Asi como te lo comene por twitter podes usar perfectamente django o web2py pero vas a tener que deshabilitar middlewares y eliminar casi todos los modelos de web2py para lograr velocidades similares a bottle o flask
On Tue, 9 Jun 2015 at 14:02 Alfonso de la Guarda <[email protected]> wrote: > Chema, > > Sí he estado revisando Spark y de hecho puedo considerar emplearlo en > un futuro, mi referencia con el Machine Learning es que voy a procesar > datos y necesito que los resultados se entreguen rápidamente sin pasar > por ORMS, sesiones, etc. > > Efectivamente la idea es trabajar con micro servicios y puedo > emplearlos perfectamente con Flask o Bottle por ejemplo, en este caso > esa es mi idea en el plazo inmediato y en largo.... todo dependerá de > la demanda > Saludos, > > -------------------------------- > Alfonso de la Guarda > Twitter: @alfonsodg > Redes sociales: alfonsodg > Telef. 991935157 > 1024D/B23B24A4 > 5469 ED92 75A3 BBDB FD6B 58A5 54A1 851D B23B 24A4 > > > 2015-06-09 11:55 GMT-05:00 Chema Cortes <[email protected]>: > > Hola, > > > > Aunque entiendo que busques un framework web eficiente para hacer de > > backend, no veo la relación directa con el rendimiento para procesar > > información de machine learning. > > > > La tendencia actual en programación web pasa por la creación de > > "microservicios", altamente escalables y que soporten alta demanda de > > peticiones. Pero si de verdad lo que necesitas es procesar grandes > > cantidades de información en una solución escalable, mi consejo es que te > > mires sistemas map-reduce como el apache spark que, hoy por hoy, es lo > mejor > > que puedes encontrar. Concretamente, mírate la MLlib: > > > > MLlib: https://spark.apache.org/docs/1.1.0/mllib-guide.html > > PySpark: > > https://spark.apache.org/docs/0.9.1/python-programming-guide.html > > > > Si te animas, en EdX.org hay dos cursos sobre PySpark muy interesantes, > uno > > acaba de empezar y el otro está a punto: > > > > > > > https://www.edx.org/course/introduction-big-data-apache-spark-uc-berkeleyx-cs100-1x > > > > > https://www.edx.org/course/scalable-machine-learning-uc-berkeleyx-cs190-1x > > > > > > > > > > El 9 de junio de 2015, 0:02, Alfonso de la Guarda <[email protected]> > > escribió: > >> > >> Hola, > >> > >> Como estoy terminando un proyecto que requiere procesar muy > >> rápidamente la información (machine learning) y aunque -últimamente- > >> empleo #web2py para casi todo, me encontré con la disyuntiva de > >> dividirlo en una solución que implemente un backend basado en REST y > >> un frontend basado en web2py, el asunto era determinar que solución > >> era actualmente la más rápida para evitar en el corto plazo hacer un > >> refactoring del proyecto y es así que encontré la cama de pruebas de > >> rendimiento de TechEmPower > >> > >> > >> > https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r10&hw=ec2&test=fortune > >> > >> Y me propuse completar el resto de frameworks web basados python y > >> tomar una decisión basada en rendimiento, dado que lo único que > >> necesito es un implementar un API rest que trabaje solamente con el > >> frontend. > >> > >> Es así que les comparto el resultado de dicho benchmark, el mismo que > >> ha sido generado según las especificaciones descritas en el > >> repositorio de TechEmPower empleando vagrant para replicar su entorno > >> > >> http://codebeautify.org/jsonviewer/2e0aac > >> > >> El resultado es similar al del URL de la cama de pruebas aunque > >> incluye casi todos los frameworks web que han agregado varios usuarios > >> y la sorpresa del caso fue falcon, aunque fue también un gusto ver que > >> mi querdio Bottle sigue siendo rápido por su diseño minimalista. > >> > >> > >> > >> Saludos, > >> > >> -------------------------------- > >> Alfonso de la Guarda > >> Twitter: @alfonsodg > >> Redes sociales: alfonsodg > >> Telef. 991935157 > >> 1024D/B23B24A4 > >> 5469 ED92 75A3 BBDB FD6B 58A5 54A1 851D B23B 24A4 > >> _______________________________________________ > >> Python-es mailing list > >> [email protected] > >> https://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es > >> FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/ > > > > > > > > > > -- > > Hyperreals *R "Quarks, bits y otras criaturas infinitesimales": > > http://ch3m4.org/blog > > Buscador Python Hispano: http://ch3m4.org/python-es > > > > _______________________________________________ > > Python-es mailing list > > [email protected] > > https://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es > > FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/ > > > _______________________________________________ > Python-es mailing list > [email protected] > https://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es > FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/ > -- Juan BC (from phone)
_______________________________________________ Python-es mailing list [email protected] https://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/
