Ich beschäftige mich beruflich viel mit fremden APIs und deren Ausgaben. Diese meist verschachtelten Ausgaben in Python zu parsen, war bisher immer anstrengend.

Im letzten Jahr habe ich Glom (https://github.com/mahmoud/glom/) entdeckt. Das Tool hat meinen Zeifaufwand beim Auswerten von API-Antworten mehr als halbiert: Anstatt die API Antwort direkt zu parsen, schreibt man eine Spezifikation und wendet diese auf die Antwort an. Genauso hilft es auch beim Erstellen von eigenen JSON-Ausgaben.

Ich biete eine kurze Einführung zum Mitmachen als Jupyter Notebook an.

Ihr könnt auf einem 2. Bildschirm live online mitmachen, auch wenn ihr Jupyter

nicht installiert habt.

In dieser Session zeige ich wie mit PyRT 2D Rastergrafiken mit Python erstellt werden können. Fokus dabei sind weniger Computerspiele, sondern die Erstellung von Filmen/Animationssequenzen. Ich zeige alles in einem Jupyter Notebook.

Module: pyrt, numba, pillow, numpy

Ich stelle pyreverse vor, ich kann zu den anderen Tools ebenfalls etwas sagen, netter ists, wenn jemand anderes seine Erfahrungen einbringt.

Ich hab mich für pyreverse aus dieser Liste entschieden, weil es immer noch zu unbekannt ist und ich es für visuelles Prototyping nicht nur für Software nutze.

Hi,

ich möchte gerne mit meinem 9-jährigen Sohn am Camp teilnehmen und wenn möglich von erfahrenen Teilnehmern erste Schritte lernen durch die mein Sohn inspiriert wird mehr über Programmieren zu lernen.

Er hat schon ein paar erste Vorkenntnisse mit Scratch gesammelt.

Ich freue mich auf das Camp

LG aus der Schweiz

Wolfgang

Mit zc.buildout und batou habe ich mehrfach Code geschrieben der helfen soll Anwendungen die in Repositories leben (und von dort in lokalen Checkouts deployt werden) isoliert automatisch und kontrolliert aufzusetzen. Mit dem Umstieg von batou auf Python 3 habe ich mir die Architektur dieses Bootstrappings nochmal neu angesehen und in ein eigenes, neues, unabhängiges Modul ausgelagert: appenv. Ich stelle das Modul, die Ideen drumrum und die Implementation vor. Gemeinsame intensive Diskussion natürlich willkommen!

Wer sich vorab mit dem Projekt beschäftigen möchte findet den (noch recht rohen) Code an dem gerade aktiv gearbeitet wird auf GitHub: https://github.com/flyingcircusio/appenv

Seit Python 3.8 gibt es den Operator :=, der wegen seines Aussehens gern als Walross-Operator bezeichnet wird. Damit ist es möglich innerhalb eines Ausdrucks eine Zuweisung eines Namens vorzunehmen. Ich würde die Nutzung kurz mit ein paar Beispielen vorstellen. Ich bin sehr an einer Diskussion dazu interessiert:

* Kurze Erfahrungsberichte zu Nutzung

* Wann macht es den Code besser verständlich?

* Wann wird es schwer verständlich?

* Gibt es Stolpersteine?

Da gegenwärtig viele im Homeoffice sind und daher möglicherweise Zeit haben, das Verhältnis zu ihrem Router zu überdenken, biete ich an zu zeigen, wie man mit Python die API der AVM Fritz!Box anspricht.

Die zugrunde liegende Bibliothek ist fritzconnection (https://github.com/kbr/fritzconnection), die wir per Kommandozeile inspizieren und der wir uns dann per Jupyter Lab auch interaktiv nähern werden.

Dies wird kein trockener Online-PDF-Vortrag, sondern eher eine Session zum Spielen, zum Verstehen, und dem Schreiben von Python-Programmen im allgemeinen.

Multicam, Multisource live mixen via OBS und Multiuser am selben PC. Bei aktuellen OS auf den Devices (iOS und Android) geht das teilweise mit Bordmitteln, wenn man ein Desktop Gerät für die eigentliche Teilnahme z.B. an der BBB Konferenz verwendet. Das direkte Teilen des mobile Screens vom mobile in BBB das auf dem selben Device läuft ist UX Porno mit herausfordernder Akrobatik. Mich interessiert der Austausch, welche Lösungen Ihr kennt und wie man das Orchester dirigiert (gerne mit Python und was ich alles noch nicht kenne.)

Beispiel: Die kommerzielle App “Reflector3” von Squirrels kann z.B. auf MacOS den mobilen Geräten sowohl einen AppleTV als auch Chromecast kompatiblen Host anbieten, dabei werden dann sogar mehrere Devices parallel auf einem separaten Screen gesammelt und können dann zusammen gleichzeitig gezeigt, abfotografiert oder als Video aufgezeichnet werden.

Was kennt ihr als OpenSource Alternative?

Ich möchte euch kurz in einer kleinen Demonstration zeigen, wie sich ein eigener Minecraft Server mit dem Python Paket MCRON steuern lässt.

Z.B. Spieler Teleportieren oder remote eine Haus bauen.

Ich bin für Anregungen offen. Falls jemand eine Möglichkeit kennt, Befehle weiterer Minecraft Plugins (z.B. WorldEdit) anzusprechen.

Falls Ihr Fragen zum Einrichten eines Servers habt, kann ich gerne mit meinen bescheidenen Mitteln weiter helfen.

WAS: Fragerunde - ich und vielleicht andere möchten wissen wie Python und Python tools bei Euch in der Firma ausgerollt werden?

WARUM:

Wir sind über die Jahre nach langen Diskussionen von Python 2.7.x auf 3.4 über 3.6x jetzt in Richtung 3.8

Es gab am Anfang Probleme Pakete - pip zu nutzen. Die Erlaubnis Dinge zu installieren war teilweise auf den Standard Windows IT Rechner nicht erlaubt.

Jetzt bei 3.8 geht es dazu über die Rechte in einem separaten Ordner zu haben. Die Installation geht über eine zentralen Server der kontrolliert wird.

Wie wird das bei euch gemacht? Habt ihr einen zentralen Server? Wie geht ihr mit unterschiedlichen Projekten und Modulen um?

WER: Sven Wontroba - Techniker / Systemverantwortlicher / teilweise Entwickler von Python Hilfsmitteln um meine Systeme zu testen und zu erweitern. Würde mich freuen, wenn der eine oder andere seine Erfahrungen teilen könnte - wenn sich keine Session findet auch gerne als Kommentare,..

Jupyter Notebooks und JupyterLab machen Spaß! Mit den Dingern kann man Datenanalyse im kleinen und mittleren Rahmen gut durchziehen (bis ein paar Millionen Datensätze habe ich schon gemacht), Torten- und andere Diagramme malen, aber auch viele andere Dinge.

Diese locker-offene Session bietet Gelegenheit, die eigenen (kleinen oder großen) Kreationen *kurz* vorzustellen (bitte vorher als PDF exportieren) sowie Erfahrungen mit der Jupyter-Plattform auszutauschen. Wer neugierig ist, wie Jupyter tickt, ist auch herzlich eingeladen. Wenn sonst keiner Notebooks mitbringt, dann mutiert das zu einem Vortrag über die Plattform.

Was? Lockerer Erfahrungsaustausch. Beispiel-Notebooks von verschiedenen Teilnehmenden.

Warum? Na ja - um Erfahrungen auszutauschen, voneinander zu lernen, Enthusiasmus zu verteilen.

Wer? Habe schon einige Notebooks erstellt und stelle auch eins vor (Amateurfunk: Auswertung nach einer Wettbewerbsteilnahme).

Wer - Du? Schon mal Notebooks gemacht, oder neugierig, was da so geht.

Ich würde mich gerne mit euch austauschen über eure Erfahrungen mit OAuth- und OpenID-Connect-Clients und -Servern aus der Python-Welt. Die ideale Library habe ich hier noch nicht gefunden...

Ich sammle schon seit längerem Beispiele für Wege mit Python in Probleme zu rennen. Oft passiert das aufgrund eines falschen Verständnisses der zugrunde liegenden Mechanismen. Ich möchte ein paar davon vorstellen, erklären warum manche in diese Art von Fehler rennen und auch wie man sich grundsätzlich besser vor Fehlern schützen kann.

Ich gehe bei ein paar Beispielen auch ein bisschen mehr auf die zugrundeliegende Mechanik ein und zeige das mit dem großartigen tool auf http://pythontutor.com/

Ich bin auch immer interessiert an Geschichten, wie ihr es geschafft habt, Euch mit Python in den Fuß zu schießen :)

Nüchtern betrachtet verbringe ich seit fast einem Jahrzehnt mit PyCharm mehr Zeit als mit meiner Ehefrau. Da sollte man doch meinen, dass ich mich ein bisschen damit auskenne. Ich habe es mir so eingerichtet, dass ich es ausschließlich mit dem Keyboard bedienen kann (wenn ich möchte) und ich möchte einfach eine kleine (wahrscheinlich relativ unstrukturierte) Tour durch meine Lieblingsfeatures, "Tricks" und Plugins geben.

Ich könnte etwas über Performance Testing allgemein erzählen. Meine Erfahrung beschränkt sich hauptsächlich auf Performance Tests von Webanwendungen und REST APIs.

Ich habe Erfahrung mit den folgenden Tools die ich kurz vorstellen und vergleichen könnte:

- Locust (Python-basiert, https://locust.io/)

- jMeter

- Grinder

- WebPageTest

- Page Speed Insights

- Lighthouse

Falls gewünscht kann ich auch über den Critical Rendering Path erzählen, also wie Browser Webseiten rendern und was dabei aus Performance-Sicht dabei zu beachten ist. Unser Hauptanwendungsfall ist im Moment ein Python-basiertes Backend (Plone) und ein React-basiertes Frontend (Volto).

Außerdem kann ich etwas dazu erzählen wie man Performance Test in ein CI-System einbaut (z.B. Jenkins) um die Performance Tests kontinuierlich laufen zu lassen und die Performanz eine Webapplikation dauerhaft zu testen.

Da ich erst vor zwei Tagen angefangen habe Locust zu verwenden wäre ich sehr daran interessiert falls jemand längere Erfahrung damit hat. Insbesondere würde mich interessieren wie Leute die Performance-Daten grafisch aufbereiten.

Ich habe selber nur minimal mit Async/Await in Python gearbeitet, würde aber gerne mit euch über eure Erfahrungen mit diesem Toolset sprechen.

Probleme / Lösungen für Python Entwicklungsumgebungen unter Windows

Anfängersession

Was habt ihr für Erfahrungen mit Python unter Windows, welche tools nutzt ihr, welche Lösungen habt ihr gefunden?

Stelle gern mein setup mit cmder-powershell / pyenv-win & poetry vor.

Normalerweise kommt man bei einer interaktiven Web-Applikation kaum darum herum JavaScript für die Client-Seite zu schreiben. Das Framework Dash verspricht aber genau das.

Ich entwickle seit einiger Zeit eine Anwendung mit Dash und möchte meine Erfahrungen mit euch teilen.

In Anlehnung an Olivers Session, aber allgemeiner:

Ich teste hin und wieder IDEs an, komme aber immer wieder zu (Neo)Vim zurück. Mir ist schon klar, dass auch IDEs einiges zu bieten haben. Daher würde ich gern mal von den Leuten, die fortgeschrittene IDE-Features nutzen, diese Features live gezeigt bekommen. Vielleicht lasse ich mich dann doch mal umstimmen. ;-)

Ich muss Anaconda beruflich unter Windows nutzen und lege mir regelmäßig die Karten. Ich suche also eher Hilfe im Umgang mit Anaconda unter zentralverwalteten Computern.

Es geht in der Session um Quellcode-Kommentare, aber nicht in Form universeller Regeln, sondern ich spreche auch recht ausführlich etwas an, was ich "Entwicklungs-Kontext" nenne und was beeinflusst, wie viele und welche Art von Kommantaren man aus meiner Sicht haben sollte.

Ich habe letztes Jahr auf dem Barcamp eine Session zum Thema Code-Kommentare angeboten. Die Session ist gut angekommen und ich habe sie als Vortrag auf der letzten PyCon DE gehalten. Auf dem Barcamp heute wurde ich gebeten, das Thema noch mal anzubieten. Das mache ich hiermit. :-)

Der "init"-Prozess eines Linuxsystems oder eines Dockercontainers oder eines Kubernetes-PODs hat besondere Aufgaben und wird vom Kernel besonders behandelt.

Wenn man es falsch macht

* müllen längst beendete Prozesse die Prozesstabelle voll, übrigens auch die des Hosts, bis im Extremfall keine neuen Prozesse mehr gestartet werden können,

* dauert es (bei üblichem Setup) endlose lange (z.B. 10 Sekunden), bis der Container endlich heruntergefahren ist,

* und trotz dieser langen Gnadenfrist wird die Anwendung ohne Vorwarnung "hart" heruntergefahren (das moralische Äquivalent eines "Crashs").

In einem Vortrag mit Experimenten wird vorgestellt, welche Ausnahmen der Kernel bei "init" macht und was passiert, wenn man Programme als "init" nutzt, die das nicht berücksichtigen.

Eine minimalistische Python-Lösung bietet mein "yet another simple init" https://github.com/aknrdureegaesr/yasinit . Man könnte sagen, der Vortrag sei eine Langversion der "README.md" von yasinit. Inhaltlich werden einige Linux-Grundlagen vermittelt: Boot+Shutdown, Signale, exec vs. system und Prozessverwaltung.

Was: Vortrag, für Leute, die schon mal Docker gesehen haben (von Ferne reicht).

Warum: Ich habe viele Dockercontainer erlebt, deren Betreiber das nicht wussten.

Icke bin linuxbegeistert durchgehend seit 1994 / Kernel 0.99.pl13 und (noch nicht ganz so lange) gerne Pythonhacker.

Folien für den Talk gibt es im April unter https://github.com/aknrdureegaesr/yasinit/raw/branch_talk/talk-202004/talk.pdf

Seit dem https://sec.camp/ beschäftige ich mich in meiner Freizeit mit Zero Trust.

Ich hab Fragen aber auch jede Menge Ideen.

Mein Grundgedanke ist, einen Zustand quasi atomic zu erreichen, der auf einem Zero Trust Modell basiert.

Wer ist da schon weiter ?

Wer startet jetzt in der Thematik ?

Ein Link zur Thematik

https://www.security-insider.de/was-ist-ein-zero-trust-modell-a-752389/

Fortran ist nicht tot. Die älteste noch regelmäßig genutzte Programmiersprache ist zum Beispiel essenziell in den Bereichen Klima-, Ozean- und Grundwasser. Neben reichlich Legacy-Code entsteht auch noch neuer Code. So gibt es Fortran 2018, ein sehr aktuelle Version.

Fortran ist für die numerische Berechnung gedacht. Dafür ist es sehr gut. Alle Aufgaben außerhalb dieses Bereiches tun aber richtig weh. Hier kommt Python, die Glue-Language, gerade richtig. Ich bin schon seit 20 Jahren im Bereich Fortran-Wrapping unterwegs.

Der Vortrag zeigt Methoden, die es erlauben auch monolithische Fortran-Programme zu wrappern. Werkzeuge wie f2py und ein paar Prinzipien wie Callbacks und Threads helfen. Ein Beispiel zeigt wie man interaktiv in einen Jupyter-Notebook mit einem laufen Fortran-Programm interagieren, auf alle Variablen zugreifen und deren Wert verändern kann. Damit können auch weniger erfahrene Programmierer, die nicht mit einem Fortran-Complier "kämpfen" möchten, recht einfach Anpassungen am Programm vornehmen. Python ist für die meisten Nutzer wesentlich zugänglicher. So kann ein Wissenschaftler sein Fachwissen mit relativ wenig Python-Grundlagen-Wissen in eine Fortran-Simulations-Code einbringen ohne erst zum Fortran-Experten zu werden. Ganz im Geiste von "Programming for Everbody", einer Initiative von Guido van Rossum von 2000. :)

Gestern im Plenum: "Wäre es nicht schön, wenn Camper die Session-Titel auch im Browser-Titel anzeigen würde?"

Sollte ja nicht so schwer sein. Drive-through Open Source - das heißt, eine kleine Änderung "im Vorbeifahren" zu machen. Zum Beispiel, um einen Fehler zu beheben, der einen selbst betrifft, oder um eine kleine Verbesserung beizusteuern.

In dieser Session schauen wir uns den typischen GitHub pull request workflow an, inklusive aufsetzen der Entwicklungsumgebung von Camper, aus Sicht eines drive-through contributors.

Ich lese gerne Computerbücher. Aber manchmal ist es schwer gute Bücher zu finden. In dieser Session würde ich gerne über eure Lieblingsbücher (oder auch andere Medien) reden. Das kann zum Thema Python oder auch generelle Computer-Themen sein.

Habe Velomobile (verkleidete Liegefahrräder) gefunden,

als ich ein neues, effizientes Elektro-Auto gesucht habe.

Weg vom Auto, löst viele Probleme und macht Spaß!

Funktioniert auch fuer langjährige Anti-Sportler wie mich.

Einsteiger-Level, Vortrag + Frage-Session.

slides: https://slides.com/thomaswaldmann/velomobiles_36c3#/

Hallo zusammen

meine Frage wäre, was hättet ihr als nun erfahrene Pythonprogrammierer gerne zu Beginn eurer Pythonkarriere gewusst.

Userlevel: Beginner

Lernen von Experten!!

meine Hoffnung ist Tipps und Tricks zu finden, welche man nicht in den normalen Tutorials und Einstiegsbücher findet.

Vortragsformat: Diskussionsrunde.

Bessere Integration von virtuellen Konferenzen.

Pretalx (Django-App) weiter entwickeln.

Nur wenige Slides, v.a. Diskussion.

Viele Ideen auf WirVsVirus und dem Schweizer Hackathon realisieren / weiter entwickeln.

https://slides.com/thomaswaldmann/virtuelle-konferenzen/

https://github.com/ThomasWaldmann/vcc - ideen / braindump

wer mitmachen will, da ist das passende ticket:

https://github.com/ThomasWaldmann/vcc/issues/30