Reunión Noviembre 2017 Python-Madrid
Este mes celebramos un nuevo meetup con una doble sesión, por un lado hablando de técnicas de scraping basadas en Scrapy y por otro de automatización con Python enfocada a CI, CD y en general a DevOps.
Además en esta ocasión contaremos con el apoyo de ikoula que patrocinará esta edición del meetup y estrenaremos un nuevo espacio The Cube.
Al finalizar tendremos un rato para charlar y hacer networking y gracias a los patrocinadores podremos tomar algo.
¡Os esperamos a todos en The Cube! Como de costumbre los asientos disponibles no están reservados y se podrán ir cogiendo por orden de llegada hasta completar aforo.
Como en ocasiones anteriores es recomendable apuntarse en el meetup del grupo si vais a asistir. Tenéis el enlace aqui.
La reunión
- Cuándo: 30 de noviembre de 2017, a partir de las 19:00
- Dónde: Rufino González, 25, 28037, Madrid
- Enlace mapa
Las charlas
Pythomatic: ciclo de vida de aplicaciones descentralizado
Autor/es: Alvaro León Santiago (@lvaroleon)
Por muchas razones el diseño del ciclo de vida de nuestras aplicaciones se hace cada vez más necesario, para poder hacer posible la integración continua de nuevas funcionalidades asegurando los estándares de calidad, minimizando la aparición de fallos y acortando los tiempos de release.
Existen una infinidad de sistemas que nos dan soporte para diseñar de manera integral ciclos de vida de manera centralizada. Entre sus muchas ventajas que nos dan están la trazabilidad sobre cada una de las fases del ciclo de vida, auditoría, integración con un montón de herramientas por medio de plugins y, en general, bonitas interfaces gráficas que hacen más intuitivo el seguimiento de los resultados de la ejecución a lo largo del ciclo de vida.
Pero ¿qué pasaría si descentralizamos la ejecución de las fases del ciclo de vida, haciéndolo independiente de restricciones de los sistemas de CI que nos dan soporte? ¿Y si incorporamos la definición y código del ciclo de vida en el versionado de nuestra aplicación? y de paso... ¿Qué tal si lo hacemos todo utilizando Python?
Con serverless, python y unas cuantas librerías vamos a darle un enfoque diferente a las técnicas DevOps.
Álvaro León Santiago
Soy DevOps, SysDev, Ingeniero de software un apasionado de la tecnología, los productos digitales, el desarrollo de Internet y la música. Me gusta seguir los estándares de clean code, buenas prácticas de programación y nuevas metodologías de trabajo. Admiro y busco la creatividad en nuevas tecnologías y diferentes enfoques en aquellos campos en los que se pueda aplicar. Twitter. Linkedin.
Scrapy en producción: Por que hay vida más allá de Beautiful Soup y Requests
Autor/es: Jose María Alvarez
Extraer datos de una página web o datasource es algo que todos nos hemos planteado (o que hemos necesitado) alguna vez pero estamos en un punto en el que la cantidad de información es tan grande, que los métodos clásicos ya no son suficientes para sistemas en producción. En la charla veremos algunas técnicas básicas (y alguna avanzada) que nos permitirán tener una herramienta automática y escalable de extracción de información, que soporte millones de datos, y basado en Python/Scrapy. También veremos algunos de los desafíos que nos podemos encontrar al poner esta herramienta en producción.
Jose María Álvarez
Jose María Álvarez lleva desarrollando aplicaciones desde hace más de 10 años, los últimos 5 con Python. Actualmente trabaja como Ingeniero de Backend en Stylesage, donde ha conseguido implementar un sistema capaz de extraer y analizar más de 250 millones de productos de moda cada día.