10-08, 11:25–12:00 (Europe/London), Bollullo (Aula Magna)
Language: Español
Cualquiera que haya navegado un repositorio científico es consciente de lo caótico que puede ser, y es, el método científico con variables globales, secciones de código comentadas, millones de flags muchas incompatibles entre si y una larga ristra de parámetros.
Por sus caracterices, Python es el lenguaje ideal para prototipar experimentos rápidamente pero afortunadamente también nos proporciona herramientas para simplificar las configuraciones y evitar algunos de los problemas más comunes en el código de investigación.
En esta charla exploraremos como usar dataclasses, TypedDict y Protocolos para reducir escribir código repetitivo, mejorar la legibilidad y detectar errores simples a través de la anotación de tipos.
SW Engineering & Architecture
Proposal Level –Basic (no previous knowledge is necessary)
Mai Giménez is a research engineer working at Deepmind. She holds a PhD in natural language processing, and her main research interest is in language and the sociotechnical impacts of these models in the real world. She's a former board member of the Spanish Python Association, helped organise several PyConES conferences and is a proud member of the Pyladies.