Edición especial para celebrar los 25 episodios, con extra de enlaces y animaciones. ¡Gracias por apoyar el noticiero! 🥂
📣 Queda un mes para PyCamp España, un evento con muchísima trayectoria en Argentina y que por fin se hace en mi país natal: 4 días, pensión completa en una casa rural maravillosa, diversión, buena compañía, y mucho Python. ¡Anímate!
¡Y más! La semana que viene es el primer hackathon de Procesamiento del Lenguaje Natural en español, impulsado por la gente maja de Hugging Face. Si te interesa participar pero no sabes nada de PLN, echa un vistazo a su curso “NLP de cero a cien”.
🚀 ¡conda 4.12.0 trae mejoras muy jugosas! La principal es --experimental-solver=libmamba
, que hará las instalaciones mucho más rápidas. También hay algunos arreglos en conda run
, que permite ejecutar comandos de entornos conda sin activarlos primero (útil para integración continua). Y de paso, la documentación de conda run
la agregó el que escribe (¡solo había que hacerla pública!).
Alessandro Amici, de B-Open, publica xarray-sentinel 0.4, para poder acceder a imágenes SAR (radar de apertura sintética) desde xarray.
🔥 JupyterLite nos sigue dejando boquiabiertos. Ahora podemos hasta visualizar modelos 3D de VTK:
Ya se está usando en la página principal de Jupyter para ofrecer un editor de Python en el navegador que no requiere conexión a un servidor:
You’ll get a JupyterLab+SciPy environment running in your browser! Please give feedback!
Estamos asistiendo al inicio de la edad de oro de Python en el navegador. ¡Esto no ha hecho nada más que empezar!
💡 Esta semana he hecho varios descubrimientos interesantes:
DuckDB permite ejecutar SQL sobre un dataframe de pandas, archivos CSV o Parquet, y más. Piénsalo como un SQLite para analítica. ¡Lo he probado y me han dado ganas de aprender SQL en serio!
Se acaba de anunciar la primera versión de geoparquet, una extensión de Parquet que incluye primitivas geométricas (puntos, líneas y polígonos). ¿Por fin veremos el fin de los infames Shapefiles?
Y por último, Pingouin ofrece, por fin, una biblioteca estadística fácil de usar y entender. Por debajo utiliza SciPy y statsmodels.
📚 Esta semana he estado estudiando Apache Arrow como loco para un artículo que voy a publicar en el blog de Orchest (¡suscríbete por RSS o newsletter para no perdértelo!). De la docena de textos que he leído me quedo con estos dos de Wes McKinney, creador de pandas y co-creador de Arrow: “las 10 cosas que odio de pandas” (2017) y esta comparativa entre Feather y Parquet con y sin compresión de 2020 (spoiler: están muy igualados pero gana Feather V2 en velocidad).
Por otro lado, me ha encantado este artículo sobre cómo crear animaciones matemáticas como las del YouTuber 3Blue1Brown usando Python.
💼 NVIDIA busca PyData Open Source Developer para RAPIDS, remoto dentro de EEUU, 169 200 - 232 650 USD.
Todas las semanas pienso que no voy a tener material para el noticiero, y todos los jueves acabo con muchísimos enlaces. ¡Esta semana no ha sido una excepción! Gracias por apoyar esta publicación en sus 25 primeras ediciones (primero en LinkedIn y ahora en Substack). ¿Qué te gustaría ver en las siguientes 25? ¡Deja un comentario o escríbeme un correo!