Sessionvorschläge

Sortieren nach: Titel Datum Votes

Decorators demystified

Was sind Dekoratoren, wofür werden sie verwendet und wie lassen sich eigene schreiben? Je nach Interesse und Vorkenntnissen können wir das Grundprinzip betrachten und vielleicht auch etwas tiefer einsteigen.

Reimar Bauer

Fragen zum Framework Django

Ich hab letztes Jahr eine Django Anwendung zum wissenschaftlichem Reviewen von Publikationen an unsere Bedürfnisse angepasst. Ich hab dabei gemerkt, dass sich das ganze in den 8 Jahren, wo ich zuletzt etwas mit Django gemacht habe ganz schön weiterentwickelt hat. :)

Ich möchte diese Anwendung kurz vorstellen und wünsche mir Tipps zum refactoren der Templates inklusive unit Testing mit pytest oder Alternativen. ;)

Ich arbeite nun ja schon ein paar Jahre viel mit Django, jedoch finden sich immer wieder neue Themen. Kann hier auch gern beitragen oder auch gern in eigener Session über das DevOps-Thema dazu. Wie lässt sich Django gut in Kubernetes deployen und welche Möglichkeiten der Testumgebungen hat man außerhalb von Docker-Desktop, sofern man dies auch im Containerumfeld betreiben will. Und gerne die Diskussion welcher der geeigneteste Weg ist um benötigte Cronjobaufgaben auszuführen im Betrieb. Auch zu den Themen django-ldap, Management-Commands (z.B. fürs Syncen). Themen die mich hier vorallem interessieren würden, sind TDD mit Django, Multidatenbanken (vorallem auch non-managed), Multi-Language bei Modellen.
Gaweng Tan, 05.05.2023
Martin Christen

Umgang mit grossen Geo-Datensätzen

In dieser Session geht es um das Prozessieren, Visualisieren und Bearbeiten von großen Geo-Rasterdatensätzen mit Python. Für das Prozessieren wird das Modul Rasterio verwendet, das eine effiziente und benutzerfreundliche Verarbeitung von Rasterdaten ermöglicht. Zudem werden Visualisierungen mit Hilfe von Folium und Matplotlib gezeigt, die eine einfache und interaktive Darstellung der Daten ermöglichen. Wenn die Zeit reicht werden auch Vektordaten behandelt, unter anderem mit den Modulen Fiona und GeoPandas.

OpenStreetMap (OSM) Daten können schnell sehr groß werden. Wie kann man mit wenig Aufwand auch auf kleinen Rechnern diese Datenmengen bewältigen? Das wäre ein interessantes Thema, finde ich. Welche von den Python Bibliotheken eignet sich dafür am besten, PyOsmium, Pyrosm, etc. ?
Jochen Fromm, 28.04.2023
Stefan Holstein

LaTeX mit Python

In dieser Session geht darum, mit Python & jinja2 LaTeX Dateien zu erzeugen.

Wir starten mit einfachen Übergaben. Erweitern um Dictionaries mit Arrays, um dann zum Schluss dynamische Tabellen zu erzeugen.

Das Ergebnis dieser Session könnt Ihr später als Basis nutzen, um z.B. Rechnungen, Zeugnisse oder Messreports zu erzeugen.

Martin Borus

Web-Radiorekorder für den Raspberry Pi / Linux

Leider bieten viele Radiosender ihr Programm nur als Live-Stream an und stellen nur ausgewählte Sendungen in die Mediatheken.

In dieser Session besprechen wir, was alles nötig ist, um von Python aus mit Hilfe von dem Programm FFMPEG beliebige Streams automatisch aufzunehmen und die Programmierung der Aufnahmen und auch den Zugriff aus dieser auf der Ferne zu ermöglichen.

Gedacht ist das für einen Raspberry Pi, der zuhause vielleicht schon andere Aufgaben übernimmt oder für einen billigen Cloudserver.

Um eigene Vorschläge hinzuzufügen oder bestehende zu bewerten, musst Du eingeloggt sein. Du kannst Dich hier einloggen oder registrieren