Esta edición llega un poco tarde por problemas logísticos, pero preferí mandarla ahora en vez de esperar a la semana que viene porque tiene noticias jugosas. El ritmo en agosto será más lento por vacaciones y compromisos varios. ¡Gracias por leer!
🔥 La noticia de la semana: ¡RStudio cambia de nombre a Posit! El IDE favorito de la gente de R ya era políglota hace tiempo, pero el nombre de la empresa no ayudaba. Ahora se quieren posicionar al mismo nivel que VS Code o incluso Jupyter en sí mismo (de hecho hay dudas sobre si Jupyter cumplió su objetivo de ser un editor multilenguaje).
Y lo que es más: ¡han anunciado Shiny para Python! ¿Podrá competir con soluciones establecidas como Panel, Dash, o Streamlit? El debate está servido.
(Recordatorio: en este noticiero no nos gustan las guerras de lenguajes, todo lo que sea código abierto es bienvenido y celebrado)
🚀 ¡Fiesta de versiones nuevas!
Hace apenas unas horas ha salido SciPy 1.9.0, con nuevas funciones para programación entera mixta, ajuste de distribuciones estadísticas discretas y continuas, y muchísimas cosas más.
numba 0.56.0 trae mejoras de compatibilidad entre @jit y @vectorize, y ya estamos probándolas en poliastro para nuestro proyecto de acelerar propagaciones múltiples. Además, las @jitclass ya pueden tener métodos especiales, ¡por fin!
Y finalmente, ya ha salido Prefect 2.0 (aunque se han pasado un poco con el marketing y los dibujos del anuncio no son muy útiles - el artículo de hace unos meses sobre la 2.0 beta lo encuentro más informativo)
💡 Esta semana he descubierto LineaPy, una herramienta que extrae código de notebooks de Jupyter a un script de manera inteligente (parecido a lo que hicimos ayer en PyData Madrid, pero ¡automático!), pytransform3d, una biblioteca Python con transformaciones geométricas en 3D, y pandarallel, una herramienta para paralelizar tareas de pandas de manera sencilla.
📚 Me ha parecido muy interesante este dashboard interactivo llamado renewcast que muestra la predicción de generación de energía eléctrica en varios países europeos usando AutoARIMA, PyCaret, y Plotly, entre otros. El autor da un poco más de contexto en LinkedIn.
Aunque no es estrictamente Python científico, las dependencias es algo con lo que todo el mundo peleamos en algún momento. En este artículo comparan varias herramientas para gestión de dependencias: pdm, pip-tools, pipenv, y poetry. (Resumen: ¡viva pip-tools!)
📬 Marcelo nos manda en el Telegram de Python Científico un paquete escrito por él llamado kearsley, un algoritmo para calcular rotaciones y traslaciones entre nubes de puntos. ¡Gracias!
😳 El mantenedor de pandas, Jeff Reback (no confundir con su creador, Wes McKinney) da una charla sobre el futuro de pandas… ¡e incluye un tuit mío en las diapositivas!
¿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 ⚡