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Aprendendo com 2015

Que ano! 2015 foi o ano mais produtivo da minha vida inteira e também o mais difícil de todos.

Comecei o ano trabalhando numa empresa gigante, de renome, com bom salário, dinheiro guardado, mas extremamente infeliz. Tomei a drástica decisão largar tudo e empreender de alguma forma em fevereiro. Sem um produto, sem experiência, sem conhecimento suficiente… apenas um salto de fé. Um salto no escuro.

O dinheiro acabou antes do esperado. Continuei insistindo, achando que o que sempre me faltara era a persistência e dessa vez eu ia conseguir.

Persistência é uma qualidade. Teimosia, não

Por sorte, eu tenho pessoas na minha vida que me ajudam a ver as coisas de outro ponto de vista. Quando cheguei no fundo do poço, percebi que estava sendo teimoso e burro, não persistente. Foi então que uma batalha para me reerguer começou.

Desenvolvedor por mais de 12 anos, sempre trabalhei com PHP, mas eu queria trabalhar com Python. Havia passado o ano todo estudando e desenvolvendo nesta linguagem de programação, mas nas atuais circunstâncias eu estava aceitando qualquer coisa.

Pela primeira vez na vida, demorei meses para conseguir algum trabalho. Consegui alguma coisa, mas ainda não era o que eu buscava. Eu jamais achei que fosse encontrar o que queria trabalhando em uma empresa.

Foi então que dois dias antes da Python Brasil 2015 eu recebi uma ligação. No telefone uma pessoa com quem eu havia feito uma entrevista meses atrás, mas que não tinha me escolhido para vaga. Ele dizia que desta vez tinha a vaga ideal para meu perfil. Marcamos a conversa para um dia depois do evento. No outro lado da linha estava o CTO da Tikal, responsável por produtos como o LegalNote e o Diligeiro.

Era novembro. Os meses que passaram desde fevereiro pareciam décadas. Lá estava eu, finalmente trabalhando com Python e numa startup. Ainda era apenas uma salinha dentro de outro escritório. Me apaixonei pela ideia, pelo ambiente, pela oportunidade de começar um projeto novo, vê-lo crescer e se desenvolver.

Mas o que eu não sabia é que ali eu iria encontrar exatamente o que eu estava procurando. Pela primeira vez na minha vida eu me senti livre e ao mesmo tempo fazendo parte de algo. Descobri que essa combinação é possível. E descobri que essa combinação é exatamente o que eu procurava.

Esse ano foi o ano mais difícil da minha vida, mas também foi o ano em que mais aprendi. Aprendi sobre mim, aprendi sobre Python, aprendi sobre trabalho, aprendi sobre a paciência, sobre a ganância, sobre o que é ter muito e o que é ter pouco, aprendi que ser é mais importante que ter. Mas acima de tudo, aprendi que as dificuldades são degraus de uma escada que leva você para a maturidade, para o autoconhecimento e para a satisfação pessoal.

Obrigado, 2015, por me ensinar tanto.

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Sobre a Python Brasil 2015

Apesar de tantos anos trabalhando com desenvolvimento web e tecnologia eu nunca havia participado de uma conferência de qualquer tecnologia na minha vida. Como no último ano tenho mergulhado 100% no desenvolvimento com a linguagem Python, poucos dias atrás me inscrevi em cima da hora para a PythonBrasil[11].

Tudo começou com os tutoriais gratuitos que aconteceram na FATEC de São José dos Campos, cidade escolhida para a edição 2015 do evento. Diversos tutoriais e workshops sobre os mais diversos usos da linguagem Python e tudo de graça. O único problema era escolher qual eu deveria participar naquele horário, pois muitos aconteciam ao mesmo tempo em salas diferentes.

Na segunda-feira começou a conferência em si, no Novotel de SJC, com Keynotes,Lightning Talks (palestras de 5 minutos de pessoas que se inscrevem na hora para falar sobre algo) e palestras simultâneas divididas em quatro diferentes trilhas: pydata, web, carreira e iniciantes. No caso das trilhas, mais uma vez o “problema” de escolher a qual comparecer em determinado horário.

Neste mesmo dia a noite tivemos um #horaextra em um kart muito próximo do local do evento onde todo mundo se divertiu e teve mais oportunidade para conhecer pessoas incríveis. Jantei na mesma mesa que o David Beazley, que veio de Chicago para dar uma palestra incrível na terça-feira. E o cara é muito gente boa!

Na terça tivemos mais palestras, keynotes e lightning talks. E foi tudo muito legal e construtivo.

A comunidade Python é bastante aberta para novos membros e o pessoal da organização foi extremamente atencioso, apesar da correria que é organizar um evento desse porte.

Como todos com quem conversei me confirmaram, a melhor parte desta comunidade não é só o conhecimento que é compartilhado, mas também as pessoas que fazem parte dela.

Participar dessa conferência foi uma experiência muito boa, então já vou me preparar para o ano que vem, não quero mais perder as próximas PythonBrasil.

Publicado originalmente no LinkedIn Pulse.

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Autenticação do Mandrill Webhook com Python Flask

Mandrill é um serviço para disparo de emails transacionais, ele possui relatórios e você pode receber os eventos de cada mensagem (enviado, aberto, click em link, etc) enviada via Webhook.

Procurando uma forma de autenticar o Webhook do Mandrill com Python, o qual eu já havia feito com PHP, eu encontrei esse artigo que mostrava como fazer utilizando o framework Webapp2 e usando uma versão 2.7 do Python. Como eu utilizo Flask com Python 3.4, tive que fazer algumas modificações, mas consegui fazer funcionar.

Segue o trecho de código que estou utilizando:

def calc_mandrill_signature(raw, key):
    import hashlib
    import hmac
    import base64

    digest = hmac.new(key.encode('utf-8'), raw.encode('utf-8'), hashlib.sha1).digest()
    hashed = base64.encodestring(digest).decode("utf-8").rstrip('\n')
    return hashed

def verify_mandrill_signature(request):
    '''
    Mandrill includes an additional HTTP header with webhook POST requests,
        X-Mandrill-Signature, which will contain the signature for the request.
        To verify a webhook request, generate a signature using the same key
        that Mandrill uses and compare that to the value of the
        X-Mandrill-Signature header.
    :return: True if verified valid
    '''
    mandrill_signature = request.headers['X-Mandrill-Signature']
    mandrill_key = 'aqui vai a API key do seu webhook'
    signed_data = request.url
    sorted_key = sorted(request.form)
    for k in sorted_key:
        signed_data += k
        signed_data += request.form[k]
    expected_signature = calc_mandrill_signature(signed_data, mandrill_key)
    return expected_signature == mandrill_signature

@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def event_webhook():
    if not verify_mandrill_signature(request):
        abort(403)

    import json
    data = json.loads(request.form['mandrill_events'])

    for e in data:
        '''
        Insira o que você quiser fazer com os resultados dos eventos...
        '''
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Estruturando aplicações maiores com o microframework Flask

A principal vantagem de se utilizar um microframework para criar um sistema web é a pouca quantidade de “regras” que se precisa seguir no desenvolvimento. O que quero dizer é que se ganha liberdade para escolher o que e como utilizar as facilidades que o framework provém.

Com o advento da liberdade vem a pergunta: qual é o melhor jeito de fazer?

Como de costume, assim que comecei a utilizar o microframework Flask, escrito em Python, segui diversos tutoriais que encontrei na internet para dar os primeiros passos. Fiz alguns sistemas pequenos para aprender e logo vieram as dúvidas. Pesquisando mais e mais percebi que existem diversas maneiras de se estruturar uma aplicação com ele.

E a lição mais interessante que tirei com tudo isso é que deve-se criar seu próprio jeito de fazer as coisas. De acordo com seu background e com seu conhecimento anterior o desenvolvedor vai naturalmente criando seu “estilo” de estruturar seu código e seus sistemas como um todo.

Criando pequenos sistemas não se tem dificuldades com a estrutura, mas a partir do momento que o sistema cresce a coisa muda de figura. Quase todos os tutoriais estilo “hello world” em Flask tem o mesmo formato: um arquivo único que possui todas as chamadas e roda o sistema, como no exemplo abaixo.

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

É claro que para criar um sistema mais complexo colocar tudo em um arquivo único é uma péssima ideia. Mas esse tipo de exemplo serve para dar a noção de como o framework é simples.

Mas como estruturar um sistema maior? Nesse caso se cria o arquivo que contém as rotas e suas funções, um arquivo que carrega o aplicativo e um arquivo com o mapeamento do banco de dados. Uma estrutura de diretórios mais ou menos como no exemplo abaixo.

/app
 __init__.py
 models.py
 views.py
/run.py

Até aí tudo bem, ainda se tem uma aplicação bem simples. Adicionamos os diretórios de templates, de arquivos estáticos e o arquivo com as configurações e teremos a estrutura padrão de um sistema simples em Flask.

/app
 /static
 /templates
 __init__.py
 models.py
 views.py
/config.py
/run.py

Ficou um pouquinho mais complexo, mas ainda segue o padrão de tutoriais básicos de utilização do Flask.

Nesse caso, todas as rotas que o sistema terá ficarão em apenas um único arquivo. Pode-se imaginar que isso não é uma boa ideia no caso de sistemas mais complexos, correto?

Basta imaginar a quantidade de linhas que o arquivo views.py pode atingir… a manutenção e o entendimento dele ficarão mais difíceis. Sabe-se que, principalmente para scripts Python, isso não é a melhor opção, pois a ideia é que o código seja simples e legível.

É aí que entram os Blueprints.

Blueprints

Existem diversas formas de utilizar Blueprints no Flask, mas eu basicamente tenho utilizado como aprendi com um vídeo de Miguel Grinberg para a PyCon 2014 (se não me engano): uma forma de separar e modularizar as rotas do aplicativo.

Funciona da seguinte maneira. Em vez de termos um arquivo para todas as rotas do sistema, modularizamos as rotas utilizando arquivos separados e registrando Blueprints para cada um deles.

Em uma tradução livre da documentação do Flask:

Um Blueprint funciona de forma parecida com o objeto de aplicação do Flask, mas não é a mesma coisa. Poderiam ser criadas várias aplicações separadas, mas elas não compartilhariam as mesmas configurações e seriam tratadas na camada WSGI e não na camada do Flask. Já os Blueprints compartilham as mesmas configurações e são uma forma de separar funções dentro da mesma aplicação.

Como eu uso os Blueprints

Para cada módulo que defino no sistema eu crio um arquivo e registro seu Blueprint, como no exemplo abaixo, que simula o arquivo meumodulo.py.

from flask import Blueprint, render_template

meumodulo = Blueprint('meumodulo', __name__, template_folder='templates')

@meumodulo.route('/')
def index(page):
    return render_template('index.html')

Dessa maneira eu crio todas as rotas desse “módulo” específico. Para registrar o Blueprint é preciso adicionar a linha abaixo no arquivo __init__.py, depois de inicializar o objeto app do Flask.

from .meumodulo import meumodulo
app.register_blueprint(meumodulo)

Se quiser que o novo módulo tenha um prefixo para todas as suas rotas, basta adicionar url_prefixao registro do Blueprint.

app.register_blueprint(meumodulo, url_prefix='/modulo')

Já começamos a deixar tudo mais organizado, pelo menos no que diz respeito às rotas. E com isso podemos ter a seguinte estrutura de diretórios.

/app
 /static
 /templates
 __init__.py
 meumodulo.py
 models.py
 outromodulo.py
/config.py
/run.py

Evitando dependências circulares

Para evitar dependências circulares, podemos criar uma função que registre os Blueprints e a chamamos ao final do arquivo __init__.py, como mostra o exemplo abaixo.

def register_blueprints(app):
    from .meumodulo import meumodulo
    from .outromodulo import outromodulo
    app.register_blueprint(meumodulo, url_prefix='/modulo')
    app.register_blueprint(outromodulo, url_prefix='/outromodulo')

register_blueprints(app)

Conclusão

Depois de tudo isso, ainda utilizo uma extensão do Flask chamada Flask-Script para criar um arquivo manager.py no lugar do arquivo run.py. Mas vou explicar melhor sobre isso em uma post futuro.

Essas são apenas algumas dicas que mostram como eu tenho utilizado o microframework Flask para alguns dos meus projetos. Sou relativamente novo com Python e com Flask e por isso tenho certeza de que no futuro terei descoberto novas formas de estruturar os sistemas maiores que farei, mas por enquanto essas são as dicas que tenho para dar para quem se encontra na mesma situação de estudante que eu. Espero poder ter ajudado.

Qualquer dúvida ou sugestão, por favor deixe seu comentário abaixo que responderei sempre que possível.

Atá a próxima.

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Deploy de sistema Flask no Webfaction

Depois de concluir um sistema simples (em Python Flask) para guardar informações em um banco de dados, eu o publiquei no meu servidor para disponibilizar para o usuário final (deploy).

Foi a primeira vez que fiz um deploy de um sistema desenvolvido em Flask (que é um micro framework web em Python que tenho estudado e utilizado ultimamente, como comentei neste texto).

Tenho uma conta no Webfaction e foi lá que fiz o deploy do sistema. O processo foi baseado em uma mistura de alguns tutoriais achados na internet e também de tentativa e erro. Entretanto todos eles eram baseados em Python 2.7 e o Webfaction já disponibilizou o WSGI com Python 3.4. Depois de algumas alterações para suprir isso e mais pesquisa eu consegui colocar o sistema para funcionar.

O deploy foi feito para rodar com virtualenv, como mostra essa referência que encontrei neste link. O que tive mesmo que mudar da referência foi a forma de executar o arquivo Python que ativa o ambiente virtual (activate_this.py). No Python 2.7 utilizamos execfile() para rodar o script que ativa o ambiente (como você pode ver no Step 6 do artigo que referenciei acima) e precisei substituir por exec() do Python 3.4.

Só consegui descobrir que o erro era esse acompanhando os logs do servidor a cada vez que fazia uma mudança no código e executava um restart no Apache. No caso do Webfaction os logs ficam em /home/<seuUsuario>/logs/user/error_<seuApp>.log.

Estou gostando muito de trabalhar com o Python e com o Flask. Desenvolver com este framework é muito ágil e dinâmico. O Flask tem diversas extensões que facilitam a vida do desenvolvedor e ainda assim, por não virem no código-fonte do framework, te deixam a escolha de usar ou esta ou aquela extensão. O que é muito bom, pois dependendo do escopo do projeto podemos precisar ou não de determinadas extensões.

Neste projeto, que comento neste texto, estou utilizando as extensões Flask-Login (controle de acesso), Flask-SQLAlchemy (ORM) e Flask-WTF (para formulários). Em textos futuros falarei um pouco mais sobre as extensões do Flask.

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Chatbot com Flask e PyAIML

Continuo meus estudos com Flask, para brincar um pouco com o que estou aprendendo resolvi fazer um chatbot utilizando a biblioteca PyAIML e os arquivos AIML da A.L.I.C.E. AI Foundation.

Pra quem não sabe, os arquivos AIML (Artificial Intelligence Markup Language) são marcações baseadas em XML para inteligência artificial. Usando a biblioteca PyAIML fica muito simples fazer um chatbot em Python. Mas eu queria fazê-lo via web e foi aí que o Flask entrou.

Utilizei o Flask apenas para lidar com os requests e responses via web. Ou seja, ele recebe uma pergunta vinda do navegador e devolve uma resposta do bot.

Para ver o código-fonte completo do meu chatbot, acesse meu github.

Vendo o código-fonte, percebe-se que na raiz temos apenas o diretório app e o lib, além do arquivo run.py, que roda o servidor. Dentro do diretório app temos os arquivos do Flask: __init__.py e o views.py. No diretório lib está a biblioteca PyAIML e os arquivos AIML, importados da A.L.I.C.E. AI Foundation. Nestes arquivos eu fiz pouquíssimas alterações para o funcionamento básico do Jarvis, nome que dei ao meu chatbot.

Dentro do arquivo app/__init__.py eu importo o Flask e biblioteca PyAIML, para poder utilizá-la no arquivo app/views.py. Perceba que também importo o arquivo brain.brn, que é a “compilação” dos arquivos AIML, ou seja, é o cérebro do bot. Se ele não existir, o Kernel da biblioteca PyAIML vai criá-lo. Exemplo nas linhas abaixo, retiradas do arquivo app/__init__.py.

brainfile = os.path.join('lib', 'pyaiml', 'brain.brn')
aimlfiles = os.path.join('lib', 'pyaiml', 'aiml', 'std-startup.aiml')

k = aiml.Kernel()
if os.path.isfile(brainfile):
	k.bootstrap(brainFile = brainfile)
else:
	k.bootstrap(learnFiles = aimlfiles, commands = 'load aiml b')
	k.saveBrain(brainfile)

Uma pequena observação, estou importando os arquivos com os.path.join() para que não precise me preocupar se estou em sistema operacional Windows ou em Unix-based. Isso foi necessário porque no Windows as barras que separam os arquivos são inversas às dos sistemas baseados em Unix (como Linux e MacOS).

No arquivo app/views.py encontramos as definições de rotas (@app.route()) e definimos o que cada endereço web vai fazer no sistema. No caso, temos o / ou /index, que apenas mostra o template básico, através do método render_template do Flask, e temos o /talk, que recebe a “pergunta” do browser e envia a resposta transformada em um objeto JSON com o método jsonify do Flask. Os outros métodos são apenas handlers para os erros 404 (página não encontrada) e 500 (erro interno do servidor). Veja o index e o talk no exemplo abaixo, retirado do arquivo app/views.py.

@app.route('/', methods=['GET'])
@app.route('/index', methods=['GET'])
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/talk', methods=['GET'])
def talk():
    question = request.args.get('question')
    answer = k.respond(question)
    return jsonify(question=question, answer=answer)

Lembrando que quando chamamos k.respond() no método talk() estamos chamando a biblioteca PyAIML para fazer o trabalho pesado por nós. Já a importamos no arquivo app/__init__.py e a passamos para a variável app.

É importante lembrar que aquilo que fomos utilizar em um programa Python tem que ser importado. Por isso é comum vermos os comandos import no começo dos arquivos. Por exemplo, no arquivo app/views.py eu importei o render_template, o request e o jsonify do Flask e o app e k (que contem a biblioteca PyAIML) do nosso app iniciado no arquivo app/__init__.py.

from flask import render_template, request, jsonify
from app import app, k

Com a biblioteca PyAIML fazendo a interpretação dos arquivos AIML, o Flask tinha pouquíssimo trabalho pela frente. Com apenas alguns poucos métodos escritos eu consegui rodar o aplicativo web. Isto é algo que tem me agradado muito no Python e no Flask.

Utilizar o PyAIML também foi simples, mas para entender como personalizar o bot (mudar o nome, nascimento, preferências, etc) eu levei um tempinho. Precisava entender que os “predicates” do bot precisavam ser mudados no arquivo lib/pyaiml/aiml/Kernel.py da biblioteca. Para facilitar, criei um arquivo chamado lib/pyaiml/aiml/BotPredicates.py e o importei no Kernel.py, como mostro abaixo.

import BotPredicates
# Set up the bot predicates 
self._botPredicates = BotPredicates.bot

Acabou sendo mais simples do que eu imaginava criar o Jarvis. Agora vou continuar brincando um pouco com ele. Quero adicionar reconhecimento de voz para que o usuário possa conversar com o Jarvis. Também quero que o usuário se registre com login e senha, para que o Jarvis já conheça seus amigos quando eles vierem conversar. A medida que eu for desenvolvendo essas novas funcionalidades vou postando algumas notas por aqui.

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Aprendendo Python com Flask

Sou programador PHP desde 2001 e trabalhei somente com essa linguagem por muito tempo. Em 2012 eu tive uma pequena experiência, graças a um colega de trabalho, com Python através do framework para web Django. Comecei a fazer algumas aplicações simples para aprender. Mas logo após deixar a empresa que trabalhava, acabei parando por ali mesmo.

Este ano resolvi voltar a aprender o Python, gosto muito dessa linguagem e gostaria de ser proficiente nela. Como tudo que aprendo acaba sendo de forma autodidata, fui atrás de alguns tutoriais para voltar a estudar.

Para recomeçar, escolhi um tutorial muito interessante sobre Flask, um microframework para web escrito em Python. O tutorial chama-se The Flaks Mega Tutorial e aborda praticamente tudo que você precisa para fazer uma pequena aplicação web com Flask. Eu recomendo.

O Python e o Flask

Desde o primeiro contato que tive com Python, em 2012, eu achei sua sintaxe incrível. É muito simples e “readable“. Foi uma das primeiras coisas que me chamou atenção nessa tecnologia.

Quando você programa por muito tempo em uma linguagem específica, você acaba ficando viciado em certas coisas específicas dela. É muito gostoso poder experimentar uma forma diferente de programar e a sintaxe do Python deixa tudo mais interessante ainda.

Já o Flask tem me parecido extremamente prático para construir aplicações. Mas ainda estou muito no início para falar mais sobre ele. Só posso dizer que estou gostando bastante das facilidades que ele oferece.

Outra coisa que tem me chamado bastante a atenção com o Python são as empresas que tem migrado de outras linguagens para ele por conta da performance. Assisti diversas palestras e li publicações sobre empresas fazendo essa migração, mas não tenho informações o suficiente sobre isso para falar mais, por enquanto.

Vou continuar meus estudos e o que achar interessante vou publicando por aqui.