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Python para desarrolladores de Delphi (seminario web de 2 partes)

¿Por qué un desarrollador de Delphi querría agregar Python a su cinturón de herramientas? Se trata de acceso a la biblioteca y capacidad de escritura. La biblioteca de código abierto Python4Delphi (P4D) de Kiriakos Vlahos, autor del popular PyScripter Python IDE, le permite, como desarrollador de Delphi, aprovechar toda la colección de bibliotecas de Python directamente desde Delphi. También facilita la ejecución sencilla de scripts de Python, la creación de nuevos módulos de Python y nuevos tipos de Python directamente desde su aplicación Delphi. ¡Dé a sus aplicaciones Delphi lo mejor de ambos mundos!

Únase al autor de Python4Delphi, Kiriakos Vlahos, y al promotor de desarrolladores de Embarcadero, Jim McKeeth, en este seminario web de 2 partes para aprender cómo aprovechar Python en sus aplicaciones Delphi.

[Reproducción de la parte 1]

Actualización: Debido a que hubo tanto interés, estamos haciendo que este sea un seminario web de dos partes: Combinando las fortalezas de Delphi y Python.

  • Uso de bibliotecas y objetos de Python en código Delphi
  • Análisis de datos basado en Python en aplicaciones Delphi
  • Creando módulos de extensión Python usando Delphi
  • Desarrollo de GUI de Python usando la VCL

[Reproducción de la parte 2]

¿A qué tipo de bibliotecas de Python puede acceder desde Delphi con Python4Delphi?

  • TensorFlow: aprendizaje automático
    • TensorFlow, desarrollado por Google en colaboración con Brain Team, se utiliza en casi todas las aplicaciones de Google para el aprendizaje automático.
    • Las redes neuronales se pueden expresar fácilmente como gráficos computacionales utilizando TensorFlow como una serie de operaciones en tensores.
  • Numpy – Limpieza y manipulación de datos
    • TensorFlow y otras bibliotecas usan Numpy internamente para realizar múltiples operaciones en tensores. La interfaz de matriz es la mejor y más importante característica de Numpy.
  • Pandas: manipulación y análisis de datos 
    • En particular, ofrece estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series de tiempo.
    • El nombre se deriva del término “datos de panel”, un término econométrico para conjuntos de datos que incluyen observaciones durante múltiples períodos de tiempo para las mismas personas.
  • Scikit-Learn: aprendizaje automático y modelado
    • Cuenta con varios algoritmos de clasificación, regresión y agrupación que incluyen máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, aumento de gradiente, k-medias y DBSCAN.
  • Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK): procesamiento de texto
    • Un conjunto de bibliotecas y programas para el procesamiento del lenguaje natural (PNL) simbólico y estadístico para inglés
    • Destinado a apoyar la investigación y la enseñanza en PNL o áreas estrechamente relacionadas, incluida la lingüística empírica, la ciencia cognitiva, la inteligencia artificial, la recuperación de información y el aprendizaje automático.
  • SciPy – Ciencia de datos
    • Utilizado en ciencias, matemáticas e ingeniería.
    • Contiene módulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales e imágenes, solucionadores de ODE y otras tareas comunes en ciencia e ingeniería.
  • Matplotlib & Seaborn para el trazado y la visualización de datos estadísticos
  • Pillow & MoviePy para procesamiento de imágenes y videos

 


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Sobre el autor

Promotor jefe de desarrollo de Embarcadero Technologies.
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