![Ejemplo: Atom feed
from feedparser import parse
url = 'http://blog.ianbicking.org/'
'feed/atom/'
feed = parse(url)
titles = [i['title'] for i in
feed['entries']]
print 'n'.join(titles)](https://image.slidesharecdn.com/pythonenlawebsemntica-090906124958-phpapp01/85/Python-en-la-Web-Semantica-51-320.jpg)
![Ejemplo: Twitter API
from urllib2 import urlopen
from simplejson import loads
url = 'http://twitter.com/statuses/'
'user_timeline/JohnCLeese.json'
raw_data = urlopen(url).read()
tweets = [i['text'] for i in
loads(raw_data)]
print 'n'.join(tweets)](https://image.slidesharecdn.com/pythonenlawebsemntica-090906124958-phpapp01/85/Python-en-la-Web-Semantica-52-320.jpg)
![Ejemplo: GData API
from gdata.service.youtube import
YoutubeService
url = 'http://gdata.youtube.com/feeds/'
'api/users/MontyPython/uploads'
client = YouTubeService()
feed = client.GetYouTubeVideoFeed(url)
titles = [i.title.text for i in
feed.entry]
print 'n'.join(titles)](https://image.slidesharecdn.com/pythonenlawebsemntica-090906124958-phpapp01/85/Python-en-la-Web-Semantica-53-320.jpg)
Python en la Web Semántica
- 1. en la Web Semántica Santiago Coffey - PyCon 2009 - Buenos Aires
- 2. WEB
- 3. WEB
- 4. Global Internet traffic estimates (TB/month) 9,000,000 7,500,000 6,000,000 4,500,000 3,000,000 1,500,000 0 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 Source: Cisco Visual Networking Index Forecast. http://www.cisco.com/go/vni
- 5. LA MUERTE DE LA WEB 2.0
- 7. QUÉ fue LA ES WEB 2.0
- 8. La web 2.0 es la segunda generación del desarrollo y diseño web
- 9. ¿Cuál es la receta para esa nueva forma de hacer la web?
- 11. 12 patrones
- 12. PATTERN #1 INFORMATION SHARING
- 13. 1.0 2.0 FUENTE FUENTE Y SUMIDERO DE INFORMACIÓN DE INFORMACIÓN
- 14. WEB SITES WEB APPLICATIONS WEB SERVICES 3.0 SEMANTIC WEB USERS
- 15. PATTERN #2 USER-CENTERED DESIGN
- 16. WEB 1.0 WEB 2.0 CENTRADO EN RECURSOS CENTRADO EN USUARIOS
- 18. http email socket xmlrpc xml cgi PYTHON 3.0 ssl BATTERIES INCLUDED smtpd hashlib urllib smtplib json wsgiref codecs html
- 19. Babel lxml Paste Beaker boto NumPy nltk WebHelpers PIL PYTHON MODULES Twisted SWISS ARMY KNIFE PyYAML FormEncode SQLAlchemy BeautifulSoup feedparser python-memcached pycrypto
- 20. PATTERN #3 MODEL-VIEW- CONTROLLER ARCHITECTURE
- 21. HTTP://WWW.E-XAMPLE.COM http://examp.le BROWSER DIRECTORY DIRECTORY WEB SERVER DIRECTORY JPG ROUTE DISPATCHER GIF CONTROLLER JS HTML HTML MODEL VIEW HTML HTML DATA BASE SITIO WEB: REPOSITORIO APLICACIÓN WEB: DE PÁGINAS ESTÁTICAS MULTI-CAPA, CON ESTADO
- 22. Python Web Frameworks • Django • Zope • Pylons • Plone • TurboGears • MoinMoin • Google App • Python Paste Engine • CherryPy
- 23. Alternative DBMS • memcachedb • Key-value storage • HBase + Thrift • No joins, non- • flat files (CSV) transactional • BerkeleyDB • Scalable, • Map Reduce fault-tolerant
- 24. PATTERN #4 PARTICIPATION & COLLABORATION
- 25. WEB 1.0 WEB 2.0 PUBLICACIÓN INDIVIDUAL EDICIÓN COLABORATIVA
- 27. PATTERN #5 SOCIAL NETWORKING
- 28. 1.0 2.0 RED DE COMPUTADORAS RED DE AMIGOS
- 29. IDEA SIMPLE GRANDES RESULTADOS
- 31. PATTERN #6 SEARCH & RECOMMENDATION ENGINES
- 32. WEB 1.0: NAVEGAR TODO PARA DESCUBRIR WEB 2.0: TEORÍA DEL ICEBERG (SÓLO SE VE EL 10%)
- 34. ¿Qué hace una web semántica? • Integración (aggregation) • Definición de ontologías • Análisis semántico • Agregado de valor (filtrado, asociación, recomendación, etc.)
- 35. ¿Cuál es la misión de la web semántica?
- 36. ¿De qué habla (cuál es el significado) el contenido de un determinado documento HTML? ¿Cuál es el contenido relevante de un determinado documento HTML? ¿En qué idioma está un texto determinado?
- 37. ¿Qué palabras son equivalentes entre sí? (stemming) ¿Se pueden inferir tags automáticamente a partir de un texto? ¿Cómo se pueden eliminar palabras comunes como artículos y preposiciones (stop words)?
- 38. ¿Cuál es la estructura sintáctica de una oración o proposición? (part of speech) ¿Cómo se puede eliminar la ambigüedad entre los distintos significados de una misma palabra? ¿Es posible agregar información del contexto eficientemente?
- 39. ¿Cómo se puede mejorar la relación señal-ruido (signal to noise ratio) de la información que consume un usuario? ¿Cómo se pueden identificar digramas en un texto? ¿Cuántas y cuáles son las categorías apropiadas para clasificar contenidos en una determinada ontología?
- 42. PATTERN #7 FOLKSONOMY
- 43. WEB 1.0 WEB 2.0 TAXONOMY FOLKSONOMY (HIERARCHICAL CLASSIFICATION) (COLLABORATIVE TAGGING)
- 45. PATTERN #8 COMMUNITY & COLLECTIVE INTELLIGENCE
- 46. WEB 1.0 WEB 2.0 CONSTRUIR PORTALES CONSTRUIR COMUNIDADES
- 48. PATTERN #9 INTER-OPERABILITY & DATA PORTABILITY
- 49. RSS Atom {json} Widgets JSON <xml/> RDF XML-RPC WEB CRAWLERS / SPIDERS / BOTS WEB SYNDICATION, WIDGETS, (HTML SCRAPING) OPEN APIs, AGGREGATION
- 51. Ejemplo: Atom feed from feedparser import parse url = 'http://blog.ianbicking.org/' 'feed/atom/' feed = parse(url) titles = [i['title'] for i in feed['entries']] print 'n'.join(titles)
- 52. Ejemplo: Twitter API from urllib2 import urlopen from simplejson import loads url = 'http://twitter.com/statuses/' 'user_timeline/JohnCLeese.json' raw_data = urlopen(url).read() tweets = [i['text'] for i in loads(raw_data)] print 'n'.join(tweets)
- 53. Ejemplo: GData API from gdata.service.youtube import YoutubeService url = 'http://gdata.youtube.com/feeds/' 'api/users/MontyPython/uploads' client = YouTubeService() feed = client.GetYouTubeVideoFeed(url) titles = [i.title.text for i in feed.entry] print 'n'.join(titles)
- 54. Ejemplo: HTML Scraping from urllib2 import urlopen from lxml.html import fromstring url = ... html = urlopen(url).read() root = fromstring(html) • Demo con Microformats en LinkedIn
- 55. PATTERN #10 RICH USER EXPERIENCE
- 56. CLIENT-SIDE SCRIPTING CON INTERACCIÓN POR FORMULARIOS INTERACCIÓN ASINCRÓNICA (CON RECARGA DE PÁGINA) (e.g.: AJAX)
- 57. Web OS?
- 58. PATTERN #11 SEPARATION OF CONTENT AND PRESENTATION
- 59. <HTML> <HEAD> <TITLE>My Homepage</TITLE> </HEAD> STRUCTURE & CONTENT <BODY BGCOLOR="YELLOW"> XHTML <SCRIPT>window.status="Hello!"</SCRIPT> + <TABLE WIDTH="640"> <TR><TD> <CENTER> <MARQUEE>Welcome to my homepage!</MARQUEE> PRESENTATION <IMG SRC="animation.gif" WIDTH="180" HEIGHT="31" BORDER="1"> </CENTER> CSS + <P><FONT COLOR="blue">This is a <BR> <FONT FACE="Arial"><U>fake link</U>! </FONT></P> </TD> <TD ALIGN="RIGHT"> <P>Sign my <A HREF="/cgi-bin/sign" TARGET="_parent">guestbook</A></P> <BLINK>Under <B>construction</B>!</BLINK> CLIENT-SIDE SCRIPTING JS </TD></TR> </TABLE> </BODY> </HTML> STRUCTURE & CONTENT CLUTTERED HTML ≠ PRESENTATION
- 62. PATTERN #12 WEB AS A PLATFORM (UBIQUITY)
- 63. WEB TV YOUR SYSTEM IS THE PLATFORM THE WEB IS THE PLATFORM PROPRIETARY SPECIFICATIONS WEB STANDARDS PLATFORM DEPENDENCE DEVICE INDEPENDENCE BROWSER WARS CROSS-PLATFORM DESIGN
- 64. OMNIPRESENCIA (UBIQUITY) THE WEB IS WATCHING YOU!
- 65. • Robot no exactamente electro-mecánico • Sensores: Humanos-Máquinas • Actuadores: Humanos-Máquinas • Entorno: Mundo • AI: Webapps + Semantic Web + ...
- 66. • Procesa datos y responde a estímulos • ¿Es autónomo? • ¿Es consciente? • Es tolerante a fallas • Es “inteligente” • Aprende • Evoluciona © John W Liberto
- 67. Suena ilusorio ¿no? ¿Pero podíamos imaginar hace 20 años una web como la que hoy conocemos? Además, ya hay aplicaciones...
- 69. Resumen: Los 12 patrones • Information sharing • Folksonomy • User-centered design • Community & collective intelligence • MVC Architecture • Inter-operability & Data • Participation & portability collaboration • Rich User Experience • Social networking • Content ≠ Presentation • Search & recommendation engines • Web as a Platform
- 70. Conclusiones
- 71. Conclusiones • Web como AI (como un robot)
- 72. Conclusiones • Web como AI (como un robot) • Misión de la web semántica: Agregar valor a la información
- 73. Conclusiones • Web como AI (como un robot) • Misión de la web semántica: Agregar valor a la información • ¿Tecnología? No, patrones
- 74. ¡Gracias! santiago.coffey@popego.com http://twitter.com/scoffey http://scoffey.popego.com
Notas del editor
- #2: Buenos a d&#xED;as a todos.
- #3: La presentaci&#xF3;n que hoy tengo el honor de compartir con Uds. se trata de la web. De la evoluci&#xF3;n de la web.
- #4: Piensen lo siguiente: Hoy en d&#xED;a Internet es una tecnolog&#xED;a que ha transformado al mundo en muchos aspectos, econ&#xF3;micos, sociales, etc. y que BOOM! Hace 20 a&#xF1;os no exist&#xED;a.
- #7: &#xBF;Qu&#xE9; hicimos con Internet para que esto sea posible? La web 2.0. &#xBF;Y qu&#xE9; es la web 2.0? Bueno, en realidad deber&#xED;amos preguntarnos qu&#xE9; FUE la web 2.0. Porque la idea de esta charla es hablar un poco tambi&#xE9;n de las tendencias que se empiezan a vislumbrar en el futuro de la web.
- #8: La web 2.0 es una segunda generaci&#xF3;n del desarrollo y dise&#xF1;o web. Entonces, tratemos de analizar cu&#xE1;les fueron esos cambios entre la vieja y la nueva forma de "hacer las cosas" en la web. Para simplificar vamos a referirnos a estas 2 formas de hacer las cosas como web 1.0 y 2.0 respectivamente.
- #9: Esto es como cuando alguien cocina algo que sale muy bien. &#xBF;Qu&#xE9; hizo para que le salga tan bien? O sea, &#xBF;cu&#xE1;l es la receta para una web 2.0?
- #10: Bueno, se pueden mencionar muchos ingredientes secretos.
- #11: Pero creo que se pueden resumir en 12 ingredientes. S&#xF3;lo que los ingenieros de software llaman a esos ingredientes patrones de dise&#xF1;o.
- #13: Web 1.0: Internet = Fuente de informaci&#xF3;n Web 2.0: Internet = Fuente de informaci&#xF3;n <=> Sumidero de informaci&#xF3;n PATTERN 1: INFORMATION SHARING
- #22: ++ Ejemplos...
- #26: Todos pueden editar y colaborar. Participaci&#xF3;n con comentarios.
- #33: Recomendaci&#xF3;n = Valor agregado
- #40: ++Meaningtool
- #43: Tags: Mejor clasificaci&#xF3;n. Colecciones emergentes.
- #46: Wisdom of crowds
- #48: ++ RDF, DBPedia ++ Aprovechar otros servicios (ejemplo: Twitter: EC2 Amazon y URL shorteners, YouTube: CDN Akamai, Facebook: Google Images para thumbnails de links)
- #49: Publisher-Subscriber
- #52: Demo Microformats LinkedIn
- #53: Demo Microformats LinkedIn
- #56: Rich Internet Application. Sin cargar nueva p&#xE1;gina. Manejo de eventos por Javascript. Web sem&#xE1;ntica: Web OS?
- #65: Ubiquity