🔥 ¡La empresa Anaconda ha comprado PythonAnywhere! El propósito de la adquisición, en palabras de la empresa, es acelerar la hoja de ruta de PythonAnywhere, que seguirá existiendo como un producto separado. ¡Seguro que tendremos más noticias próximamente!
🚀 ¡Ayer salió NumPy 1.23.0! Entre las novedades tenemos una aceleración notable de np.loadtxt (entre 2 y 18 veces más rápido dependiendo del caso), una nueva función np.from_dlpack para importar el formato tensorial DLPack, y mejoras en f2py (Fortran no ha muerto, solo estaba de parranda).
A big thank you to all 150+ contributors!
Además, también tenemos ITables 1.1, un widget para Jupyter que permite visualizar dataframes de pandas de manera interactiva.
📚 Me ha encantado esta reflexión de Reshama Shaikh, de Data Umbrella, sobre la importancia que han tenido los maratones (sprints) para crear la comunidad scikit-learn. ¡Desde el año 2010 se han organizado al menos 45 de ellos!
Por otro lado, Cristián ha compartido en el Discord de Python en Español este artículo un poco picante sobre optimizar código Python, con algunas frases para enmarcar: “si usas pandas en producción, es hora de madurar”. Lo cierto es que solo reescribiendo el algoritmo sin pandas ya pasa de 1200 segundos a 12 segundos, ¡para reflexionar!
Y finalmente, han salido los resultados de la encuesta anual de Stack Overflow:
survey.stackoverflow.co/2022/?utm_sour…
🏆 Me he enterado un poco tarde de que EUMETSAT (Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos por sus siglas en inglés) está organizando junto con WEkEO un concurso de procesamiento de imágenes satelitales usando Jupyter. La fecha límite es el 31 de julio, ¿nos apuntamos?
🧑🤝🧑 ¡La PyData de Londres fue todo un éxito, y ayer tuvimos encuentro mensual de PyData Madrid! Estoy muy feliz de que hayan vuelto los eventos presenciales. Pensando temas y sedes posibles para julio, ¿sugerencias?
¡Nos vemos en la próxima!
😢 Tengo que acabar con una noticia triste: la web de Christoph Gohlke con binarios de Python para Windows desaparecerá en julio de 2022. Hace años era extremadamente difícil instalar instalar SciPy, pandas y muchos otros paquetes científicos en Windows, y los binarios de Christoph eran en muchos casos la única alternativa disponible. La web ha estado en funcionamiento desde al menos 2010, conda se creó en 2012, y no fue hasta 2017 que hubo wheels oficiales de SciPy para Windows (con la ayuda de una persona que en un momento dado desapareció de Internet, pero esa es otra historia y debe ser contada en otra ocasión).
¡Muchas gracias Christoph por haber ayudado con tu esfuerzo a la comunidad! Python no sería hoy lo que es si no fuera por él, estoy seguro.
“Funding for the Laboratory for Fluorescence Dynamics has ceased. This service will be discontinued before July 2022.”
¿Buscas un Platform-as-a-Service (PaaS) alternativo a Heroku? Yo he migrado a Railway (enlace afiliado) y me encanta que las aplicaciones no “duermen” así que el tiempo de respuesta es siempre rápido ⚡