Mil gracias por toda esta info.
Me haces ir al espejo a ver cuantas canas me han salido.
Además es que este tipo de herramientas, o forma de trabajo, no se ven
por latitudes de nuestros países al menos que la gente vaya a congresos
o seminarios, y su implementación tiene retardo de meses y hasta años.
Los del software comercial tienen la sartén por el mango en este caso y
por el afán de renovar licencias oscurecen este tipo de iniciativas.
Veo que esta es una muy buena forma de desarrollo de código. Si mal no
recuerdo, en alguna oportunidad hablamos de eclipse también pero en mi
caso particular, no superaba los Makefiles y gdb :-).
De hecho de volver a dictar el curso, me siento viejo, porque ya Emacs
como ambiente de desarrollo, que es lo que uso, parece estar muy fuera
de base ahora, aunque es efectivo y es lo que dictaría.
Estoy seguro que lo que nos cuentas además del anécdota de FPerez, va a
ser de utilidad a mas de dos en esta lista.
Un abrazo!,
--* Juan
Si ya manejas Octave bien, talvez numpy no aporte mucho (además me da
la impresión que Octave tiene más desarrolladas las librerías externas
adicionales). Para mi hace mucha diferencia el hecho de programar en
python, porque es un lenguaje en el que me siento muy cómodo. Además
entornos como spyder ( http://code.google.com/p/spyderlib/ )
proporcionan un entorno muy práctico para desarrollo, con debuggers, y
ventanas que permiten ver y modificar las matrices. Spyder es un
excelente editor de código con introspección dinámica de código, así
que puedes identificar errores aún sin haber corrido el código, y en
general tiene muy buen auto-completado y ayuda, incluyendo funciones
de módulos importados en el archivo.
Además spyder usa ipython, que es un shell de python que tiene muchas
pequeños detalles que hacen cómodo el trabajo interactivo en python
(está escrito en su mayoría por un colombiano que una vez desconectó
el internet de todo el país:
http://blog.fperez.org/2011/03/ipython-and-scientific-python-go-to.html).
Para mi trabajo actual estoy usando una librería que tiene varias
capacidades de audio interesantes que se llama brian hears:
http://www.briansimulator.org/docs/hears.html
Es parte de un paquete más grande diseñado para modelado de redes neuronales.
Python y numpy no los utilizo para síntesis sonora, aunque sería
posible. Un módulo muy interesante para sintesis en tiempo real al
estilo supercollider es pyo:
http://code.google.com/p/pyo/
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