[Python-es] Benchmark de frameworks python

[Alfonso de la Guarda]

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
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2015-06-09 11:55 GMT-05:00 Chema Cortes <pych3m4 en gmail.com>:
> 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 <alfonsodg en gmail.com>
> 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,
>>
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