[Python-es] Benchmark de frameworks python

[Juan BC]

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 <alfonsodg en gmail.com>
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 <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,
> >>
> >> --------------------------------
> >> Alfonso de la Guarda
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Juan BC (from phone)
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