Playwright ist ein neues Automationsframework von Microsoft mit der man Browser fernsteuern kann - Vergleichbar zu Selenium, aber deutlich stressfreier.

Mit Apache 2.0 Lizenz. Siehe: https://github.com/microsoft/playwright-python

Ich habe keinen Vortrag vorbereitet und werde am Fallbespiel zeigen, wie man damit eine Online-Buchung automatisieren kann.

Aus technischen Gründen kann ich das nur für den letzten Slot anbieten, da ich das schnell noch Lokal installieren muss...

Leider funktioniert die Formatierung im Kommentar nicht:-(

# Return local time (hrs: int, mins: int, secs:float)

@property

def local_time(self):

t = self.epoch_time + int(3600 * self.local_offset)

_, _, _, hrs, mins, secs, *_ = self._localtime(t)

return hrs, mins, secs

@property

def date(self):

t = self.epoch_time + int(3600 * self.local_offset)

y, m, d, *_ = self._localtime(t)

return d, m, y - 2000

@property

def utc(self):

t = self.epoch_time

_, _, _, hrs, mins, secs, *_ = self._localtime(t)

return hrs, mins, secs

def time_string(self, local=True):

hrs, mins, secs = self.local_time if local else self.utc

return '{:02d}:{:02d}:{:02d}'.format(hrs, mins, secs)

def date_string(self, formatting=MDY):

from .as_GPS_utils import date_string

return date_string(self, formatting)

Hallo Ich würde gerne etwas mehr über asyncio kennenlernen?

Ich habe schon versucht mit Asyncio unabhängige tasks auf dem Raspi zu implementieren:

- LED blinken,

- RPC implementieren

- Sound abspielen

Komme aber schnell an Grenzen beim Mischen von Async Code mit "Normalen" Code.

Wer kann mir mehr beibringen?

Plotten ist (relativ) einfach während Grafikbeschleunigung (relativ) hart ist. Manchmal braucht es einen Mittelweg: Animationen bzw. Videos. Wie animiert man (große) Datenmengen?

- Was gibt es an Werkzeugen & Strategien?

- Was sind ihre Stärken und Schwächen?

- Wo sind die Grenzen gängiger Online-Dashboard-Systeme?

- Was ist "bewegung" und wie macht man Videos damit?

Hallo Leute,

ich habe mich beim Barcamp angemeldet, weil ich Unterstützer und Austausch zu Python und Django suche. Die Themen die bisher angeboten werden, interessieren mich aber nicht. Da ein Barcamp ja eine offene Tagung ist, wäre mein Themenvorschlag: "Gemeinesame Entwicklung von Open-Source mit git und Python/Django". Ich bin noch Anfänger bei Python, daher möchte ich nicht unbedingt einen Workshop leiten, aber wenn sich Interessenten finden, wäre ich dabei. Ich bin für Projekte offen, wenn sie thematisch interessant sind, ansonsten habe ich einige bei gitlab anzubieten https://gitlab.com/horald . Telegram lehne ich ab, daher habe ich meine Anfrage hier eingestellt. Sollte sich keiner melden, wird es ein kurzes Barcamp für mich...

viele Grüße

Horst Meyer

Ich schlage eine Session zum Schulinformationssystem AlekSIS vor, das Teil des schul-frei-Kuratoriums ist. Das Projekt schul-frei des Teckids e.V. kuratiert freie Bildungssoftware und bietet diese Bildungseinrichtungen an.

AlekSIS ist ein webbasiertes Schulinformationssystem das gemeinsam vom Teckids e.V. und Schülern des Katharineums in Lübeck entwickelt wird.

Die django-basierte Plattform stellt Datenstrukturen zur Verfügung, die von separat entwickelten Apps genutzt werden können. Das Besondere an diesem Projekt im Vergleich zu anderen Informationssystemen ist, dass Apps entwickelt werden können, die spezifische Anwendungsbereiche einer Schule abdecken. Somit können zum Beispiel Schüler in die Entwicklung einer Stundenplan-App ihrer eigenen Schule im Informatikunterricht eingebunden werden.

In einer Session würde ich neben der Funktionsweise von AlekSIS zudem darauf eingehen, welche Bedeutung die Nutzung von freier Software in Bildungseinrichtungen und eine Einbeziehung von Kindern und Jugendlichen in die Entwicklung hat.

Das war ein Lightning talk letztes Jahr auf dem Kölner Pythoncamp. Der ist seitdem etwas gewachsen.

Es geht um die Frage, wie man bei internen Systemen eine möglichst entwicklerfreudliche Konfiguration realisieren kann. "Entwicklerfreundlich" heißt in dem Falle: automagisch (möglichst wenig von Hand konfigurieren), statisch analysierbar (code completion / Warnung bei Fehlern) und testfreundlich.

Ich stelle verschiedene Ansätze vor anhand von mit Tests abgedeckten mini apps.

Beispielcode ist hier: https://gitlab.com/obestwalter/automagic-configuration

Austausch zu den "ewigen", den neuen kleinen und den persoenlichen Themen - quasi reverse Lightning-Talks - ich schlage vor hier in den Kommentaren werden micro-Themen in den Raum geworfen zu denen dann "Speaker" angelockt werden - fuer alle Themen, die fuer eine Session zu klein scheinen (auch eine Option fuer die ganz, ganz Schuechternen).

Dieser Vortrag gibt einen kurzen Überblick über das 100-Jahre "Global Warming Potential" GWP 100, die modifizierte Version GWP* und eine weiter verbesserte Version dieses Konzeptes. Letztere bietet eine bessere wissenschaftliche Grundlage, um die Wirkungen von langlebigen (long-lived climate pollutions, LLCPs) und kurzlebigen Klimagasen (short-lived climate pollutions, SLCPs) zu unterscheiden. Nach der Vorstellung des Konzepts eines CO2-Äquivalents (CO2-e) zeigt der Vortrag die verbesserte Version CO2-Wärme-Äquivalent (CO2-we).

Python kommt zum Quantifizieren und Visualisieren aller Ansätze zum Einsatz. Die Darstellung des wissenschaftlichen Hintergrunds ist so vereinfacht, das interessierte Zuhörer mit grundlegender naturwissenschaftlicher Schulbildung folgen können.

Airflow ist ein Workflow-Tool, das viel im Data Tech Bereich eingesetzt wird, um z.B. ETL zu steuern, oder Machine Learning Prozesse abzubilden.

Airflow ist in Python geschrieben und die Arbeitschritte werden in Python programmiert.

Ich wuerd' unser Forschungsvorhaben im Kontext Peri-Urbane/Urbane Landwirtschaft, Aquaponik, Kreislaufwirtschaft kurz umreissen, erzaehlen wie wir Cocalc und jupyter Notebooks aktuell nutzen und mich dann hoffentlich mit euch ueber folgende Themen austauschen:

* Notebook2Paper

* publication best-practices

* rechnen mit physikalischen Einheiten

* reproducible Science

* Simulation mit Python (bei uns DEVS)

Diskussion zum Thema mobile Hardware für machine learning:

Aus der Sicht von machine learning interessiert mich, was wird so benutzt?

Was kann man mit wieviel Aufwand auf einem Notebook ausprobieren?

Der M1 von apple scheint mir ein neues Konzept mitzubringen, das sich möglicherweise besser für neurale Netzwerke eignet. Ist das so?

Ich lade zu einem Erfahrungsaustausch in der Nutzung des data science tool kits anaconda ein.

Mein Software Projekt ist seit 5 Jahren Teil der conda-forge github-organisation.

Am Anfang waren wir eines von unter 1000 Projekten. Mittlerweile sind über 10K Projekte in dieser Organisation. Der Wachstum und die Verlangsamung des Installationsprozesses führte zum installer mamba.

Ich schlage vor, einen Slot von 45-60 Minuten am Ende der Veranstaltung für Lightning Talks zu reservieren.

Für diejenigen, die nicht wissen, was ein "Lightning Talk" ist: https://de.wikipedia.org/wiki/Lightning_Talk

Die Registrierung für einen Talkslot können Vortragende im Laufe der Veranstaltung über das Etherpad für den entspr. Slot "Lightnings Talks" im Zeitplan vornehmen :

https://barcamps.eu/pycamp-leipzig-2021/events/7399573f-29fc-4da6-9ad0-a983529fc03b/lightning_talks

Ich schlage vor, aufgrund der besonderen Herausforderungen für die Vortragenden durch die Online-Durchführung, die 5 Minuten-Regel tolerant auszulegen und und Zeitverluste durch technische Schwierigkeiten ggf. abzuziehen.

htmx.org stellt eine winzige Bibliothek bereit, die HTML um nützliche Eigenschaften erweitert. Webseiten können somit Teile der Seite neuladen.

Anstatt Daten im JSON Format über die Leitung zu senden, werden HTML Fragmente vom Server zum Client gesendet.

Zusammen mit zB Django lassen sich mit htmx mit wenig Aufwand moderne Webanwendungen entwickeln. Prinzipiell kann man so Single-Page-Applications entwickeln ohne eine Zeile JavaScript zu schreiben.

In dem Vortrag zeige ich, wie man mit Django und HTMX grundlegende "Probleme" löst.

Bps: form-Submit ohne reload der gesamten Seite. Oder endless-scrolling ohne JS!

https://htmx.org

Demo: https://github.com/guettli/django-htmx-fun

Mit Dash können Dashboard Web Applicationen, z.B. für analytische Auswertungen, mit wenigen Codezeilen erstellt werden. Das Ganze sieht auch echt gut aus. Dash basiert auf Flask, Plotly.js uns React.js.

In dem Vortrag kann ich eine Einführung in die grundlegenden Konzepte geben und eine kleine Beispielapplikation erstellen.