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

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.

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

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.

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

[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

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.

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.

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.

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

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

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

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!

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

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.

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.

[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.

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

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

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

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]

Como utilizar recursos das Classes da linguagem Python para produzirmos comparações, iterações entre outras de forma inteligente. E como isso pode ser aplicado na geração da tabela do Campeonato Brasileiro.

Nível: Iniciante / Intermediário

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]

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.

Em meio a tantas opções, o que escolher para começar o Front-end de um projeto hoje?

Quais as melhores práticas? E testes como configurar? Só existe Angular 2? e o 3 e o 4? Webpack, Babel, sabe pra que cada um serve? Typescript ou Flow? Comunidade, sabe quem está por trás de cada ferramenta que você utiliza? Grid Layout ou Flexbox? E CSS Modules? Yarn ou NPM, sabe a principal diferença entre eles? Preact ou React? Flux, Vuex ou Redux? ES6, ECMAScript 2015 ou JSX? Tem quem ainda use Meteor? E Ember, eu deveria usar?

Nesta palestra vou apresentar como está a atual stack de desenvolvimento frontend em meio a gigante sopa de letrinhas.

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

Na fase de escrita de uma monografia a escolha do tema é sempre uma das etapas mais complicadas. Ao passo que para nós a escolha do tema é algo tão difícil, ao mesmo tempo vemos quase toda semana alguma manchete sobre "aluno do MIT desenvolve projeto x". Será que a escolha do tema tem a ver com sucesso ou não dessas pesquisas? Para investigar isso vamos utilizar Python e Processamento de Linguagem Natural pra analisar a produção acadêmica dos trabalhos de graduação da UFPE e comparar com trabalhos desenvolvidos pela Carnegie Mellon. O que os trabalhos têm em comum? Em que eles diferem? O objetivo é dar um panorama da produção acadêmica e ajudar na escolha de temas de projetos, desde monografias até projetos paralelos

[Iniciante]
Todo bom programador já passou por uma fase na vida em que a POG (Programação Orientada a Gambiarra) foi sua melhor amiga. Junto com ela (ou até mesmo sem ela!), encontram-se erros comuns e alguns erros absurdos que são cometidos com frequência e que, na maioria das vezes passam despercebidos até mesmo por programadores experientes. 
Nesta palestra, irei mostrar algumas dicas do que não fazer quando estiver programando em Python, utilizando como exemplos alguns códigos e erros que programadores (do Padawan ao Mestre Yoda) cometem sem nem sentir o peso.

13(-10) reasons why você precisa assistir esta palestra:
1. "O inteligente aprende com os seus erros, o sábio aprende com os erros dos outros."
2. Conhecer os erros ajuda a evitá-los.
3. Python é bom demais pra ser codado errado.

Trabalhar como desenvolvedor de software pode ser um pouco frustrante, as vezes por estar preso a um projeto, as vezes por causa da linguagem que é usada, mas principalmente quando você está em um lugar que não tem nada a ver com você. Nessa palestra eu vou falar sobre a minha experiência saindo de uma grande empresa tradicional para uma empresa ágil e como essa mudança me mostrou que algumas coisas que muitas empresas negligênciam são na verdade, extremamente importantes. Coisas como testes, continuous integration, pair programming, code review, open-source, como adaptar metodologias ágeis a sua realidade, python (é claro) e django, um framework que faz o desenvolvimento de uma aplicação web parecer simples

Esta palestra visa responder aquelas perguntinhas que todos fazem no começo:

- Não tem Python na minha cidade, onde vou trabalhar?

- Com quem vou falar sobre Python?

- Como vou aprender Python?

Vou contar um pouco da história como eu e mais uns amigos conseguimos criar uma comunidade forte de Python em Sorocaba (interior de SP) e os passos para que VOCÊ também possa fazer isso na sua cidade.

Nível: Iniciante

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.

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/

Hoje com o número de aplicações distribuidas temos algumas dificuldades de gerir configurações de sistemas que precisam de alta performance, nesta palestra demonstrarei como construir aplicações que reagem a configurações dinamicas na cloud.

Se você conhece ou trabalha com o Django e deseja saber como começar a contribuir está palestra é para você!

Juntos vamos solucionar um bug do django e fazer nossa primeira contribuição!

Para quem está começando a desenvolver sistemas e deseja fazer contribuições open source, as vezes é difícil saber por onde começar. 

A idéia de contribuir com uma grande lib que você adora parece um pouco assustadora?

Eu vou mostrar passo a passo, como contribuir com o django de forma simples! 

Usaremos um bug previamente resolvido por mim, para explicar o passo a passo.

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

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.

Nesta palestra vamos apresentar uma introdução ao GeoDjango e ao Google Maps. Falaremos dos conceitos básicos das duas ferramentas e iremos mostrar como integrá-las, por fim iremos demonstrar uma aplicação funcional utilizando conceitos abordados na palestra.

1. Introdução


2. Spatial databases


3. PostGIS


4. Geodjango




1. Instalação


2. GeoDjango Model API


3. GeoDjango Database API


4. GeoQuerySet API


5. Geographic Database functions


6. Admin




5. Google Maps




1. Instalação/Configuração


2. HTML5 Geolocation


3. API




1. Places


2. Drawing


3. Distance Directions


4. Routes






6. Integração




1. Exibindo um mapa


2. Serialização


3. Carregando os pontos


4. Desenhando um polígono




7. Demonstração de aplicação

[Comunidade][Iniciante]

São muitos os casos de estudantes de TI (seja bacharéis ou tecnólogos) que só tiveram contato com programação na faculdade, e muitas vezes se sentem muito atrás de quem já tem familiaridade desde pequenos ou adolescentes. Muitos acabam desanimando e até mesmo desistindo do curso, dizendo que "não é para mim". Eu fui um desses estudantes que só conheceu programação quando ingressei na faculdade, aos 21 anos, depois de ter tentado inúmeros cursos superiores até me encontrar.

Quero compartilhar minha jornada desde minha saída do colegial e entrada na(s) faculdade(s), as dúvidas e desistências dos cursos que me matriculei, os desafios de ser um estagiário e meu processo de desenvolvimento até me tornar um desenvolvedor da Globo.com. No objetivo de encorajar os novos estudantes e quem está ingressando agora na busca por estágios ou ingressando no mercado de trabalho e encorajar gestores e desenvolvedores com responsabilidade de gestor a apostar mais em pessoas que ainda não possuem um background técnico perfeito mas que possuam o perfil necessário para se tornar um, ou até melhor, desenvolvedor a altura da expectativa.

As runas do mapa de Thrór guiam a turma do livro "O Hobbit" em uma aventura para retomar a Montanha Solitária. Decifrar as runas e descobrir um caminho de entrada para Erebor é um dos primeiros desafios nessa jornada. Nessa palestra, vamos definir o problema de traduzir as runas, analisar possíveis estratégias de solução e finalmente usar livros do maior romancista do brasil para "aprender português" e resolver o problema.

Nível: Iniciante

Categorias: Inteligência Artificial, Otimização

Nível: Intermediário/Avançado

O deep learning é uma área da inteligência artificial que está crescendo em dimensões exponenciais, e como eu estou no ramo de pesquisa sobre deep learning, gostaria de mostrar a todos como começar a se armar para entrar no meio:

- por onde começar a estudar

- quais frameworks usar

- o que estudar primeiro

- fontes a serem consultadas

- tutoriais a serem feitos

- crescimento nas oportunidades de emprego

A palestra tem o foco no empoderamento de todos no quesito do deep learning para levar a área para um maior conhecimento de todos.

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

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.

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.

Geralmente, ao começarmos com Django, nos deparamos com o sistema de templates como uma maneira de gerar páginas HTML dinamicamente.

Nesta palestra quero introduzir uma alternativa separando o back-end do front-end: utilizando o Django Rest Framework (DRF) com ReactJS - biblioteca javascript para construção de interfaces interativas.

Vamos contruir uma pequena - e simples - aplicação para entender como DRF e ReactJS podem trabalhar juntos. 

Você está começando com Django e quer entender como funciona e também como aproveitar o framework de migrações do Django da melhor maneira? ✅

Vou explicar como utilizar as migrações para resolver alguns cenários comuns - e outros não tão comuns assim - que enfrentamos com exemplos simples e práticos. 👍🏼

Clube do vinho, Clube da cerveja, Clube do livro, Clube Geek, Spotify, Netflix, SmartFit.

Afinal, por que tantas empresas entram no mercado do sistema de assinatura? Sinceramente, não sei exatamente, porém sei bem como desenvolver um com o framework Django!

Nessa palestra irei apresentar alguns prós e contras do Subscription Model, mostrando algumas particularidades desse modelo, cuidados que se deve ter e erros técnicos que cometi ao desenvolver sistemas desse tipo. 

O que é, o que faz, do que se alimenta?

Como criar aplicações realtimes combinando frontend  Angular 4 com um backend  em Django Rest Framework

[Web, Front-End, Programação Funcional, Iniciante]

Quem programa em Python tem muitas opções sensacionais para o back-end na programação web: Django, Flask, Tornado, etc. Mas no front-end, reina o Javascript, e a menos de alguns projetos já abandonados (como o Pyjamas) e alguns transpilers de linguagens que compilam para Python e Javascript (Haxe, por exemplo), não há qualquer presença significativa de Python no front-end.

Entretanto, há alguns anos existe uma linguagem/arquitetura interessantíssima para a programação em front-end. Não é Python ou nada parecido, mas pode-se dizer que ela segue muito bem o "Zen do Python". Essa linguagem (funcional, aliás) chama-se Elm, e eu quero mostrar como ela pode ser uma excelente aliada para quem programa em Python no servidor mas quer ser "full-stack" sem perder a sanidade. ;)

Tópicos a serem abordados:

1) Desafios do front-end
2) "The Elm Architecture"
3) Elm, Conceitos funcionais, e o "Zen do Python"
4) Integração: client-side em Elm, server-side em Python (Flask)

Criptografia, a arte milenar de proteger segredos, tornou-se um dos pilares da internet.

Comércio eletrônico, bancos on-line, videoconferências e muitas outras aplicações necessitam da criptografia para serem viáveis. Tornar-se fluente nas operações criptográficas básicas é uma ferramenta preciosa para qualquer desenvolvedor de software.

wolfcrypt é uma módulo Python que encapsula a engine de criptografia WolfCrypt da wolfSSL, uma biblioteca de criptografia leve, portátil, escrita na linguagem C, direcionada a ambientes IoT, embarcados e RTOS principalmente por causa de seu tamanho, velocidade e conjunto de recursos. Ela também funciona perfeitamente em ambientes desktop, servidores e na nuvem. É o motor de criptografia por trás da biblioteca SSL da wolfSSl.

Nesta palestra falaremos sobre conceitos de criptografia clássica e moderna, a.k.a. criptografia 101 e usaremos o módulo wolfcrypt para colocar esses conceitos na prática e manter informações a salvo.

Já pensou em distribuir seu código/programas desenvolvidos em Python além de forges, como Github, mas achou que empacotar um .deb ou .rpm seria muito difícil? Então essa palestra é para você! Vamos discutir e dismitificar o processo de empacotamento, segundo os guidelines de distribuições como Debian e OpenSUSE, de suas aplicações bem como ferramentas que podem te auxiliar na distribuição em diferentes distros.

Nessa palestra pretendo abordar o que são os decoratos no Python e como eles funcionam. Também será apresentando formas de criar outros decorators no Python.

Nível: iniciante / Intermediário

Aprenda o poder do evdev, interface de dispositivos de entrada no sistema operacional Linux, como poder ler dados diretamente do hardware e também como injetar valores de entrada programaticamente.

Nível: Intermediário / Avançado.

FBJE is a framework used at Facebook for developing workflows in Python.

It is extremely scalable as it uses a distributed scheduler to leverage multiple worker nodes. As workers join and leave the execution pool due to hardware volatility, running jobs automatically migrate to active nodes while persisting their contextual data. Logs from each individual job are forwarded and stored centrally for users to access directly, searched or aggregated in various ways.

Its ability of running long lasting jobs, easily access to logs and creating jobs using an API has made FBJE very popular for implementing a variety of automation workflows ranging from hardware provisioning, software deployment and alarms auto-remediation.

Kaggle é a maior competição de machine learning do mundo, mas o que é machine learning ? e Data scientist ? O que fazem e como se tornar um data scientist, o que são competições de machine learning(kaggle), aprenda a criar algoritmos avançados, extrair o máximo de informações de sua base de dados, e combinar vários modelos para atingir resultados únicos.

  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/

Entenda o que signfica os "yield" que você encontra no código e para o que eles servem. Também entenda como isso permitiu a programação assincrona com corotinas. Vamos abordar também como o Assync / Await do Python 3.5 deixou tudo ainda melhor e mais claro.

Nível: Intermediário / Avançado

Gênero e Número[1] é uma iniciativa independente de jornalismo com o objetivo de aprofundar o debate sobre gênero que levanta, trata e expõe dados e evidências em conteúdos de múltiplos formatos - com reportagens em texto e em vídeo, visualizações de dados interativas, ou mesmo apresentando os bancos de dados construídos ou analisados ao longo das apurações. Transparência é um valor inegociável no nosso trabalho.

Toda a parte de captura, conversão e boa parte da análise de nossos dados é feita utilizando Python, baseada em dados abertos e utilizando software livre. Nesta palestra serão apresentadas as principais reportagens feitas pelo projeto e os respectivos scripts Python utilizados, nos seguintes temas: esportes, política, educação e espaço público.

[1]: http://generonumero.media/

Dizem que uma imagem diz mais do que mil palavras. Então, uma animação deve dizer mais do que mil elevado a tantos... Infelizmente a Matemática tem uma fama de além de ser chato, ser deficil. Agredita-se um fator decisiva ser o tradicional foco algébrico, acima do geométrico, no ensino desta disciplina, desde o ensino fundamental ate o nível universitário. Isto em todas as áreas, inclusive nas áreas mais ligadas à matemática, como informática.

Proponhe-se nesta palestra, usar a Geometria como um ponte de encontro entre calculos algébricos e computacionais (em Python) - e sua visualização/animação. Escolhemos implementar os cálculos em Python, primordialmente pela sutilidade desta linguagem possibilitar sobrecarregar operações u/binárias (como +, -, *,== e print, to name a few...), possibilitando expressões como u=v+w e v=w*3 (mas não 3*w...) entre vetores e até matrices. Para geração de imagens escolhemos SVG, por ser um formato textual, livre e escalável, permitindo a visualização de detalhes. Animamos seqüências de SVGs geradas, usando o Carousel (do W3 Schools).

Introduziremos conceitos básicos da Gemetria Diferencial - Velocidade, acceleração, comprimento arco e curvatura - através da exposição de código específico (Python) e animações Carousel/SVG. Particularmente, expormos como visualização dinâmica pode inspirar e coroborar um processo investigativo científico: uma visualização gerada computacionalmente, inspira um hipótese - e desenvolvendo mais as computações, providencia-se um meio para sua verificação.

As Curvas da Bosta, são curvas geradas por um ponto marcado numa circumferência, rolando, sem deslizar, em uma outra curva. Esta outra curva sendo uma reta (o eixo X), resulta em uma curva chamada Cicloid. Fazendo o mesmo no lado de fora, respectivamente lado de dentro, uma circumferência (fixa), as curvas geradas são Epicicloids, respectivamente Hipocicloids.

A evoluta de uma curva, é a curva traçada pelos seus centros de curvatura. Calculando numéricamente a evoluta de um Cicloid, levanta-se o suspeito, que sua evoluta é novamente uma evoluta. Verificamos, primeiro visualmente - depois matemáticamente - a hipotese.

É possível exibir informações geográficas na web, calcular áreas, distâncias e ainda manter usabilidade e desempenho. Com django, postgis e leaflet, você vai conhecer o processo para publicação de um mapa na web desde o dado bruto. Esta palestra vai demonstrar como transformar seu dado bruto em informação geográfica:
- Dados Geográficos: Caracteristicas, formatos de mercado, como carregá-los em seu banco de dados e relacionar com os dados existentes.
- Expondo na WEB: Como a comunidade python contribuí para você expor Informações Geográficas via REST.
- Informação Geográfica em seu Site: Consulta, Navegação, Edição, e técnicas para garantir usabilidade e desempenho.

Sistemas de informação geográfica são utilizados cada vez mais, e dados espaciais ampliam o significado das informações que deseja-se transmitir. Desta forma, quem utiliza este recurso tanto aumenta a demanda de novos projetos a quanto aprimora seu produto.

Esta palestra vai fornecer uma uma imagem docker para qualquer um possa replicar a solução em seu ambiente e compreender as nuances da solução demonstrada.

E compartilhar decisões importantes que devem ser tomadas ao especificar um sistema que utiliza tecnologia geográfica.

Você passa horas definindo sua API REST seguindo as boas práticas de definição e acesso a recursos, para no final das contas acabar criando endpoints a mais, afim de não prejudicar a performance da sua aplicação? Por mais que você procure definir uma sintaxe universal para definir os recursos da sua API REST, você acaba tendo algumas views da sua aplicação que precisa realizar mais de uma requisição para que possa exibir todos os dados necessários? Esses talvez sejam alguns sinais de que sua API não necessariamente precise seguir os princípios REST.

Para resolver esse problema, o Facebook criou o GraphQL: uma linguagem de consulta para APIs. O GraphQL permite a criação de um único endpoint “inteligente”, capaz de responder perguntas complexas, ao invés de um conjunto de endpoints mais simples como proposto pela arquitetura REST. Nessa palestra, irei apresentar em mais detalhes sobre essa linguagem e estabelecer uma comparação com sistemas que utilizam a abordagem REST. Também irei falar sobre os principais componentes do GraphQL API e mostrar como podemos construir e consumir uma API usando GraphQL e Python.

Outline:

• Introdução




• Frustrações de um desenvolvedor full-stack


• O que é GraphQL?


• Evolução e Adoção de GraphQL




• GraphQL vs REST




• Exemplo


• Vantagens e Desvantagens




• Componentes




• Query


• Schema


• Resolvers




• GraphQL + Python = Graphene




• Exemplo


• Graphene Django

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.

 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.

 [Comunidade]

A primeira vez que ouvi falar de Django, fiquei curiosa pela sua praticidade, após ter tido a oportunidade de ser tutora no Django Girls Recife realizando o tutorial e criando o meu primeiro blog em Django fiquei encantada com o framework e sua facilidade de aplicação. Nesta palestra comento pontos de sobre a minha experiência com Django comparando com plataformas que já desenvolvi antes como .NET e o quanto é encantador utilizar o Django para desenvolver e criar o seu backend. 

Nível Iniciante.

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: bindings do Qt pro Python;
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/

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]

Este Talk introduz o paradigma Serverless do ponto de vista do desenvolvedor Python.

- Introdução aos conceitos da Arquitetura Serverless e as diferenças do modelo de servidores tradicionais
- Panorama do ecossistema de provedores (AWS, Google, IBM, Microsoft)
- Ferramentas Open Source para Python
- Visão geral do Serverless Framework com foco em AWS Lambda e outros serviços
- Dicas para desenvolvimento em Python usando o Serverless Framework
- Como fazer o setup de uma API REST

[Empreendedorismo, diferenciação e foco para profissionais de tecnologia]

Estamos na era da tecnologia, mas, é realmente sobre tecnologia tudo que estamos fazendo? Essa palestra vai te convidar a refletir sobre o fantástico mundo novo: a "Era pós tecnologia". O que está por vir? E como um profissionail de tecnologia pode se preparar para essa "nova Era"?

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.

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/

A Interface de Linha de Comando (CLI) é uma das interfaces de usuário mais flexível e poderosa. CLIs são as interfaces que eu mais utilizo trabalhando como Production Engineer para Facebook.

Ter comandos bem estruturados, legíveis, não ambíguos e a prova de erro humano são características indispensáveis para que a CLI seja segura e fácil de usar.

Nessa palestra, eu irei introduzir boas práticas utilizadas por linhas de comandos e como estruturar uma Interface de Linha de Comando do zero, ilustrando com exemplos de erros e acertos.

Como recarregar código em uma aplicação Django + Gunicorn? Demonstraremos como portais como o G1, GloboEsporte e Gshow sobem código para produção de forma rápida, confiável, segura e com economia de memória.

Boa parte desta apresentação será live-coding (vai dar tudo certo :)!

É dificil extrair informações, anomalias e estatísticas de logs, vou demonstrar nesta palestra como estruturar logs é uma ação que pode facilitar o gerenciamento de eventos de uma aplicação em produção.

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.

Uma palestra sobre sistemas de recomendação da teoria á prática, com matemática e código. E exemplos do mundo real.

Aprenda como é possível monitorar o sistema de arquivos no Linux apenas aguardando as notificações do sistema operacional pelo Inotify.

Nível: Itermediário / Avançado

O mundo vai muito além do postgres ou mysql! Nessa apresentação, vou falar um pouco sobre o Neo4j, um banco de dados orientado a grafos, quais possíveis aplicações que podem se beneficiar do seu uso e exemplos de integração com Python utilizando as bibliotecas py2neo e networkx. Pretendo falar sobre:

1 - Apresentar conceitualmente sobre grafos e sobre sua utilidade;

2 - Apresentar o Neo4j com algumas operações básicas;

3 - Mostrar um exemplo em Python que:

- crie um grafo com vários nós;

- crie relações dentro desse grafo com pesos específicos;

- mostrar duas análises (menor caminho e centralidade) a partir do grafo

Nesta palestra introduzo o framework de código aberto, Odoo, utilizado para se desenvolver aplicações empresariais.  Baseado em PostgreSQL e distribuído em LGPL v3, o Odoo é escrito em Python, Javascript e XML.

Exemplifico como você pode rapidamente agregar valor ao negócio utilizando este poderoso framework e detalho suas principais características:
- MVC & arquitetura modular;
- Multiplos motores de relatório;
- Engine Workflow;
- ORM;
 -Webservices: XML-RPC, JSON-RPC.
- Modelos extensíveis, visões e relatórios;
- Diversas formas de se visualizar os dados: Calendário; Kanban; Gráficos; Cubo; Mapas;

O "Core" é o CMS criado em 2009 com a missão de ser a base para a construção de todos os portais da Globo.com. 8 anos se passaram, a internet mudou, os desafios mudaram e é hora de aposentar esse soldado em grande estilo.

Nessa talk falarei sobre como tem sido esse processo de aposentadoria, os desafios da migração dessa aplicação Django para uma nova arquitetura baseada em microserviços e como estamos fazendo isso com o menor impacto possível para os usuários e para os editores dos portais.

Vou falar sobre o meu relacionamento com o Flask depois de anos em uma paixão adolescente com o Django.

Nível: Intermediário

Nesta Talk você vai ver:
- Uma MINI comparação entre os dois (Para mostrar a diferença)
- Cada etapa deste novo relacionamento
- O que eu aprendi com esse relacionamento
- O que eu mais gostei no Flask
- O que eu mais senti falta
- O que eu não senti falta
- Na minha humilde opinião, quando usar Django ou Flask?

Trilhas: Framework; Web; Carreira

PS: Esta palestra não tem como intuito discutir qual Framework é melhor (Até porque, viraria uma terceira guerra mundial).

Como é de conhecimento geral, Python, como ferramenta para data science, está em grande crescimento.

Nessa palestra eu tentarei desmistificar alguns caminhos básicos e ferramentas para aprender e se tornar auto-suficiente no estudo de Data Science com Python.

Começando em "Por que aprender Data Science e por que Pyhton"

Passando por Ferramentas, Portais, Livros e Criadores de Conteúdos.

Tentando ao fim demonstrar de forma prática como se focar a aprender por um ou mais desses meios.

Design não foi uma parte inicial da revolução da web. Basta lembrar das primeiras versões do Google ou Yahoo para perceber que, quando os primeiros softwares surgiram, a única preocupação era com o código, enquanto usabilidade e estética seriam questões ainda muito futuras. O importante era ter um website, e não um que garantisse uma boa experiência pro usuário.

Com o surgimento de novas empresas e aumento de concorrentes, a qualidade dos produtos aumentou drasticamente e hoje design realmente importa tanto quanto a tecnologia. Ainda assim, apesar de designers e devs viverem em overlapping worlds, suas atividades são muito distintas. Compartilhar habilidades e aprender a falar a língua do outro é essencial para comunicar ideias.  

O que então você, como desenvolvedor, deve aprender para facilitar na comunicação com o designer no seu time, ou o que fazer quando ele não está disponível (ou nem mesmo existe)? Esta palestra tem como objetivo aumentar a sua consciência de design. Isto significa entender inicialmente o que é um "bom design", discutir como o processo de criação pode ser incorporado no desenvolvimento de software, além de mostrar como é possível, através da aplicação de alguns conceitos simples, melhorar a experiência das interfaces desenvolvidas.

Sempre que iniciamos um novo projeto queremos que ele seja perfeito, o código tem que ser bem escrito, com alta coesão, baixo acoplamento, SOLID, KISS, DRY, YAGNI, testes automatizados e padrões de código, mas um ponto que nem sempre refletimos é sobre a estrutura da aplicação.
Meu objetivo nessa palestra é apresentar alguns padrões arquiteturais (MVC, event-driven, microservices e pipe and filter) em Python, utilizando exemplos de frameworks como Django, Flask e Tornado, e te ajudar a entender como eles funcionam.

O Speakerfight é primeiramente um projeto open source, feito pela comunidade Python e usado em todo o Brasil. Ele foi criado em 2014 para uma edição do evento RuPy em Natal/RN e desde então inumeros organizadores costumam gerenciar suas palestras dentro da nossa plataforma.

O Speakerfight foi criado para melhorar a interação entre os palestrantes e os organizadores dos eventos, ao utiliza-lo os organizadores ganham novas ferramentas para escolher e gerenciar as palestras do seu evento.

Nessa palestra irei fazer um resumo de como foi iniciar esse projeto, onde estamos atualmente e o futuro do Speakerfight.

Esta palestra foi apresentada na Python Nordeste de 2017, pretendo demonstrar pontos estratégicos para se criar uma aplicação resiliente e de alta disponibilidade, e o que podemos fazer para que nosso usuário não sofra com possíveis falhas de sistema. Técnicas e modelos mentais para arquitetar seu software que podem aumentar a qualidade da resposta aos seus usuários.

Agenda:
* Pensando nas 'catástrofes' e nas consequencias
* Atitudes para evitar estes problemas
* Simplificando estas atitudes.

Nessa apresentação eu demonstro com detalhes como a arquitetura da Olist foi implementada usando microserviços distribuídos que se comunicam através de um sistema de mensageria baseado no pattern Publisher/Subscribers (PubSub).

A plataforma Olist usa Python 3.6, Django, Django REST Framework, Loafer (asyncio), AWS SNS/SQS e PostgreSQL. Fazemos deployment no Heroku e desenvolvemos tudo isso com uma equipe distribuída por quase todas as regiões do Brasil (ainda falta um representante do Norte!).

Essa palestra foi apresentada durante a Caipyras 2017 e os slides estão disponíveis no endereço: https://www.slideshare.net/osantana/plataforma-distribuda-de-microservios-ou-como-a-olist-funciona

Você sabia que o PostgreSQL te permite escrever funções em Python?

Que tal expandir as possibilidades oferecidas por esse recurso para tornar seu trabalho mais fácil e ágil?

Nesta apresentação será exposto desde a instalação da linguagem procedural PL/Python, exemplos de código, boas práticas e precauções a serem tomadas.

Eleve o poder do Grande Elefante dos Dados com Python!

Nível: Iniciante

Categorias: Banco de Dados, Linguagem Procedural

O que você vai fazer amanhã? E nos próximos meses? Para onde vai, o que vai comprar... Você pode até não saber, mas com machine learning é possível prever suas ações, gostos e comportamentos. Estamos saindo da era da busca para era da recomendação, onde é possível identificar o que você quer antes mesmo de você pensar sobre isso. Venha descobrir como machine learning funciona, e como ele consegue fazer isso.

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

Uma previsão correta sobre um conjunto de dados observados pode significar milhões de lucro para uma empresa, ao mesmo tempo que uma previsão errada pode levar outra empresa a falência. Nessa palestra você vai ver como utilizar alguns módulos do PyData (Pandas, numpy e outras) e algumas técnicas de Inteligência Artificial (redes neurais, computação evolucionária, inteligência de enxames) para resolver problemas reais de previsão.

Área em alta atualmente, com muitas aplicações no dia a dia, que trata da problemática do computador entender a linguagem que os humanos falam. 

A palestra vai mostrar os conceitos da área de Processamento de Linguagem Natural e apresentar um trabalho de extração de grafos de relação de sentenças em linguagem natural em português. 

[Inteligência computacional, processamento de linguagem natural, data science] 

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

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.

2017 foi o ano em que ocorreram mais Django Girls no Brasil. Em sua maioria, as organizadoradoras dos workshops também fazem parte das PyLadies.

Venha conhecer um panorama de como foi o trabalho desse ano de trazer mais mulheres pro mundo da tecnologia.

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

[Corporativo, Arquitetura da Informação, Desenvolvimento]

Nessa palestra pretendo apresentar as bibliotecas PySPED e PyBrasil, suas funções e funcionalidades, e, principalmente, o motivo

por trás do desenvolvimento de cada uma, os requisitos legais no Brasil para se desenvolver software corporativo, seja ERP ou outro,

e de que forma isso tem sido aplicado no Odoo para preparar o sistema para o Brasli.

Nível: Iniciante

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

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).

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

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.

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]

Aprender a programar as vezes não é uma tarefa fácil, para isso existem ferramentas que nos auxiliam a melhorar as nossas skills enquanto desenvolvedores como é o caso do Koans.

Com o Python Koans, vamos aprender e fortalecer alguns conceitos da nossa linguagem favorita resolvendo os desafios usando TDD.

Ele me trouxe diversos aprendizados e quero levar esta pratica e ferramenta para mais pessoas se desenvolverem como programadores Python.

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.

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

Grumpy é um "transpiler" de Python para Golang, uma maneira de usar a velocidade, concorrência e paralelismo de Go escrevendo com a produtividade do código Python. Está sendo desenvolvido no Google pelas pessoas ligadas ao Youtube como alternativa a reescrever manualmente grande quantidade de código Python existente.

CPython oferece concorrência assíncrona via coroutines, gevent e async (PEP 492, à partir de CPython 3.5). Isso funciona muito bem para códigos I/O-Bound, como acesso à rede e ao disco. Mas não consegue usar mais de 1 processador em sua aplicação CPU-Bound, como moedores de números. Não consegue porque só tem 1 thread no Sistema Operacional, mesmo com várias coroutines na fila e vários processadores ociosos. E mesmo se você abrir várias threads, só 1 vai usar CPU ao mesmo tempo, devido ao famigerado GIL (Global Interpreter Lock).

Golang é uma linguagem feita para atender demandas de alta concorrência. Não tem GIL e automaticamente aloca as Goroutines nos processadores disponíveis, usando bem mais do hardware disponível.

Grumpy "traduz" seu código Python para ser compilado em Go. Isso funciona muito bem mas introduz certos desafios, como incompatibilidade com a C-API do CPython e ausência das chamadas exec, eval e compile, por exemplo.

Será apresentado em 3 partes, com comparativos, exemplos e demonstrações:

* Concorrência e Paralelismo no CPython e Go Runtime

* Grumpy Transpiler como alternativa ao CPython Runtime

* Internals e desafios do runtime Grumpy

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.

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

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.

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!

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

Desenvolvedores sabem: não existe software livre de bugs. Crises são iminentes. Como mitigar, então, seu potencial danoso? Como gerenciar, por exemplo, um bug que afeta metade dos usuários de um sistema? Nesta talk eu irei compartilhar, entre outros casos, minha experiência gerenciando crises de um sistema de assinaturas sediado em NY. Iremos ver diferentes cases, possíveis fragilidades de código que podem levar a bugs graves e o passo a passo de processos de gestão de crises. Finalmente, veremos como lidar com a expectativa do cliente, desde a descoberta do bug até a recuperação dos dados afetados.

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]

Serverless é um estilo de arquitetura onde não temos servidores*, lidando apenas com serviços de terceiros. Isso significa poder escalar infinitamente, com zero downtime e menor manutenção. Claro que essa não é a resposta para todos os nossos problemas, mas dependendo do caso, pode ser uma boa escolha. 

Mas o que isso signifca para nós, Pythonistas? Qual é o estado da arte atual para aplicações Python em Serverless? E o mais importante, posso rodar em produção? :D

Nesta talk vamos discutir sobre os principais pontos dessa arquitetura e entender como ela se encaixa perfeitamente com Python!

Categorias: Python, DevOps, Infraestrutura

Nível: Iniciante~Intermediário

* Brinks: Serverless ainda é feito de servidores ;)

Mais de 80% das pessoas que têm acesso à internet no Brasil se conectam através de smartphones. Por isso, temos uma demanda crescente por sites que se pareçam com apps: devem ser simples, rápidos e responsivos para diferentes devices. Falando em responsividade e rapidez, pensamos logo em Single Page Applications (SPA), certo? Mas será que a sua aplicação web precisa, necessariamente, ser um SPA? Quais as vantagens e desvantagens de um Multi Page Application (MPA)? Como fica a arquitetura de uma aplicação Django para cada abordagem?

Essa palestra irá abordar a definição de SPA e MPA, mostrando através de exemplos as principais diferenças entre as duas abordagens, tanto com relação à arquitetura como com relação à experiência do usuário final. Também serão mostrados os prós e contras, bem como soluções para as desvantagens de cada abordagem. Finalmente, serão discutidos quais os requisitos que a aplicação deve ter para ser MPA ou SPA.

Outline

• Introdução




• Motivação


• Definição MPA


• Definição SPA




• Exemplos




• Exemplos de MPA e SPA


• Arquitetura da Aplicação


• Experiência do Usuário




• Comparação




• Pros e Cons


• Workaround para os pontos negativos




• Qual das abordagens adotar

[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

Essa palestra será dada em inglês.

When you deploy a python application to production there are many things that can go wrong, and the larger the infrastructure, the larger the chance of something going wrong, as you are not going to have a 100% homogenous environment.

This presentation will walk you through how Python deployment to the Facebook production infrastructure has evolved over they years.

The stone age

Deploy code using easy_install on each server. This can be riddled by problems as you might have different versions of shared libraries, conflicting python package versions, etc.

The dark ages

Deploy code by using virtualenv on each server, which does away with the conflicting python package versions, but still is riddled with issues.

The enlightenment

Build a .par file, which is very similar to a .pex, a shell script preamble with a .zip file appended to it that contains all required files to run. The file can be run because to the zipimport module provides an import hook on Python version 2.4 and after. The resulting file can easily be distributed to the servers.
This worked much much better, but there were still problems: .zip it doesn't compress well, needs to be exploded to be run, has a long startup time,

The industrial revolution

Build using buck and output a .xar, which does away with most of the problems with the .par format, but has some specific requirements, which will be covered in this presentation along with the internals of how a .xar file works.

Um conto fantástico sobre as ciladas que transforma devs em zumbis, deixando escapar por entre os dedos a janela de oportunidades do presente.

Nesta apresentação você vai se imunizar contra as buzzwords para seguir a sua carreira sem sucumbir às hypes. 

Software é um organismo vivo. Ele nasce, cresce e algumas vezes, adoece. Trabalhar com código legado é uma experiência que todo programador já passou ou irá passar em sua carreira. É muito comum encontrar código repetido, que você não sabe se funciona ou até se está sendo usado. Nesta palestra vou dar algumas dicas de como melhorar a saúde da sua base de código e falar de algumas técnicas de refatoração.

Profissionais de infraestrutura estão cansados das tarefas repetitivas do dia a dia: configurar equipamentos, extrair relatórios, alterar configurações. Paralelo a esta situação existi o burburinho sobre SDx (x = network, storage, ou qualquer outro buzzword da moda) e que os programadores iram roubar o seu emprego.

Este fatores levam cada vez mais profissionais de infraestrutura a se fazerem uso de uma linguagem de programação para automatizar tarefas repetitivas e conseguir escala em sua produtividade. Esta transição é mais fácil que possa parecer a primeira vista.

Nesta palaestra será apresentada a minha transição de carreira que foi de consultor de redes a network infrastructure engineer no Facebook (tudo isso regado a muito python).

Categoria: Carreira

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

[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

Nessa palestra vamos discutir o cenário do desenvolvimento de aplicativos móveis e o poder da web
para o futuro(presente) dos apps mobile e progressive web app através de um relato de experiência
no desenvolvimento de aplicativos multiplataforma com Ionic e backend com Django e Django Rest Framework.

Abordaremos:

- Análise de um case: escolha da tecnologia, prazos, demandas, curva de aprendizagem e gerenciamento de equipe;
- Benefícios, facilidades e desvantagens do Ionic em comparação com o desenvolvimento nativo;
- Por onde começar e como trabalhar no frontend e backend de aplicações;
- Como e por que Django no backend;
- Start e estrutura de um projeto com Ionic e Django.

Esta palestra tem o objetivo de mostrar formas de criar mocks para testes.

A oalestra deve apresentar bibliotecas e tecnicas para entender o que é um mock e como usar.

[Iniciantes]

Como não misturar o código de Gamificação (requisito não funcional) da sua aplicação com os requisitos funcionais? Na época do meu mestrado eu pesquisei sobre Programação Orientada a Aspectos, mas nunca a havia usado comercialmente. Recentemente, na minha Startup, nós queríamos fazer isso e quem estava lá para nos ajudar? O Signals do Django!

Pois é, o Django inclui um “dispachador de sinal” que ajuda ao permitir que aplicações dissociadas sejam notificadas quando uma ação ocorre em qualquer lugar do framework. Isso é muito lindo e elegante!

Em resumo, sinais permitem certos remetentes notificar um conjunto de receptores sobre alguma ação que tenha ocorrido. Eles são especialmente úteis quando muitas peças de código podem estar interessados nos mesmos eventos.

Se você quer saber como nós fizemos isso, por favor, avalia bem aqui. Abs!!!

;)

Categoria: [web]

Nível: [intermediário]

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?
- Dificuldades que encontramos

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]

Hoje vivemos uma época em que nossas aplicações geram terabytes diários de dados dos tipos mais diversos. Quanto mais dados mais complexidade temos para monitorar métricas da aplicação durante seu crescimento e ferramentas para este tipo de monitoria (APMs - Application Performance Monitor) não são baratas.

Esta palestra visa demonstrar de uma forma barata como você pode fazer este controle nas suas aplicações Python, extraindo métricas para que você saiba o que está acontecendo. Para criarmos o nosso "APM" demonstrarei (não abordarei instalação) como usar algumas ferramentas da Elastic (ElasticSearch, Kibana, Filebeat e Logstash), todas free e opensource.

Nível: Intermediário/Web

Assuntos abordados:

- O módulo logging
- Como configurar corretamente os loglevels e handlers
- Como usar o handler do logstash
- Usando o Filebeat
- Criando gráficos bonitos das suas métricas