Python, AWS y arquitectura limpia. Casi 20 años creando software, cursos y contenido para la comunidad de habla hispana.
Tengo varias MacBooks que deberían compartir un entorno sin que todas tengan lo mismo. Durante más de un año lo resolví con scripts de Homebrew, y los scripts fallaban justo en eso: no sabían qué había en la máquina, no sabían qué le tocaba y se equivocaban sin avisar.
Trabajo en varias computadoras y algunas no son mías. Al final de la semana necesito saber qué hice en cada una, y la respuesta estaba repartida en decenas de repos. didwhat es un comando que la saca en un solo paso, sin instalar nada más que un binario.
Quería sacar una versión nueva de mi librería y mis primeras ideas eran meter Pyrefly o subir la versión de Python. Ninguna le cambiaba nada a quien la usa. Lo que sí: aceptar una referencia escrita en minúsculas sin romper la promesa de la 1.0, y probar que es segura sin GIL en vez de suponerlo.
Un caso real de integracion de modelos de lenguaje en un flujo de procesamiento de texto. Aprende a combinar multiples proveedores para enriquecer tus datos de texto de forma asincrona y eficiente, utilizando AWS Step Functions y Lambda.
Esta charla analiza como aplicar los principios de Clean Architecture en proyectos FastAPI para mejorar la mantenibilidad, escalabilidad y calidad del codigo. Cubre la separacion de responsabilidades, la organizacion de la logica de negocio, las mejores practicas para integrar servicios externos y bases de datos, y estrategias para testing y refactoring, aprovechando las capacidades nativas de FastAPI para validacion de datos e inyeccion de dependencias.
Plataforma de analisis para ensayos clinicos farmaceuticos
