🔥 La noticia de la semana es sin duda que ¡Python 3.11 ya está disponible! El irrepetible Pablo Galindo fue el que se encargó de publicar la versión, y la gran Mai Giménez diseñó un logo espectacular para la ocasión. ¡La representación española en CPython está en máximos históricos!
Esta versión trae importantes novedades, entre ellas mejoras de rendimiento notables (recomendable la charla de Pablo en la PyConES hace un mes), trazas de error mucho más explicativas, soporte para TOML en la biblioteca estándar, y mucho más. Los detalles están en el anuncio oficial.
Pero ¡ojo! No corras a actualizar tus sistemas todavía. Algunos proyectos todavía no publicaron wheels precompilados para Python 3.11, así que es posible que te encuentres con tiempos de instalación muy largos en el mejor de los casos, y fallos de instalación en el peor. Algunos paquetes como pandas y matplotlib ya lo hicieron hace días, otros como scikit-learn hace escasas horas, a numba aún le quedan semanas, etc. Asegúrate de comprobar el estado de tus dependencias antes de actualizar, o de preparar todo lo necesario para compilarlas desde su código fuente.
🚀 La newsletter mensual de NumFOCUS recoge versiones nuevas de sus proyectos patrocinados y afiliados y otras noticias interesantes, recomiendo mucho leer la edición de octubre. Esta semana hemos tenido varias nuevas versiones, con cambios menores o superficiales: Voilà 0.4.0, Plotly 5.11.0, Polars 0.14.24, Meltano 2.8.0.
Los proyectos están inmersos cerrando Google Summer of Code, ultimando Hacktoberfest, trabajando en el soporte para Python 3.11, y deseando que llegue Closember.
💡 Esta semana he descubierto Plywood Gallery, un nuevo framework para generar documentación de Python a partir de notebooks.
Mis antiguos compañeros de Satellogic, con Javier Marín a la cabeza, han publicado iquaflow, un framework de Python para verificación de calidad de datos con foco en imagen satelital y utilizando MLFlow. Javier contó más detalles sobre el proyecto en LinkedIn.
📚 Desde junio de 2022, Hugging Face es patrocinador oficial del Consorcio scikit-learn (¡gracias Guillermo Germade!)
With a growing number of tabular classification & regression checkpoints, we believe statistical ML has its place on the HF Hub.
We’re excited to partner with sklearn, statistical ML champion, and move forward together.
blog.scikit-learn.org/updates/commun…
Esta semana mucha gente a mi alrededor estaba hablando de TabPFN, un nuevo modelo para clasificación con datos tabulares que al parecer usa magia negra 🎃 y en 1 segundo consigue lo que un proceso de AutoML normal hace en horas. ¿Alguna persona experta que arroje un poco de luz sobre qué está pasando aquí?
Y un poco de autobombo: el blog de Anaconda me ha publicado este artículo en el que hablo sobre un experimento exitoso que hice con PyScript.
📸 ¡Ya están disponibles las charlas de la PyConES, y también las fotos!
🍌 La gente de Bumble (la alternativa a Tinder en la que el primer paso lo dan las mujeres) ha publicado un modelo de inteligencia artificial para detectar cyberflashing, que en español podríamos traducir como… fotopollas. El código está en GitHub, pero los datos de entrenamiento, como comprenderás, no.
¿Estás buscando una alternativa 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 ⚡