, desenvolvedores experientes devem escrever ferramentas para fazer isso para eles. Ter esse “conhecimento executável” é uma boa maneira de garantir boas práticas duradouras em organizações.


Python já possui um bom número de linters extensíveis e ferramentas de checagem que podem ser usadas para consolidar conhecimento. Nesta palestra, nós vamos discutir estas ferramentas, quais benefícios elas trazem, como estendê-las e como construir novas. Combinadas com IDEs, pre-commit hooks, e Continous Integration, linters podem validar código em tempo de escrita, commit e integração, garantindo assim a adesão a boas práticas em todas as etapas do desenvolvimento.


Aqui está uma lista não exaustiva das ferramentas que serão utilizadas:
- prospector: https://github.com/landscapeio/prospector
- pylint: https://github.com/PyCQA/pylint
- safety: https://github.com/pyupio/safety
- bandit: https://github.com/openstack/bandit
- pyt: https://github.com/python-security/pyt
- vulture: https://github.com/jendrikseipp/vulture
- pre-commit: http://pre-commit.com/
- isort: https://github.com/timothycrosley/isort

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Processamento Digital de Imagens com Aprendizado de Máquina para Reconhecimento Óptico de Caracteres Manuscritos (HCR)

Serão abordadas técnicas de processamento digital de imagens, tanto para pré-processamento das imagens como para extrair características dos objetos. Será utilizado Support Vector Machine para o reconhecimento de padrões e apresentar utilidade de OCR em aplicações do cotidiano.


Exemplos de aplicações


Conteúdos abordados:


- Processamento Digital de Imagens


- Machine Learning


- Reconhecimento Óptico de Caracteres Manuscritos


- Scipy, Numpy, Opencv, Scikit-Learn, Matplotlib

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Projetos de APIs: O que pensar para APIs Públicas, Microserviços e SPAs

APis conectam app a apps dando escalabildiade para produtos e negócios. Um bom projeto de API deixa sua aplicação segura, estável e escalável, deixando o negócio estável para internet ou mesmo internamente.


Nesta talk, irei falar sobre o que levar em consideração quando se projeta uma API, as diferenças de arquitetura para o backend que provê uma API Pública, Microserviços ou SPA e como manter o seu serviço principal estável mesmo com uma API externa com grande volume de requisições.


Também falarei de como projetar o seu schema para mudanças futuras, como escolher o tipo de schema (XML ou JSON), problemas de versionamento da API, autenticação e REST ou SOAP.


 


 


Com esta talk você estará mais apto a tomar boas decisões na arquitetura da sua API.

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PySpark - Python no Mundo do Big Data

Por que não usar Python no principal Framework de Big Data da atualidade?


PySpark é o modulo para programação em Python no Apache Spark. Com Pyspark é possivel desenvolvermos projetos para processamento de imensas quantidade de dados, de forma simples e descomplicada, além de processamento de dados em tempo real, e de machine learnig.


Nessa palestra veremos:


    • O que é o Spark?


    • O que é possível fazer com Spark e Python.


    • Como utilizar Python com Spark.


    • Trabalhando com dados com PySpark.


    • Trabalhando com Machine Learning com PySpark


    • Trabalhando com dados em tempo real com PySpark


 

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Python, ciência dos dados e redes sociais: uma combinação poderosa

Redes sociais, originalmente concebidas como ferramentas de comunicação, estão sendo cada vez mais utilizadas como ferramentas inovadoras de coleta de dados para aplicações de monitoramento social e urbano. Aliando Python, ciência dos dados e redes sociais, pode-se obter uma fonte de informação útil sobre diversos aspectos do nosso cotidiano. Desta forma, aplicações interessantes vem surgindo, como estudos de comportamentos epidemiológicos, de monitoramento socioeconômico e de análise da dinâmica das cidades.

Nesta palestra, vamos falar sobre como os dados provenientes de redes sociais podem ser combinados com os conceitos de ciências dos dados e as diversas ferramentas Python, de forma que possamos obter informações úteis.


Categorias: Python Científico, Ciência dos Dados, Análise de Dados


Nível: Intermediário

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Python for Rubyists

Python e Ruby são linguagem amplamente usadas por desenvolvedores ao redor do mundo para resolver diversos tipos de problemas com soluções simples e  sofisticadas.  Ambas são dinamicamente tipadas e se parecem em muitos aspectos. Características do modelo de concorrência e ferramentas como isolamento de ambiente, frameworks web, bibliotecas de testes, agendadores/excução de tarefas em background e web servers estão disploníveis nos dois ambientes com semalhanças e diferenças. Nessa palestra vamos comparar as soluções e ver como as careteristicas das liguagens influenciam a forma de trabalhar com cada uma delas.

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Python Gradual Typing

É pythonico? Só teste unitário não resolve?


Python é uma linguagem de tipagem forte e dinâmica, mas desde sua versão 3.5, com o módulo typing, é possível fazer uso de type hint(PEP 484) em conjunto com function annotation(PEP 3107). mypy é um projeto que nos possibilita também utilizar tipagem estática de maneira similar ao typing, embora o mypy seja mais antigo e também suporta Python 2 enquanto o módulo typing funciona apenas com Python 3.


Vamos discutir, ver exemplos de aplicação, (des)vantagens e onde/quando usar, ou não, tipagem gradual, quando teste unitário(mesmo cobertura de 100%) não pega casos que uma análise estática pega.


Outline Proposal:


- Conceitos
  - Teoria dos tipos
  - Tipagem gradual
  - Opinião do Guido
  - PEPs
- Aplicações práticas
  - Ajuda na migração Python 2 para 3 (Zulip)
  - Experiência própria no desenvolvimento
    - O que a tipagem fez a mais do que a cobertura
- Integração
  - Como enforcing ocorre nos editores
    - Sublime, PyCharm, etc
  - pre-commit, CI, etc

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Pythonizando a programação reativa

Programação reativa, em resumo.  é um modelo de programação em que gatilhos são disparados quando eventos acontecem - e poder escrever um sistema grande dessa forma, respodendo a eventos de entrada de dados ou da rede pode ser uma ordem de grandeza mais simples do que exatamente o mesmo sistema visto de forma imperativa - com laços percorrendo os eventos ocorridos e efetuando os dispatchs. 


De certa forma, todos estamos um pouco familiarizados com o modelo reativo - é o que acontece, por exemplo, numa planilha eletrônica, quando ao preenchermos células de dados, as células com fórmulas são automaticamente ativadas e mostram os resultados com os novos dados "ao vivo".


Os mecanismos de introspecção e customização de classes e operadores do Python permitem que de forma simples tenhamos um modelo base para implementar código reativo - essa palestra demonstra uma implementação simples de classes que trabalhem desta forma ao vivo, e explora formas de funcionamento em sistemas reais em que a programação reativa possa ser utilizada em sistemas Python ou em múltiplas linguagens.


 


Nível: [avançado, intermediário]


Categoria: [Python core, backend, design pattern, language hacking]

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Python na Manutenção de mais de 100 mil embarcados

Nesta palestra será apresentada a solução implementada para centralizar, automatizar e permitir que qualquer máquina embarcada do case de um dos maiores Bancos do País seja acessada remotamente para tarefas de gerenciamento e manutenção.

As manutenções são orquestradas pelo Fabric, paralelizando e agendando tarefas com o Celery e todo o sistema é mantido por um dashboard em Flask.


Palavras Chave: Fabric, Celery, Flask, Embarcados.

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Python na ponta dos dedos!

O objetivo desta palestra é mostrar como rodar nossa linguagem favorita (você não veio nesta palestra pra falar de Java, veio?) no IOS e no Android.


Nível: Iniciante


Na pauta


Python no IOS:


- Pythonista


Python no Android:



- QPython
- Termux


O futuro:


- Beeware


 

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[Python Web] Desenvolvendo Rest APIs complexas em apenas 1 dia.

Nesta palestra, pretendo mostrar de forma rápida e simples, como construir APIs que manipulam até 40 tabelas de um banco de dados, em apenas 1 dia. Utilizando o Python como linguagem de programação e os frameworks Flask, e Flask-Restless.

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Quando optei por ensinar programação funcional

Todos nós sabemos que quando o assunto é programação funcional, principalmente com Python, as coisas tendem a ficar mais densas. O mundo cheio de relações matemáticas, tudo exige um certo tipo de interação com teoria das categorias. A ideia dessa talk é mostrar algumas features funcionais do python e tentar efetuar a ruptura de que programação funcional é uma coisa de outro mundo.


Nível: iniciante


- Porque eu, mero mortal, decidi ensinar funcional com python?
- Não vamos falar de matemática
- Mas primeiramente vamos falar de funções e sequências
- Explorando o escopo built-in
- - Funções de mapeamento
- - Funções de redução
- - Funções de ordem superior
- - Closures e Decoradores
- - Uma visão, nada aprofundada, sobre o mundo fora do escopo built-in


Não sei ainda como nomear a maioria dos tópicos, mas muita coisa que pretendo usar como base está explicadinha em miudos aqui: https://github.com/z4r4tu5tr4/python-funcional

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[Quase] Tudo que você precisa saber sobre tarefas assíncronas

Por quanto tempo é aceitável deixar o seu usuário esperando uma resposta do servidor? Para a maioria dos casos a resposta certa é: o mínimo que a conexão de internet dele permitir. Isso significa que o tempo que o seu servidor deve passar processando a requisição deve ser o mais próximo de zero possível. Nessa palestra vamos falar sobre o que são, para que servem, como  funcionam e quais são as boas práticas a se seguir quando estamos desenvolvendo tarefas assíncronas.

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Redes Neurais com Python e Scikit

A idéia dessa palestra é passar brevemente pela introdução à Redes Neurais e mostrar a implementação de uma rede neural, mostrando como utilizar Python e Scikit para criar redes supervisionadas e não-supervisionadas.


Nível: Intermediário


Tópicos:


- Redes Neurais?
   - Introdução
   - Redes Supervisionadas
   - Redes Não-Supervisionadas
   - Aplicações
- Show me the code!

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Resiliência em micro-serviços: cache distribuído, feedback e tuning na Globo.com

Essa palestra visa apresentar as soluções utilizadas pela Globo.com ao distribuir suas aplicações em microserviços. Serão apresentados como nossa estrutura de cache distribuída garante resiliência mesmo quando algum serviço falha. Será apresentado como uma arquitetura baseada em feedback torna os microserviços mais resilientes no longo prazo. Será mostrado como a definição de contratos garante estabilidade nas comunicações entre microserviços. Além disso, será mostrado alguns tunnings de arquitetura de redes que ajudam a garantir a disponibilidade e segurança dos microserviços.

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Resolvendo o problema de dados distribuidos no seu backend

Cada vez mais os modelos de sistemas  baseiam-se na interação entre sistemas para entregar uma funcionalidade para o usuário final.  Além disso, muitos sistemas além de interagir também precisam compartilhar dadoss. Poucos são os sistema auto contidos que não integragem com "ninguém" - a maoria inclusive obsoleta.


Embora não seja um problema exclusivo de micro serviços, com o grande uso micro serviços esse problema de compartilhamento de dados e estados fica mais evidente.


Nessa apresentação vou mostrar como foi o caminho e a evolução da arquitetura do backend da empresa onde trabalho para resolver esse problema dos  dados distribuídos e a necessidade de estados compartilhados.  Apresentando os conceitos que foram permeando as escolhas feitas ao longo do caminho, quais foram os passos dados até a solução final e o porque das tecnologias escolhidas na solução final.


Embora o tema seja independente de tecnologia ou linguagem ( mais ligado a arquitetura) existe muito o que se falar como o Python ajudou nesse processo de evolução.


Palavras chaves:  event stream, kafka,  celery, django,  Restful apis, microservices,  escalabilidade, etc


Nível: Intermediário


 

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Serenata de Amor: Inteligência artificial usando dados abertos governamentais

Conheça o projeto Serenata de Amor, uma iniciativa de ciência de dados com código aberto e financiamento coletivo que construiu uma plataforma de inteligência artificial capaz de minerar e buscar discrepâncias na prestação de contas dos gastos de nossos deputados federais.


Entenda como o projeto começou, como ele foi feito, os promissores resultados alcançados até o momento, quais são os próximos passos e como você pode nos ajudar a fiscalizar ainda mais os nossos representantes.


[Ciência de Dados, Open Source, Dados Abertos]

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Testando sua infraestrutura com Python

[DevOps]

Aprenda a importância de tratar sua infraestrutura como código, como testá-lo e como usar python ao seu favor.

Além disso, entenda como integrar os seus testes com outras ferramentas de gerenciamento de configurações e orquestração.

Nível: Intermediário

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Tsuru: PaaS na sua nuvem privada

A facilidade de publicar aplicações Python no Heroku pode agora ser trazida para o conforto e segurança da sua infraestrutura privada, sem lançar mão da facilidade de deploy para o seu desenvolvedor, possibilitando a cultura DevOps para a sua organização.


Conheça a arquitetura de um deploy do tsuru, um caso de uso de sucesso na Stone Pagamentos, e facilidades que este PaaS pode trazer para o seu projeto. Fique sabendo também dos possíveis problemas que você vai enfrentar e suas soluções com a história de aplicação em um caso real e de alta criticidade.


Nível: avançado, Categoria: DevOps

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Uma mudança de vida graças ao Python

[Comunidade, Carreira]


Nest talk eu pretendo falar um pouco sobre como foi meu começo na área de desenvolvimento de software, a minha mudança de carreira e todos os percalços que enfrentei até ser importado do nordeste para trabalhar em Blumenau - Santa Catarina


Talk baseada neste post no meu blog: https://andresmachado.github.io/como-consegui-meu-primeiro-emprego-como-programador-python.html

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Usando Python e Django para ampliar a democracia digital

O portal e-Democracia é uma iniciativa da Câmara dos Deputados que visa ampliar a participação social no processo legislativo e aproximar cidadãos e seus representantes por meio da interação digital desenvolvido pelo Laboratório Hacker da Câmara dos Deputados.


Nessa palestra serão abordados os seguintes tópicos:


- O que é o e-Democracia?
- As ferramentas que compõe a plataforma
    - Wikilegis: plataforma para sugestão de emendas aos textos legislativos (Python/Django)
    - Audiencias Interativas: plataforma de interação em audiencias/eventos públicos da Câmara dos Deputados (Python/Django)
    - Discourse: fórum de discussões aberto para a sociedade (Ruby on Rails)
- Como juntar todas essas aplicações?
- D
ificuldades que encontramos

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Utilizando Python no mundo dos micro-serviços

Como Python é utilizado em uma arquitetura de microserviços e quais são os benefícios?


Existe um movimento forte hoje, principalmente em grandes empresas, de migração para a arquitetura de microcerviços. Partindo de uma introdução básica aos microserviços, mostrando a sua necessidade (case globo.com), irei mostrar como o Python pode ser utilizado e é uma ótima linguagem para esse mundo.


Irei comparar ferramentas novas que surgiram e como os frameworks web que conhecemos são usados nesse mundo.


Nível: Iniciante / intermediário


[Web]

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Wrapping C libraries into Python modules

Entenda como bibliotecas Python como PIL, ScyPy, Numpy fazem interface com módulos em C compilados disponível no sistema operacional. 

Nativamente o Python te permite fazer isso. Essa palestra visa apresentar os conceitos, os recursos do compilador/interpretador Python para permitir essa tipo de interação entre as linguagens. Um módulo C / Python será apresentado como exemplo.

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