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Alexandre Harano @ayharano


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Eventos

GruPy-ABC: saideira 2018 na UFABC Santo André!

Começamos o GruPy-ABC no ano de 2018 na UFABC campus Santo André e encerraremos as atividades desse ano no mesmo local! Encontro de dezembro de 2018 do GruPy-ABC, grupo de usuários Python do Grande ABC Paulista!

O evento acontecerá na Universidade Federal do ABC, campus Santo André em Santo André, no dia 15/12/2018, gratuitamente.

Maiores informações: http://grupyabc.org/grupy-abc/meetups/2018/12/15/grupy-abc-saideira-2018.html

 
Essa chamada é para qualquer tipo de atividade, não necessariamente palestra: coding dojo, fishbowl, mesa redonda, mini-sprints, etc...

Quer propor uma atividade para o evento? Coloque as seguintes informações em sua proposta:

  • Título da atividade/palestra;
  • Duração necessária e suficiente;
  • Descrição do conteúdo a ser abordado;
  • Público-alvo.

 

Exemplo de proposta:

Título: Introdução ao Matplotlib

Descrição:

Já precisou fazer o gráfico de uma equação? Ou precisou visualizar os dados de uma tabela? Aprenda a criar gráficos (plots) em Python, exibindo, salvando em arquivo, personalizando e até mesmo animando o conteúdo!

Duração: de 15 a 60 minutos

Público-alvo: Qualquer pessoa que saiba o básico sobre o numpy.

Aniversário duplo: 6 meses de GruPy-ABC + 11 anos de GruPy-SP !!!

Comemorando o aniversário duplo dessas dois grupos regionais de usuários Python!

O primeiro encontro do GruPy-ABC aconteceu no dia 12 de maio de 2018, enquanto que o GruPy-SP nasceu no dia 13 de novembro de 2007.

O evento acontecerá na Loggi em São Paulo, SP, no dia 10/11/2018. das 9:00 às 17:00, gratuitamente.
 
Endereço: Alameda Santos, 2400, São Paulo, SP (próximo à estação Consolação de metrô e paralela à Avenida Paulista)
 
 

Quer palestrar no evento? Coloque as seguintes informações em sua proposta de palestra:

  • Título da palestra;
  • Duração necessária e suficiente;
  • Descrição do conteúdo a ser abordado;
  • Restrição de horário, se houver (manhã/tarde/nenhum);
  • Público-alvo.

 

Exemplo de proposta:

Título: Introdução ao Matplotlib

Descrição:

Já precisou fazer o gráfico de uma equação? Ou precisou visualizar os dados de uma tabela? Aprenda a criar gráficos (plots) em Python, exibindo, salvando em arquivo, personalizando e até mesmo animando o conteúdo!

Duração: de 15 a 60 minutos

Público-alvo: Qualquer pessoa que saiba o básico sobre o numpy.

GruPy-SP: Encontro #2 de 2018 da capital

Pessoas diversas de São Paulo e demais localidades: o segundo encontro desse ano de 2018 do Grupy-SP está com suas inscrições abertas! 🐍

Convidamos para enviarem suas propostas de palestras para compartilhar seu conhecimento e suas experiências com a comunidade! Não se acanhem: recepcionamos pessoas de todo nível de experiência e com diversas aplicações/contextos - envie suas propostas e deixe a comunidade escolher. ☑️


Submissões serão aceitas até as 23:55 do dia 05/fevereiro/2018 (segunda-feira)

Importante: as palestras vão ter no máximo 30 minutos de duração. ⏳

 

IMPORTANTE Para a inscrição de participação, inscrever no cadastro para participação via Meetup E preencher o formulário para identificação do Google Forms

Cadastro para participação 📝 https://www.meetup.com/Grupy-SP/events/247103787/

Formulário para identificação 📝 https://goo.gl/forms/2KKqWLoC5EWUpMK33

 

Programação (sujeita a alterações) ⏳

08/fevereiro/2018 (quinta-feira)

18h00 - Credenciamento 🕕📝
19h00 - Palestra 1 - Introdução a Cadeias de Markov e composição de sentenças 🕖
19h30 - Coffee Break 🕢
20h00 - Palestra 2 - Introdução a Data Classes do Python 3.7 🕗
20h30 - Palestras Relâmpago ⚡⚡⚡* 🕣
21h00 - Encerramento e networking 🕘

* Palestras relâmpago ⚡⚡⚡ serão cadastradas na hora do evento com Alexandre Harano (as palestras relâmpagos vão ter no máximo 5 minutos de duração) ⏳

Propostas

Comprehensions: ler, entender e utilizar.

Essa apresentação tem como objetivo introduzir e exemplificar um conceito utilizável em código Python: as comprehensions. A expressividade do recurso em listas, dicionários e conjuntos pode tornar um código conciso, apesar do potencial de tornar a leitura confusa quando utilizado de maneira sobrecarregada. Além do recurso conhecido para o código síncrono, é apresentado também um uso do recurso de comprehension assíncrono.


Ao término desta palestra, as pessoas...
- poderão avaliar vantagens e desvantagens de utilizar as comprehensions.
- entenderão como utilizar ferramentas providas pela própria biblioteca padrão do Python para análise de código quando necessário, como o pacote dis.


#JustPython

Comprehensions: ler, entender e utilizar.

Essa apresentação tem como objetivo introduzir e exemplificar um conceito utilizável em código Python: as comprehensions. A expressividade do recurso em listas, dicionários e conjuntos pode tornar um código conciso, apesar do potencial de tornar a leitura confusa quando utilizado de maneira sobrecarregada. Além do recurso conhecido para o código síncrono, é apresentado também um uso do recurso de comprehension assíncrono.


 


Ao término desta palestra, as pessoas...
- poderão avaliar vantagens e desvantagens de utilizar as comprehensions.
- entenderão como utilizar ferramentas providas pela própria biblioteca padrão do Python para análise de código quando necessário, como o pacote dis.

Do zero à publicação de um pacote de distribuição no PyPI

Após saber de um desafio de utilizar "somente" a linguagem Python e sua biblioteca padrão, pretendo apresentar sobre o processo de desenvolvimento do zero à publicação no PyPI.


O foco dessa apresentação é mostrar diversas etapas relacionadas a um pacote de distribuição: a organização de diretórios e arquivos; aplicação de conceitos Test Driven Development e baby steps; uso de recursos da linguagem e módulos da biblioteca padrão para melhorar legibilidade; passos necessários para a publicação de um pacote no PyPI.


O nível recomendado para a audiência é de conhecimento intermediário em Python. Curiosos sobre questões de desenvolvimento e empacotamento são bem vindos!


O tempo solicitado para essa apresentação seria de 55 minutos.

Testes Unitários com Python - Os primeiros passos

Já passou por uma situação em que alterou a lógica de uma função e o quebrou onde não esperava? Receio de mexer para não quebrar o que está funcionando? Apreensão em incluir features sem quebrar o que existe?


Veremos nesse encontro qual a ideia por trás dos testes unitários e aplicar os conceitos em Python com a mão na massa!


Não precisa saber fazer testes mas precisa saber o básico de Python e lógica de programação.

Pré-requisitos

    Para participar você precisa saber o básico de programação em Python.
    Para aproveitar ao máximo a atividade, você precisa estar a fim de programar pareando.
    Não é preciso levar seu computador.


Duração


    Entre 3 a 4 horas.


Público-alvo


    Qualquer pessoa que saiba o básico sobre o Python.


Informações adicionais


    Usaremos o material do tutorial de mesmo nome apresentado pela Patricia Morimoto no Caipyra 2018.


    Parte da descrição do tutorial adaptado a partir de texto da página do Garoa Hacker Clube disponibilizado sob Creative Commons - Atribuição - Partilha nos Mesmos Termos.

Usando asyncio para reescrever processamento sem dependência em código concorrente

Proposta


Apresentar mecanismos disponibilizados pelo módulo `asyncio` para cobrir o item "escrever código concorrente de maneira sequencial" na introdução do módulo na documentação da biblioteca padrão do Python (3.4+) através um exemplo prático comparando um código sequencial que obtêm estatísticas de livros do Machado de Assis e cuidados a serem tomados para a sua adaptação para a versão de partes de execução concorrente.


Histórico


O autor tem utilizado o módulo `asyncio` em suas tarefas profissionais por mais de um ano e meio no contexto de uso de CLI para processamento e análise de informações relacionadas a ativos de rede. Para essa palestra de vinte e cinco minutos, o autor propõe compartilhar parte dos conhecimentos adquiridos num contexto distinto que deve ser mais adequado ao público alvo, com exemplos práticos disponibilizados em repositórios públicos para replicação posterior.