Episodio 69 🐍⚙️

#HackathonSomosNLP, versiones nuevas de PyTorch e Ibis, convierte JupyterLab en un IDE de verdad, visualización 3D interactiva, y el futuro de la documentación en Python (según un servidor)

🔥 ¡El lunes arranca la segunda edición del mayor hackathon open-source de Procesamiento del Lenguaje Natural en español! El evento se desarrollará entre el 20 y el 31 de marzo, y los equipos que desarrollen un proyecto enfocado a uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible tendrán un punto extra. Si participas, ¡recuerda difundir con el hashtag #HackathonSomosNLP!

🚀 ¡Fiesta de versiones nuevas importantes esta semana!

En primer lugar, PyTorch 2.0 trae una nueva API torch.compile, una nueva biblioteca llamada functorch inspirada en JAX, mejoras sustanciales de rendimiento, nuevas versiones de muchos componentes del ecosistema (TorchAudio, TorchVision…) y muchísimo más. Amplía información leyendo el anuncio oficial.

PyTorch @PyTorch

We’re excited to announce the release of PyTorch 2.0! This version includes: ⚙️ 100% backward compatible 📦 Out of the box performance 📶 Significant speed improvements Learn more 👇 hubs.la/Q01H4L1t0

Por otro lado, Ibis 5.0 trae selectores que operan sobre tablas completas, nuevos métodos to_csv y to_parquet, unos cuantos cambios de API que afectan a la compatibilidad (cuidado al actualizar), y mucho más. Recomiendo encarecidamente echar un vistazo al blog de Ibis y también al de la empresa Voltron Data.

Ibis Project @IbisData

A frequent operation is getting all the distinct members of a column. Ibis, provides a quick way to do this with either `distinct()` or `nunique()`✅ With these features, any column is a table🚀🚀 Here's an example of using both with the #IMDB dataset📽️

Y por último, jupyterlab-lsp 4.0, que agrega funcionalidades de IDE a JupyterLab, trae edición gráfica para la configuración, mejoras en la navegación de código, y mucho más. Si no conocías jupyterlab-lsp y utilizas mucho Jupyter ya estás tardando en instalarlo (pip install jupyterlab-lsp 'python-lsp-server[all]'), porque la diferencia de productividad es brutal. Ha sido mi descubrimiento de la semana y del mes.

💡 Aparte de quedar en shock con jupyterlab-lsp, esta semana he descubierto sciagraph, un profiler gráfico enfocado a data science. Pero leyendo un poco más de cerca he visto que el código no es abierto y tiene licencia comercial… ¿hora de echar otro vistazo a memray?

📚 Me ha gustado este artículo sobre visualización 3D interactiva en Jupyter utilizando el paradigma “zero server” gracias a JupyterLite e ITKWidgets.

Y hablando de visualización interactiva 3D en Jupyter, ¡ojo a lo que anda haciendo la gente de Kitware, los creadores de VTK, con PyVista!

Bane Sullivan @banesullivan

We've been working hard @Kitware to build a new #Jupyter #3D viewer for #PyVista built on #Trame. I think this takes 3D visualization in Jupyter (and the web) to a whole new level. docs.pyvista.org #Python #visualization #vtk

(Veo similitud de siglas pero no me quedan claras las diferencias entre ITK y VTK, ¿alguien quiere arrojar algo de luz?)

✍️ Llevaba tiempo queriendo volver a tener un blog técnico, y esta semana me he lanzado a la piscina. He escrito un artículo titulado “Futuristic Documentation Systems in Python”, la primera parte de una serie de reflexiones que espero publicar próximamente sobre Sphinx, MkDocs, y similares. Lo escribí a toda pastilla mientras… em… procrastinaba de algo importante que tenía que hacer, así que puede ser un poco crudo, ¡pero espero que te guste! (No tiene nada que ver con Datos así que si quieres leer las próximas entregas, ¡mejor sígueme!)

📣 ¡La semana que viene nos vemos en PyData Madrid! Cabify pone sede, charla, y pizza. ¡Apúntate ya a la lista de espera!

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