[vc_row][vc_column][vc_single_image image=»1435″ img_size=»full» alignment=»center»][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]El día de hoy Sábado 7 de octubre, se realizo el Meetup de Python Cali en el cual se revisaron dos temas relacionados:
- Introducción a Python Scrapy por parte de Guillermo Alvarez
- Implementación de Chatbots con Python por parte de Mauricio Collazo
Introducción a Python Scrapy
La primera charla fue relacionada a obtener datos de sitios web, más conocido como crawler o web crawler. En esta charla se reviso el uso de Scrapy para realizar las tareas de web crawler.
La librería Scrapy de Python, tiene las siguientes dependencias:
- lxml: para procesar XML y HTML con Python
- Parsel: permite extraer data de XML/HTML utilizando XPath o selectores CSS
- W3Lib: librería de funciones relacionadas a la web
- Twisted: para aplicaciones de red
- Cryptography: algoritmos de encriptación
- PyOpenSSL: Interface de python para OpenSSL
Aunque esta librería tiene muchas funcionalidades y es bastante útil, no nos salva de revisar el sitio web al cual queremos hacer el crawler. Se debe revisar la página web para determinar que es lo que queremos obtener, así como los diferentes niveles de profundidad, es decir, si queremos analizar un sitio web, tenemos que tener claro la jerarquía, por ejemplo: Categoría, Sub-Categoría, Producto. Así también se debe revisar el código HTML para determinar que selectores o como identifico estos distintos niveles o la paginación.
Ventajas de utilizar Scrapy:
- Se realiza las consultas como si fuera un navegador, utilizando el User-Agent de estos.
- Tiene opciones para hacer crawler incluso cuando hay formularios de por medio
- Se puede hacer crawler de sitios web que utilizan Ajax.
Recomendación:
Se recomienda no realizar el web crawler a un sitio web en forma seguida pues nuestro agente puede ser bloqueado.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Implementación de Chatbots con Python
La segunda charla fue presentada por Mauricio Collazos, y pueden ver la presentación Chatbots con Python.
Parte de las consideraciones al trabajar con Chatbots es que se debe entender el lenguaje con el que se esta trabajando, es decir se requiere conceptos de NLP(Natural Language Processing), a fin de obtener mejores resultados.
¿Que es un chatbot?
Un chatbot es un agente conversacional que interactúa contigo por medio de un proveedor de chat.
Algunos proveedores son:
- Facebook Messenger
- Slack
- Telegram
En la charla se indico que un agente conversacional realiza tres etapas:
- Extracción: extrae información útil
- Clasificación: obtiene la intención del texto
- Producción: produce una respuesta
Como ejemplo se tienen:
Sobre el final de la charla se realizo un ejemplo, en el cual se configuraba un chatbot para Facebook Messenger.
Enlaces de interés:
- Curso de Standford con Deep Learning para NLP
- Video curso de NLP con Deep Learning
- Documentación de Rasa NLU
- ChatbotsLife
- ChatbotsMagazine
¿En su empresa aplican ChatBots?, si no se aplica, ¿Consideran que se podría aplicar? . Si tiene dudas adicionales, comenten y con gusto respondemos sus inquietudes.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
