TurboGears2.

TurboGears 2 é uma atualização do TurboGears, um microframework Web para Python.

Baseado na arquitetura Web WSGI, o TurboGears2 é um framework poderoso e rápido.

Fácil instalação e codificação simples, podendo criar um servidor Web com poucas linhas de código.

O TG2 possui uma vasta documentação e é facilmente escalável, além de ser compatível com diversos módulos para facilitar a aplicação.

Já bem consolidado no mercado, o TG2 já é utilizado em diversas aplicações pelo mundo.

Acesse o tutorial completo em: https://nakatech.herokuapp.com/article/turboGear2.html.

Tornado.

 

Foto por Johannes Plenio em Pexels.com

Tornado é um micro framework web com a proposta I/O não blocante.

Utilizando bibliotecas de rede assíncrona, o Tornado consegue escalar facilmente a abertura de conexões.

Ideal para Websocket ou aplicações que necessitam de uma conexão com longa duração para cada usuário.

Diferente de outros micro framework’s, o Tornado não é baseado em WSGI e roda somente 1 thread por processo.

Quanto a instalação e o desenvolvimento, o Tornado é bem simples e fácil como os outros micro framework’s web.

Para quem estiver utilizando a versão 2 do Python, fique atento quanto a versão do Tornado, pois a última versão compatível é a versão 5.

Acesse o tutorial em Nakatech.

CherryPy.

Um outro Web micro framework Python minimalista e leve.

O CherryPy é um micro framework orientado a objetos bem parecido com outros micro framework’s Python.

A proposta do CherryPy é um desenvolvimento rápido e eficaz utilizando as vantagens da programação orientada a objetos.

Vamos demonstrar como é simples e com apenas algumas linhas de códigos podemos publicar um servidor web.

Já consolidada no mercado a algum tempo, o CherryPy já está em produção em várias aplicações.

Por ser um framework multi plataforma, é totalmente simples fazer uma migração entre Linux, Windows ou Mac.

Segue o tutorial completo em https://nakatech.herokuapp.com/article/cherryPy.html.

Bottle.

O micro web framework Bottle é um rápido, leve e simples WSGI para Python.

O WSGI ou Web Server Gateway Interface, é uma especificação para uma interface simples e universal entre servidores e aplicações web.

O Bottle é somente uma das implementações entre outros vários micro web framework’s.

Vamos demonstrar como é simples e com apenas algumas linhas de códigos podemos publicar um servidor web.

A muitos anos atrás, para fazer isso era necessário uma infinidade de configurações e ferramentas.

Hoje, podemos fazer isso com apenas códigos, claro que precisamos de um framework embarcado, mas nada complexo de instalar.

Acesse o tutorial em http://nakatech.herokuapp.com/article/bottle.html.

Flask.

Flask é um micro framework para Python baseado em Werkzeug e Jinja 2.

Flask é um Open Source licenciado baseado em BSD.

É um framework de fácil utilização e leve para construção de soluções Web.

Muito parecido com aplicações baseados em microsserviços, com algumas linhas de códigos podemos criar uma aplicação rest simples.

Existem vários módulos para Flask que facilitam a construção de soluções Web, módulos como: Flask Admin, Flask-Cache, Flask-Google-Maps, Flask-Mongoengine, Flask-SQLAlchemy, Flask-Login, entre outros.

Exemplo de uma API Rest.

Primeiro precisamos baixar o Flask, digitando na linha de comando:

$ pip install Flask

Agora vamos criar um pequeno código para expor um método Get que vai exibir no response “Hello World!”:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route(“/“)

def hello():

return “Hello World!“

view raw app.py hosted with ❤ by GitHub

Rode a aplicação digitando no terminal o comando:

$ python seuApp.py

No browser digite: http://localhost:5000

Conclusão.

Flask é um micro framework poderoso e fácil de utilizar, além de ser Open Source, com uma grande variedade de módulos e com uma comunidade bem ativa.

Comunicação Python & NodeMcu & Display TFT.

Vou demonstrar uma simples comunicação serial entre um NodeMcu e o computador utilizando Python.

Diferente do exemplo anterior utilizando Python, neste tutorial vamos apresentar o resultado em um display TFT.

Acesse o tutorial em: http://nakalabs.herokuapp.com/articles/nodeMcuPythonTft.html.

Reconhecimento de voz com Python.

Já não é novidade ferramentas de reconhecimento de voz.

A Microsoft tem a Cortana, a Apple possui a Siri e a Amazon a Alexa.

O Google também disponibiliza uma API de reconhecimento de voz para várias plataformas.

Essa semana minha filha ficou encantada com a possibilidade de se comunicar com um Macbook utilizando a Siri.

Como não tenho um Macbook, iniciei um projeto de sistema de reconhecimento de voz para o meu computador Linux.

Pesquisei um pouco sobre as Api’s e resolvi utilizar a API do Python, pela facilidade de implementação.

Aproveitando esse projeto, vou demonstrar um tutorial de reconhecimento de voz com Python.

Acesse o tutorial completo em: https://nakatech.herokuapp.com/article/reconhecimentoVoz.html.