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pycon-es-2014/videos/breve-presentacion-de-sage-miguel-angel-marco.json

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   "speakers": [
     "Miguel Angel Marco"
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+    "sage"
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   "title": "Breve presentaci\u00f3n de SAGE",
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pycon-es-2014/videos/buildout-creando-y-desplegando-configuraciones-repetibles-en-python-codesyntax.json

@@ -1,14 +1,16 @@
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   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "Buildout es un sistema de instalaci\u00f3n y despliegue de aplicaciones escrita en python. Desarrollado originalmente para la instalaci\u00f3n de aplicaciones Zope, su uso se ha extendido a la instalaci\u00f3n de todo tipo de aplicaciones, aunque la mayor\u00eda son escritas en python.\nEn CodeSyntax utilizamos buildout para la configuraci\u00f3n y despliegue de nuestras aplicaciones basadas en Plone y Django, porque nos permite tener una forma repetible y potente para la instalaci\u00f3n de aplicaciones. Desde simples webs que solo usan el interfaz de administraci\u00f3n de Django, hasta aplicaciones distribuidas en 5 servidores diferentes en las que se instala Apache, pound, haproxy, Zope o Memcache.\nEn esta charla, explicaremos el funcionamiento y las ideas b\u00e1sicas de buldout, como se configuran las diferentes partes y explicaremos y mostraremos ejemplos y casos de uso reales. Tambi\u00e9n compararemos buildout con otras herramientas muy usadas en entornos python como fabric.",
+  "description": "Buildout es un sistema de instalaci\u00f3n y despliegue de aplicaciones escrita en python. Desarrollado originalmente para la instalaci\u00f3n de aplicaciones Zope, su uso se ha extendido a la instalaci\u00f3n de todo tipo de aplicaciones, aunque la mayor\u00eda son escritas en python.\n\nEn CodeSyntax utilizamos buildout para la configuraci\u00f3n y despliegue de nuestras aplicaciones basadas en Plone y Django, porque nos permite tener una forma repetible y potente para la instalaci\u00f3n de aplicaciones. Desde simples webs que solo usan el interfaz de administraci\u00f3n de Django, hasta aplicaciones distribuidas en 5 servidores diferentes en las que se instala Apache, pound, haproxy, Zope o Memcache.\n\nEn esta charla, explicaremos el funcionamiento y las ideas b\u00e1sicas de buildout, como se configuran las diferentes partes y explicaremos y mostraremos ejemplos y casos de uso reales. Tambi\u00e9n compararemos buildout con otras herramientas muy usadas en entornos python como fabric.",
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   "recorded": "2015-04-06",
   "related_urls": [],
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     "CodeSyntax"
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+    "buildout"
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   "title": "Buildout: Creando y desplegando configuraciones repetibles en python",
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pycon-es-2014/videos/clases-en-python-lo-estas-haciendo-mal-victor-terron.json

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   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "Esta charla explora diferentes conceptos y t\u00e9cnicas fundamentales para hacer idiom\u00e1ticas y elegantes nuestras clases programadas en Python. La mayor\u00eda de nosotros utiliza la orientaci\u00f3n a objetos, pero desconocer qu\u00e9 hace exactamente el m\u00e9todo m\u00e1gico __new__() o lo \u00fatil que resulta la funci\u00f3n collections.namedtuple() puede hacer que nuestro c\u00f3digo sea innecesariamente feo o complejo. Tambi\u00e9n aprenderemos detalles que pueden evitarnos m\u00e1s de un bug, como por ejemplo a no delegar en __del__() la liberaci\u00f3n de recursos, cuando esta es una tarea que deber\u00eda confiarse a with, o c\u00f3mo implementar correctamente __hash__().\nHay tambi\u00e9n tiempo para discutir asuntos casi filos\u00f3ficos, como por qu\u00e9 quiz\u00e1s deber\u00edamos llamar a __init__() inicializador en vez de constructor (ya que es __new__() quien realmente crea el nuevo objeto) o cu\u00e1l es en la pr\u00e1ctica la diferencia entre __str__() y __repr__(), a menudo usados indistintamente.\nAlgunos conceptos avanzados, como qu\u00e9 son los descriptores o una introducci\u00f3n a las metaclases (esas grandes desconocidas) se exponen en la recta final, antes de cerrar con algunos ejemplos r\u00e1pidos bastante \u00fatiles \u2014 como, por ejemplo, c\u00f3mo podemos aplicar lo aprendido para heredar de un array de NumPy.",
+  "description": "Esta charla explora diferentes conceptos y t\u00e9cnicas fundamentales para hacer idiom\u00e1ticas y elegantes nuestras clases programadas en Python. La mayor\u00eda de nosotros utiliza la orientaci\u00f3n a objetos, pero desconocer qu\u00e9 hace exactamente el m\u00e9todo m\u00e1gico `__new__()` o lo \u00fatil que resulta la funci\u00f3n `collections.namedtuple()` puede hacer que nuestro c\u00f3digo sea innecesariamente feo o complejo. Tambi\u00e9n aprenderemos detalles que pueden evitarnos m\u00e1s de un bug, como por ejemplo a no delegar en `__del__()` la liberaci\u00f3n de recursos, cuando esta es una tarea que deber\u00eda confiarse a with, o c\u00f3mo implementar correctamente `__hash__()`.\n\nHay tambi\u00e9n tiempo para discutir asuntos casi filos\u00f3ficos, como por qu\u00e9 quiz\u00e1s deber\u00edamos llamar a `__init__()` inicializador en vez de constructor (ya que es `__new__()` quien realmente crea el nuevo objeto) o cu\u00e1l es en la pr\u00e1ctica la diferencia entre `__str__()` y `__repr__()`, a menudo usados indistintamente.\n\nAlgunos conceptos avanzados, como qu\u00e9 son los descriptores o una introducci\u00f3n a las metaclases (esas grandes desconocidas) se exponen en la recta final, antes de cerrar con algunos ejemplos r\u00e1pidos bastante \u00fatiles \u2014 como, por ejemplo, c\u00f3mo podemos aplicar lo aprendido para heredar de un array de NumPy.",
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pycon-es-2014/videos/fabric-mas-alla-de-lo-basico-alejandro-enrique-brito-monedero.json

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   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "Un rehash, director's cut de la charla que di en el grupo de python madrid \"Fabric F&F edition\" http://www.slideshare.net/ae_bm/fabric-ff-32842706 haciendo ejemplo de como integrar fabric como libreria en nuestros scripts en python, quizas con un caso de uso en AWS. Podria ser un taller corto si la \"patria\" lo requiere.",
+  "description": "Un rehash, director's cut de la charla que di en el grupo de python madrid \"Fabric F&F edition\" http://www.slideshare.net/ae_bm/fabric-ff-32842706 haciendo ejemplo de como integrar fabric como libreria en nuestros scripts en python, quizas con un caso de uso en AWS.\n\nPodria ser un taller corto si la \"patria\" lo requiere.",
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   "language": "spa",
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     "Alejandro Enrique Brito Monedero"
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+    "fabric"
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   "title": "Fabric: M\u00e1s alla de lo b\u00e1sico",
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pycon-es-2014/videos/fifty-shades-of-docker-ivan-pedrazas.json

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   "speakers": [
     "Ivan Pedrazas"
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+    "flask",
+    "cassandra"
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   "title": "Fifty shades of docker",
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pycon-es-2014/videos/generators-will-free-your-mind-james-powell.json

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 {
   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "What are generators and coroutines in Python? What additional conceptualisations do they offer, and how can we use them to better model problems? This is a talk I've given at PyData London, PyCon Spain, and the conference \"for Python Quants\". It's an intermediate-level talk around the core concept of generators with a lot of examples of not only neat things you can do with generators but also new ways to model and conceptualise problems.\nGenerators are one of the most notable features of Python, and they are a critical component of Python 3's driving focus on iterability as a core protocol. This talk introduces the basic concepts surrounding generators, generator expressions, and co-routines, then dives into ways that generators can improve our code: not just in terms of performance but also by offering us better ways to model our problems.",
+  "description": "What are generators and coroutines in Python? What additional conceptualisations do they offer, and how can we use them to better model problems? This is a talk I've given at PyData London, PyCon Spain, and the conference \"for Python Quants\". It's an intermediate-level talk around the core concept of generators with a lot of examples of not only neat things you can do with generators but also new ways to model and conceptualise problems.\n\nGenerators are one of the most notable features of Python, and they are a critical component of Python 3's driving focus on iterability as a core protocol. This talk introduces the basic concepts surrounding generators, generator expressions, and co-routines, then dives into ways that generators can improve our code: not just in terms of performance but also by offering us better ways to model our problems.",
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   "recorded": "2015-04-06",
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     "James Powell"
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+    "generators",
+    "coroutines"
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   "title": "Generators will free your mind",
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pycon-es-2014/videos/gestion-del-ciclo-de-vida-de-un-proyecto-desde-el-propio-repositorio-miguel-angel-garcia.json

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 {
   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "Me gustar\u00eda contar nuestro \u00faltimo caso de \u00e9xito utilizando Python. Consiste en un sistema de actualizaci\u00f3n autom\u00e1tica de trabajos en el servidor de Integraci\u00f3n Cont\u00ednua. Est\u00e1 basado en la forma de trabajar de Travis, de manera que la especificaci\u00f3n de las pruebas (entorno y ejecuci\u00f3n) se encuentre en el mismo repositorio que el c\u00f3digo, y se gestione autom\u00e1ticamente el entorno de integraci\u00f3n cont\u00ednua. Entre otras ventajas, se consigue que:\nLos desarrolladores tengan control completo sobre el entorno de pruebas existe un hist\u00f3rico de la configuraci\u00f3n del entorno de pruebas cierta independencia del sistema de Integraci\u00f3n Cont\u00ednua\nDesgraciadamente, Travis no se ajustaba completamente a nuestros requisitos, por lo que tuvimos que escribir nuestra propia soluci\u00f3n. En Python, por supuesto.",
+  "description": "Me gustar\u00eda contar nuestro \u00faltimo caso de \u00e9xito utilizando Python. Consiste en un sistema de actualizaci\u00f3n autom\u00e1tica de trabajos en el servidor de Integraci\u00f3n Cont\u00ednua. Est\u00e1 basado en la forma de trabajar de Travis, de manera que la especificaci\u00f3n de las pruebas (entorno y ejecuci\u00f3n) se encuentre en el mismo repositorio que el c\u00f3digo, y se gestione autom\u00e1ticamente el entorno de integraci\u00f3n cont\u00ednua. Entre otras ventajas, se consigue que:\n\nLos desarrolladores tengan control completo sobre el entorno de pruebas existe un hist\u00f3rico de la configuraci\u00f3n del entorno de pruebas cierta independencia del sistema de Integraci\u00f3n Cont\u00ednua\nDesgraciadamente, Travis no se ajustaba completamente a nuestros requisitos, por lo que tuvimos que escribir nuestra propia soluci\u00f3n. En Python, por supuesto.",
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   "recorded": "2015-04-06",
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     "Miguel Angel Garc\u00eda"
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+    "travis"
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   "title": "Gesti\u00f3n del ciclo de vida de un proyecto desde el propio repositorio",
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pycon-es-2014/videos/hackeando-el-notebook-de-ipython-kiko-correoso.json

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 {
   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "El notebook de IPython se ha convertido en una herramienta omnipresente entre el mundo cient\u00edfico (y parte del mundo no cient\u00edfico) al haber abierto la posibilidad de poner los datos y el c\u00f3digo dentro de un contexto que permite visualizar historias.\nEn esta charla veremos mediante ejemplos c\u00f3mo podemos modificar el notebook, c\u00f3mo podemos crear nuestras propias extensiones, c\u00f3mo podemos crear nuestras propias funciones m\u00e1gicas, c\u00f3mo podemos manipular las salidas para convertir el notebook a otros formatos,...",
+  "description": "El notebook de IPython se ha convertido en una herramienta omnipresente entre el mundo cient\u00edfico (y parte del mundo no cient\u00edfico) al haber abierto la posibilidad de poner los datos y el c\u00f3digo dentro de un contexto que permite visualizar historias.\n\nEn esta charla veremos mediante ejemplos c\u00f3mo podemos modificar el notebook, c\u00f3mo podemos crear nuestras propias extensiones, c\u00f3mo podemos crear nuestras propias funciones m\u00e1gicas, c\u00f3mo podemos manipular las salidas para convertir el notebook a otros formatos,...",
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   "recorded": "2015-04-06",
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     "Kiko Correoso"
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+    "ipython"
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   "title": "Hackeando el notebook de ipython",
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pycon-es-2014/videos/introduction-to-large-scale-data-analytics-and-interactive-visualization-christine-doig.json

@@ -1,14 +1,17 @@
 {
   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "NumPy, Pandas y Matplotlib, entre otros, han revolucionado el procesamiento, manipulaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos en Python. \u00bfPero, qu\u00e9 hacemos cuando nuestro dataset es demasiado grande para caber en la memoria de nuestro ordenador? \u00bfUsar una base de datos como Postgres o MongoDB, almacenar en disco con PyTables o BColz, o usar sistemas distribuidos como Hadoop o Spark?Cada una de estas opciones tiene sus ventajas e inconvenientes. Aprender cada una de estas herramientas consume tiempo que podr\u00eda estar emple\u00e1ndose en el an\u00e1lisis de los datos en s\u00ed. La librer\u00eda Blaze ofrece una interfaz com\u00fan para una variedad de backends y abstracciones para el procesamiento y la migraci\u00f3n de datos.\nPor otro lado, \u00bfc\u00f3mo visualizamos nuestro dataset cuando tenemos m\u00e1s individuos que p\u00edxeles tiene nuestra pantalla? Bokeh es una librer\u00eda para la visualizaci\u00f3n interactiva de datos en el navegador al estilo de D3.js en Python, que incluye la funcionalidad de Abstract Rendering para estos casos.\nLa charla consistir\u00e1 en una introducci\u00f3n al an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de large datasets, c\u00f3mo las librer\u00edas Blaze and Bokeh nos pueden facilitar el trabajo y un ejemplo pr\u00e1ctico con un dataset de tweets.",
+  "description": "NumPy, Pandas y Matplotlib, entre otros, han revolucionado el procesamiento, manipulaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos en Python. \u00bfPero, qu\u00e9 hacemos cuando nuestro dataset es demasiado grande para caber en la memoria de nuestro ordenador? \u00bfUsar una base de datos como Postgres o MongoDB, almacenar en disco con PyTables o BColz, o usar sistemas distribuidos como Hadoop o Spark?Cada una de estas opciones tiene sus ventajas e inconvenientes. Aprender cada una de estas herramientas consume tiempo que podr\u00eda estar emple\u00e1ndose en el an\u00e1lisis de los datos en s\u00ed. La librer\u00eda Blaze ofrece una interfaz com\u00fan para una variedad de backends y abstracciones para el procesamiento y la migraci\u00f3n de datos.\n\nPor otro lado, \u00bfc\u00f3mo visualizamos nuestro dataset cuando tenemos m\u00e1s individuos que p\u00edxeles tiene nuestra pantalla? Bokeh es una librer\u00eda para la visualizaci\u00f3n interactiva de datos en el navegador al estilo de D3.js en Python, que incluye la funcionalidad de Abstract Rendering para estos casos.\n\nLa charla consistir\u00e1 en una introducci\u00f3n al an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de large datasets, c\u00f3mo las librer\u00edas Blaze and Bokeh nos pueden facilitar el trabajo y un ejemplo pr\u00e1ctico con un dataset de tweets.",
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   "language": "spa",
   "recorded": "2015-04-06",
   "related_urls": [],
   "speakers": [
     "Christine Doig"
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-  "tags": [],
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+    "Blaze",
+    "Bokeh"
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   "title": "Introduction to large scale data analytics and interactive visualization",
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pycon-es-2014/videos/lightning-talks-jaime-gil-victor-terron-kiko-correoso-miguel-camprodon-e-israel-saeta.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "Jaime Gil: Continuous Delivery para proyectos Python open source\nVictor Terr\u00f3n: Usuarios finales y GitHub: evitando versiones obsoletas\nKiko Correoso: Brythonmagic\nMiguel Camprodon, Israel Saeta: Lead Ratings",
+  "description": "================================    =========================================================\nJaime Gil                           Continuous Delivery para proyectos Python open source\nVictor Terr\u00f3n                       Usuarios finales y GitHub: evitando versiones obsoletas\nKiko Correoso                       Brythonmagic\nMiguel Camprodon, Israel Saeta      Lead Ratings\n================================    =========================================================\n",
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   "language": "spa",
   "recorded": "2015-04-06",

pycon-es-2014/videos/lightning-talks-nuria-pujol-jesus-espino-pyladies.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "Nuria Pujol: Compartir nuestros Ipython Notebooks con el mundo\nJes\u00fas Espino: Django Sample Data Helper\nPyLadies: Y Eva domini\u00f3 a la serpiente",
+  "description": "============    =========================================================\nNuria Pujol     Compartir nuestros Ipython Notebooks con el mundo\nJes\u00fas Espino    Django Sample Data Helper\nPyLadies        Y Eva domini\u00f3 a la serpiente\n============    =========================================================\n",
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   "language": "spa",
   "recorded": "2015-04-06",

pycon-es-2014/videos/lightning-talks-oriol-rius-eduardo-ferro-eyad-toma-inigo-zubizarreta.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "copyright_text": "Standard YouTube License",
-  "description": "Oriol Rius: MIIMETIQ\nEduardo Ferro: Luke soy tu padre\u2026\nEyad Toma: Django-Oscar\nInigo Zubizarreta: iMathCloud",
+  "description": "=================   =========================================================\nOriol Rius          MIIMETIQ\nEduardo Ferro       Luke soy tu padre\u2026\nEyad Toma           Django-Oscar\nInigo Zubizarreta   iMathCloud\n=================   =========================================================\n",
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   "recorded": "2015-04-06",

pycon-es-2014/videos/metaprogramacion-practica-roberto-martinez-y-samuel-herrero.json

@@ -9,7 +9,9 @@
     "Roberto Martinez",
     "Samuel Herrero"
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-  "tags": [],
+  "tags": [
+    "metaprogramming"
+  ],
   "thumbnail_url": "https://i.ytimg.com/vi/UDuDat2sgwk/hqdefault.jpg",
   "title": "Metaprogramaci\u00f3n Pr\u00e1ctica",
   "videos": [

pycon-es-2014/videos/metodos-magicos-en-python3-jesus-cea.json

@@ -8,7 +8,9 @@
   "speakers": [
     "Jes\u00fas Cea"
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-  "tags": [],
+  "tags": [
+    "magic methods"
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   "title": "M\u00e9todos m\u00e1gicos en python3",
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