O API Star é o novo projeto de Tom Christie, dev do Django REST Framework que promete trazer uma nova abordagem para desenvolvimento de APIs.

O intuito da palestra é dar uma noção básica das vantagens de usar o API Star, como:

- requisições assíncronas com asyncio;
- documentação interativa (sem retrabalho);
- performance (mais veloz que o falcon);
- geração de schemas;
- uso de backends de banco de dados conhecidos (SQLAlchemy, Django ORM);
- 100% focado em Python 3.

A Open edX - É uma das maiores plataformas de ensino do mundo desenvolvido por MIT e Harvard em 2013 e disponibilizado a comunidade no segundo semestre de 2016. Atualmente conta com mais de 22 milhões de estudantes e utilizada por centenas de instituições ao redor do mundo. A plataforma foi desenvolvida em python em sua maior parte e utiliza tecnologias como: Django, Mysql, Mongodb, RabbitMQ Broker, Celery, Memcache, Hadoop, Luigi, XQ, Xblock, AWS, ...

O objetivo princial será motivar os pythonistas a conhecer e aprofundar-se nessa planeta da Open edX. No Brasil essa tecnologia está ainda incipiente e precisa ser trabalhada nas comunidades python, como por exemplo: A Open edX Brasil.

https://www.edx.org (edX)

https://open.edx.org (Open edX)

Sites powered by Open edX (Open edX)

Architecture Open edX 

Entenda como funciona a tecnologia empregada nas criptomoedas e como expandir para outras aplicações.

Tópicos importantes:

 - Blockchain Privada

 - DApps

 - Smart Contracts

 - Desafios

 - Vantagens e desvantagens

Bots ja são membros constantes de redes sociais. Foram determinantes em algumas manobras politicas e na disseminação de informações (veridicas ou não). A necessidade de entender como funcionam e como são feitas é importante no nosso contexto tecnológico e histórico atual.

Talvez brincar um pouco com nossa lingua para entender como ela funciona e como pode-se inseri-la nas redes é uma forma inovadora de ficar por dentro dessa realidade e ajudar a identificar como atuam esses novos entes das redes.

Sendo assim, esta palestra visa contextualizar a realidade dos chatbots, um pouco de sua arquitetura, contexto histórico, como se inserem na comunidade computacional e como criar um bot simples que atue na rede social Twitter. O exemplo a ser utilizado nesta palestra será uma personagem de desenho animado chamada Vovó  Juju, do desenho animado brasileiro Irmão do Jorel. Por possuir uma caracteristica comunicativa bem determinada, é um bom exemplo para se ter um escopo de trabalho de fácil visualização mas que também é possivel se divertir com os resultados gerados.

Venha conhecer mais sobre bots e como eles podem te ajudar em atividades repetitivas que são onerosas e tomam o seu tempo!

Nesta palestra irei demonstrar como criar seu Bot no Telegram e integrá-lo com uma aplicação em Django para automação de qualquer tipo de atividade apenas com um comando para o seu Bot no Telegram!

Nós iremos desenvolver uma aplicação em Python utlizando o framework Django. Essa aplicação irá permitir que você ou qualquer pessoa do seu time que tenha um conhecimento básico em Python possam criar scripts python automatizando uma tarefa sem a necessidade de alteração na sua aplicação! =D

Um exemplo simples de atividade, são aqueles relatórios que ficam pedindo para você executar a todo momento para ter uma foto online dos números, neste caso podemos automatizar e deixar que o Bot interaja e repasse essa informação. Esse é apenas um exemplo dentro vários tipo de atividades que podemos automatizar utlizando de ChatBot! =D

Nessa palestra será apresentado o CherryPy, um antigo e consolidado framework para web, suas perspectivas, características e alguns exemplos sobre problemas mais comuns.

Criando uma esteira de Contínuos Integration/Continuous Deployment para sua aplicação, garanta a entrega desde a infraestrutura até a aplicação de forma contínua com agilidade e qualidade.

Processamento de linguagem natural está em todos os lugares hoje em dia: em chatbots, em assistentes virtuais como a Siri ou a Cortana, em tradução simultânea, e até nas respostas sugeridas para os seus emails do gmail. Mas você sabe qual a tecnologia que é usada para que respostas tão inteligentes sejam dadas por esses produtos? Nesta palestra eu vou falar um pouco sobre um tipo de rede neural poderosa que vem sendo usada para a criação de produtos como esses e tem tido ótimos resultados com tarefas de NLP: a LSTM (Long Short Term Memory).

Como tirar informações de dados de texto abertos? Nessa palestra mostrarei como tirar insights de textos através de técnicas de mineração textual usando python. As técnicas de pré processamento incluem stemming, remoção de stop words e uso de tf-idf, que te ajudarão a extrair informações de textos e utilizá-las como input para outros algoritmos de machine learning.

Nessa palestra vamos abordar as oportunidades e desafios ao desenvolver uma aplicação OCR, como fazer uma api simples com Flask para sua aplicação inicial, pontos de atenção de qualidade dos arquivos a serem lidos e pré-tratamentos, e exemplos de arquivos reais.

Interfaces gráficas são um dos requisitos para os experimentos científicos que ocorrerão no Sirius, o novo acelerador de partículas brasileiro.

Buscando alternativas, foi encontrada uma solução Py: o PyQt. Esta biblioteca tem trazido grande liberdade para o desenvolvimento de GUIs para o acelerador.

Serão apresentados as motivações e o atual estado desta solução em PyQt, além de exemplos de como esta ferramenta pode simplificar a construção de aplicações poderosas.

Quero apresentar o ambiente cloud da AWS passando por quase todos os seus serviços, dando uma visão de cada um deles para que você possa projetar e construir sua aplicação em um dos maiores provedores cloud do mundo.

Irei falar sobre:

- Regions, Availability Zones, Edge Locations, Escalabilidade, Tolerância a falhas, Elasticidade;

- Compute and Networking Services (EC2, Auto Scaling, ELB, Route53, CloudFront, AMI, EBS, Security Groups, VPC);

- Storage and Content Delivery (S3, Glacier, Storage Gateway, Import/Export, Database Storage, ElasticCache, DynamoDB, RedShift);

- APP Services (SWF, SQS, SNS, Kinesis);

- Deployment Service (ElasticBeanStalk, Cloud Formation);

- Management (IAM, Cloud Trail, CloudWatch)

Tecnologias legadas muitas vezes é o calcanhar de aquiles de qualquer meio corporativo. Nós nos deparamos com aplicações em produções que foram "pensadas" e desenvolvidas para funcionar apenas por um período curto ou não faziam ideia que ao longo prazo o número de acesso iria crescer absurdamente surgindo a necessidade de escalabilidade. A dúvida que fica é como convencer a empresa que a tecnologa atual não atende à necessidade e que teremos que trocar imediatamente para o PYTHON!

Que tal usar programação assícrona com Python? Acha que isso é loucura? Vou te mostrar o contrário. =D

O AioHttp é uma biblioteca assíncrona para Async/Aio. Totalmente compatível com Python3, não é necessário usar terceiros para subir a aplicação(Gunicorn, Supervisor e outros). Nesta atividade pretendo mostrar uma aplicação Rest feita com AioHttp e tentar não me perder entre as chamadas assíncronas!

 [Nível da Palestra] = Iniciantes

Um dos desafios encontrados por estudantes e desenvolvedores que entram no mundo de Data Science é como vencer o abismo entre a teoria ensinada e os desafios do dia a dia das empresas.  Apesar de muitos artigos serem apresentados em graduações, pós-graduações e livros científicos, alguns sentem dificuldades em fazer a ponte entre a teoria e a prática em casos reais.

Neste contexto, o objetivo desta palestra é demonstrar como Python pode auxiliar a reduzir esse vácuo que fica entre o mercado de trabalho e a academia, e além disso, quais aspectos são interessantes de se observar quando se deseja usar o conhecimento adquirido com os estudos aprofundados para se colocar um modelo de Machine Learning em produção. 

Para que possamos alcançar tal objetivo, proponho seguirmos a seguinte agenda:

1. Introdução sobre o gap entre academia e o mercado de trabalho


2. Python como ponte e suas soluções. (Quais ferramentas Utilizar? )


3. Transformando meu artigo científico e/ou TCC  em uma aplicação (Exemplo em Python com análise de sentimentos e classificação de textos)


4. Opa!!! Hora do deploy e agora? (O processo de deploy como é feito usando Scikit-Learn)


5. Foque nas Features e não somente no deploy . (A importância do processo de extração de características)


6. Generalizou total, obrigado F1!!!!. (Como observo que meu modelo está bom?)


7. Conclusões

Mostrar na pratica como dockerizar sua aplicação e python e como rodar ela em produção usando o kubernetes.

Django é um framework web escrito em Python que inclui diversos recursos para manipulação de bancos de dados. Com as abstrações da ORM, consultas complexas podem ser implementadas com chamadas simples de métodos, sem exigir nenhum conhecimento profundo de SQL para isso.

Meu objetivo nesta palestra é mostrar através de exemplos como o Django organiza o acesso ao banco e como utilizar os principais métodos disponíveis nos QuerySets e Managers dos Modelos: as classes disponibilizadas pelo Django para interagir com o banco. Pretendo cobrir os seguintes tópicos:

• Modelos, Managers e QuerySets: o que faz cada um na arquitetura do Django


• Apresentando os métodos mais importantes dos QuerySets para recuperar, atualizar e remover uma ou mais entradas


• Otimizações de performance: escolhendo os dados certos para recuperar do banco com values(), values_list(), only() e defer()


• Economizando memória com o iterator()


• Evitando acessos desnecessários com select_related() e prefetch_related()


• Agregando dados de colunas e tabelas diferentes


• Evitando problemas de concorrência com select_for_update() e F() expressions

Sonic Pi é um sintetizador onde você programa a música.
Ele é simples o suficiente para ser usado tanto para ensinar programação quanto para ensinar música. E não é necessário nenhum conhecimento prévio em nenhum dos dois assuntos para começar a mexer com ele, basta instalar e começar a seguir o tutorial que vem junto.

Mas muito mais do que só uma ferramenta de ensino, o Sonic Pi é um instrumento músical. Ou muitos instrumentos musicais, depende de como você quer fazer. O Sonic Pi vem com diversos sintetizadores e samples para você fazer todo tipo de som que vier na sua cabeça. E foi feito para performance ao vivo. Basicamente, como um DJ do futuro, você abre seu computador, liga na caixa de som e começa a compor ao vivo a sua música, as suas batidas. E bota o povo pra dançar! Inclusive existem eventos exatamente pra isso: são as Algoraves.

Essa palestra será totalmente mão na massa e vou mostrar como começar a fazer música com Sonic Pi. Vai ter muito som! Muito live coding! Vou mostrar como tocar as primeiras notas e acordes, como usar escalas (você não precisa saber como funciona pra usar!) e outros conceitos de música, como usar mexer com samples e como começar a brincar de compor ao vivo! Além de passar por tópicos mais avançados como integração com controladores midi e sintetizadores externos.

Sério, a quantidade de possibilidades que o Sonic Pi dá são infinitas.

"Mas cadê o Python?"
- O Sonic Pi é em Ruby. Existe um projeto que você pode programar em Python com ele (python-sonic).
- E haverá Python sim! Para ajudar a explorar mais facilmente a vasta biblioteca de sons que o Sonic Pi possui, vou mostrar uma interface feita em Kivy (yeah) que utiliza o Sonic Pi como backend e disponibiliza uma forma de você testar previamente todos os sons, antes de colocar no seu código. ;)

Levamos um tempo nos nossos primeiros empregos até entender como é o processo de submissão de contribuição para um repositório de código. Existem práticas comuns que são seguidas por grande parte das empresas e que facilitam a adaptação de quem acabou de entrar.

Vamos ver alguns exemplos de como trabalhar com versionamento de código no ambiente de uma empresa.

Somos da Secretaria Municipal de Educação de São Paulo, ou trabalhamos em colaboração com ela, e acreditamos que a tecnologia irá transformar o setor público e a educação. Nesta palestra, queremos mostrar as iniciativas em curso para o uso de novas tecnologias inseridas no contexto da política de governo aberto "Pátio Digital" (http://patio.digital). Buscamos expor o potencial da colaboração da comunidade com órgãos públicos e os desafios encontrados na incorporação de novas tecnologias por meio de casos de sucesso com a utilização de Python para resolver problemas públicos (Ex: automatização de fluxos de dados com Airflow, e transparência da merenda escolar com Celery+Flask). Entenda como o projeto começou, os resultados que já foram alcançados até o momento e venha nos ajudar nessa transformação!

* Política de governo aberto da Secretaria Municipal de Educação, o "Pátio Digital":  http://patiodigital.prefeitura.sp.gov.br/
* Airflow: https://airflow.incubator.apache.org/
* Celery: http://www.celeryproject.org/
* Flask: http://flask.pocoo.org/

Segundo a OMS (Organização Mundial de Saúde), a prevenção de qualquer doença, morbidade ou patologia só é possível com informação. Cerca 90% dos casos de suicídio podem ser prevenidos, pois estão associado a psicópatologias como: depressão, transtorno bipolar, ansiedade, síndrome do pânico, que são diagnosticáveis.

Na palestra em questão toda parte de captura, conversão e análise dos dados é feita em Python, baseados em dados abertos. Será apresentado através da análise dos dados um panorama geral do suícidio no Brasil e no mundo, como podemos quebrar esse tabu e combater esse problema de saúde pública mundial.

O MicroPython é uma implementação simplificada do Python 3 voltada para microcontroladores.

A ESP8266 NODEMCU é a placa de desenvolvimento que tomou o posto de "queridinha" no mundo do IOT, justamente por contar com o módulo wi-fi já integrado!

Então porque não juntar a FOME COM A VONTADE DE COMER e aprender em um delicioso passo-a-passo como rodar scripts escritos em python nessa plaquinha poderosa?

Mas não é só isso!

Você vai aprender a:

Mudar a firmware da LUA padrão (que vem pré instalada) para a poderosíssima e vitaminada MicroPython

Rodar scripts em python através da porta serial

Rodar scripts em python usando uma interface web através do módulo wi-fi da ESPO8266 NODEMCU

E tudo isso com o didatismo de um cara* que é professor há 11 anos!

Nesta palestra vamos ver como utilizar Python na criação de objetos parametrizados para resolver problemas e inventar bugigangas de uma maneira rápida e simples!

E se você pudesse transformar suas idéias em objetos reais e de alta qualidade? A comunidade maker no Brasil já conta com 40 FabLabs* e milhares de entusiastas espalhados pelo país. Isto quer dizer que já existe uma impressora 3D ou cortadora laser perto de você.

Um problema para quem tenta começar na fabricação digital é o domínio dos softwares necessários, pois para fabricar um objeto primeiro precisamos criá-lo digitalmente, o que tipicamente requer conhecimentos de desenho técnico e modelagem 3D. Mas existe uma maneira de contornarmos este obstáculo: usar Python para criar nossos objetos! 

*Um FabLab é uma oficina que conta com equipamentos e ferramentas de fabricação digital para uso pessoal. Impressoras 3D, cortadoras laser e outras máquinas CNC abrem novas portas para a inovação e o aprendizado, tornando possível prototipar soluções rapidamente em pequena escala e com baixo custo.

Introdução ao tema de state machines com exemplos e casos de uso. Aprenda como proteger seu código de mudanças de estado inválidas, processar entradas de dados e representar de forma elegante regras complexas e condições de execução.

Apresentação da lib python-statemachine, que permite mapear estados e regras complexas com uma abordagem simples e API expressiva.

Muitas pessoas reclamam sobre a falta de oportunidades para programadores Python e quero provar que elas estão erradas. Há mais de 6 meses, eu lancei o PyJobs e com muito apoio da comunidade e das empresas, nós conseguimos atrair muitas vagas e oportunidades de trabalho para diversas pessoas que precisam. Nesta palestra irei mostrar como é o PyJobs, sua estrutura, as vagas que temos, quantas pessoas já se cadastraram e mais uma série de coisas que são interessantes.

Com 30 anos de estrada, o velho Nintendinho 8 bits, hoje, não é apenas um videogame voltado a retrogames, é uma incrivel plataform para os mais váriados hackings. No coração uma CPU baseada no 6502, mesma utilizada no Apple 2 e o Atari 2600.  A palestra consiste em um conjunto de lighting talks atualizada sempre com novos hacks.

Nesta palestra vou apresentar alguns hacks utilizando Python, LUA, uma Raspberry PI e um processador 6502. http://imgur.com/VwaMhnU

Chegou estagiário novo na área? Ou apenas alguém pedindo informação à você? É muito legal estar disposto a ajudar os colegas! Nesta palestra vou mostrar boas práticas para te ajudar a ensinar de uma forma melhor e efetiva tanto para você quanto para o seu aprendiz :)

PL/Python é a implementação de Python como linguagem procedural no PostgreSQL.

Permite utilizar todas as bibliotecas de Python instaladas no sistema operacional.

PL/Python proporciona uma gama de possibilidades de recursos maior ao banco de dados graças às bibliotecas Python que permite fazer operações que transcendem os limites da base de dados.

Pode-se por exemplo com uma função PL/Python fazer raspagem de dados e jogá-los diretamente no banco (e pelo banco).

Serão demonstrados 2 (dois) casos de uso:

1) Converter XML para JSON, na base de dados de um campo do tipo xml para jsonb;
2) Em um sistema de cadastro de apostilas PDF extrair o sumário (TOC – Table Of Contents).

O tipo set é muito útil, mas nem todo mundo usa tanto quanto poderia. Um uso óbvio é eliminar duplicações, porque conjuntos contém apenas elementos únicos. Ao oferecer operações como intersecção e união, e testes eficientes de membro e sub-conjunto, o tipo set poupa muito trabalho de codificação com laços e condicionais aninhados, evitando potenciais bugs lógicos ou problemas de despenho. Trocar laços e condicionais por uma expressão com operações de conjuntos pode tornar seu código mais legível e eficiente ao mesmo tempo. Nessa palestra vamos ver que lógica booleana e teoria de conjuntos se relacionam fortemente, e por isso operações em conjuntos podem simplificar bastante a lógica em muitos algoritmos comuns. Depois veremos em detalhes as APIs dos tipos set e frozenset, bem como a sintaxe de set comprehension, e porque é excelente ter sobrecarga de operadores. Por exemplo a expressão matemática:

(A ∩ B) \ C

pode ser escrita em Python assim:

(a & b) - c

ou assim:

a.intersection(b).difference(c)

Antes do NodeJS, do async/await do C#, de promises no ES6, ou do asyncio do Python, já era possível utilizar IO assíncrono em Python, com Twisted. Mas muito mais do que uma biblioteca de programação assíncrona, Twisted é um framework extremamente amplo, rápido, flexível e robusto para escrever aplicações de rede.

Nessa palestra vou apresentar os conceitos básicos do framework, seus pontos fortes e fracos, e compartilhar um pouco da minha experiência usando Twisted, além de falar um pouco sobre async em geral.

Bate papo sobre envolvimento com a comunidade Python e como isso impactou minha vida de maneiras inesperadas, me levando a repensar meu posicionamento perante o mercado e resultando numa experiência de trabalhar apenas 2 dias por semana durante 3 anos, viajar para 7 estados do Brasil e e dois países diferente (Canadá e EUA). Afinal, é possível isso sem ser rico? Apareça e contribua com a discussão ;)

Trilha de carreira.

Já pensou em ter um ambiente de testes fácil de montar?

Que possa rodar tanto na máquina do desenvolvedor quanto num ambiente de CI?

Pois nessa palestra vamos ver uma solução muito elegante para isso utilizando containers docker e fixtures do pytest para configurar esse ambiente e executar testes sem mocks na comunicação com serviços externos.

Tópicos:

    * Testes automatizados

    * Pytest

    * Docker

Apresentação sobre o framework de testes pytest. Escreva testes de forma expressiva, elegante e sem se repetir. Testes legíveis e mais fáceis de manter, sem código de boilerplate, utilizando o sistema de fixtures que é um dos melhores exemplos práticos de injeção de dependência.

- Testes de unidade básicos.
- Testes parametrizados.
- Fixtures.
- Fixtures modulares.
- Compatibilidade com unittest.
- Test runner: Uso e invocações.
- Principais plugins.

Bate papo sobre o projeto de ensino Python Birds onde a aluno aprende o básico de Python e Orientação a objetos enquanto implementa uma versão simplificada do jogo Angry Birds. A abordagem permita ir comprovando visualemente cada iteração no desenvolvimento.

Iremos associar os conceitos de rede neural com um pouco de prática, ou seja, iremos construir o passo a passo de uma rede ( neurônio) de forma simples e prática.Além disso, iremos aprender interpretar um gráfico de treinamento.

- Vamos falar sobre neurônios, mas não se assuste será bem simples  ;)

-Vamos construir uma perceptron e aqui iremos entender pq estudamos um pouco de neurociência.

- E por fim vamos interpretar os dados da nossa pequena rede.

Celery é scheduller de tarefas, com ele é possível você criar tarefas para seram executadas quando você quiser.

Utilizando Python, Celery e Django iremos criar automações de atividades manuais.

Alguns exemplo de atividades que podemos automatizar utlizando o Celery:

- Monitoramentos

- Automação de atividades que são geradas repetitivamente por ação humana

- Relatórios

- Alarmes

Era uma quinta-feira e o Oscar aconteceria no domingo. Uma ideia veio: poderíamos saber as emoções das pessoas do Twitter durante a transmissão do Oscar, usando os emojis, para a Coca-Cola fazer tweets customizados?  🤯  Tínhamos quatro dias para fazer, e fizemos. E vou contar como realizamos isso, sem perder uma noite de sono. 😴

Eu também aprendi muito com essa experiência, e por isso quero falar sobre ela. As principais lições foram:

- Escolher o passos certos é essencial para entregar no tempo 👣

- O processo de desenvolvimento é mais importante que o código ‍‍👨🏻‍💻

- Nunca assuma algo antes de começar a tarefa 😥

- Baby steps. É mais fácil voltar atrás passos menores do que refazer algo depois de passar uma semana inteira. 👶🏻

Todos sabemos que Python é vida, amor, ritmo e poesia, com Django então, tudo fica lindo. Hoje em dia está muito difundido o uso de API e o REST é um dos padrões mais adotados. Para quem usa Django, o DRF é uma das mais robustas ferramentas para resolver esse problema. Vamos ver como criar API's REST com apenas algumas linhas de código, preparando sua aplicação para alimentar outras aplicações

Flora do Campus é um projeto que busca unir a ciência tradicional, representada pela taxonomia botânica e a tecnologia moderna, representada pelo Python e pelo Django.

O Flora do Campus é parte do resultado do meu trabalho de conclusão do curso de ciências biológicas, na UNESP de Rio Claro, interior de SP. O objetivo do meu TCC foi fazer um levantamento de todas as espécies vegetais arbóreas presentes no campus, e descobrir nessa área todos pontos de ocorrência dessa lista de espécies. E ao fim do trabalho de coleta de dados, publicar todas as descobertas num site, onde cada espécie teria uma página com informações, fotos e um mapa do Google com os seus pontos de ocorrência no campus.

E como isso tudo foi feito?

É o que eu pretendo explicar nessa palestra: como é o trabalho de um botânico, como esse trabalho virou um banco de dados com informações incríveis e como essas informações foram parar na internet, através do advento do Python e do Django na vida de uma quase-bióloga - ao invés de ficarem somente arquivadas numa biblioteca.

=)

Testes de Integração com telas web são os tipos testes mais confiáveis. Com eles,  podemos testar fluxos de negócios em conjunto com o estado do sistema, verificando banco de dados e outras integrações. Porém, devido a sua complexidade é muito comum ter o código do teste macarrônico e testes instáveis.

Nesta talk irei falara de Padrões de código organização código para verificação e preenchimento de telas e dados como Page Objects e Builders. Depois irei falar em como organizar os testes e nos seletores nas verificações usando Selenium. Por fim, falarei como evitar os temidos testes instáveis quando estes hora passam, hora não passam.

Quando a gente começa a programar em Python, começamos a ver a grande discussão de Django vs Flask rolando solta, mas a idéia dessa palestra é ajudar a escolher de forma inteligente o melhor framework web pro seu problema.

A idéia é falar um pouco de Django, Flask, Falcon, Sanic e Aiohttp e apresentar vantagens e desvantagens que um possui sobre o outro.

Muitas pessoas são introduzidas ao mundo do scraping utilizando o Beautiful Soup 4, mas apesar de ser uma lib bem interessante, quando o projeto de scraping se torna mais complexo precisamos de algo mais robusto para lidar com as diferentes complexidades que um projeto de scraping possui sem reinventar a roda.

Para isso vou apresentar o scrapy, um framework open source específico para scraping.

Vou mostrar suas principais funcionalidades, as principais diferenças para o beautiful soup, como escrever um crawler utilizando o framework e de bonus também vou mostrar o parsel(https://github.com/scrapy/parsel) uma lib para parsing, como o bs4, mas que utiliza a mesma forma de selecionar elementos que o scrapy.

Amamos o Python por muitos motivos, e um deles é a facilidade para colocarmos um negócio em ação em pouco tempo. Mas conforme a empresa cresce, pequenos descuidos cometidos no início da sua história, alguns até mesmo intencionais, vão cobrar o seu preço.

Um MVP (Mínimo Produto Viável) com uma base pequena de clientes e dados pode funcionar satisfatoriamente por um tempo, mas quanto maior o sucesso da sua empresa, maior será a dor quando você perceber que seu produto "não escala".

Vamos mostrar alguns casos interessantes de como pequenos erros ou descuidos podem se acumular, e conversar sobre o que podemos fazer durante o crescimento de uma startup para remediar ou evitar tais problemas.

Você sabia que o Weppy é o framework web mais performático que existe? Será que é verdade? Venha conhecer o Weppy e ver se isso é verdade.