Intervista Pythonista

Alessandro Capezzuoli, data scientist all’ISTAT e autore di romanzi e saggi, racconta il passaggio dallo scraping e dal machine learning in Python al lavoro sul mercato del lavoro e sulla tassonomia ufficiale delle professioni. Si parla anche di un MCP istituzionale delle professioni, di LLM e sistemi di ricerca e codifica. Nell'ultima parte della puntata scopriamo invece la passione di Alessandro per la scrittura di romanzi e saggi.
https://www.alessandrocapezzuoli.it/articoli-e-pubblicazioni/

Autenticazione, token, autorizzazione: "API Security in Action" di Neil Madden mette in fila temi che sul lavoro si incontrano sempre in modo frammentato. Ne parliamo davanti al caffè, con un occhio a quanto contano le scelte consapevoli quando l'AI scrive il codice ma le decisioni restano nostre.

Con Adriano Sanges, Head of Data di Didomi, si parla di stack dati costruito attorno a Python: DuckDB invece di Spark, dlt invece di Fivetran e il momento in cui serve davvero una piattaforma enterprise. Adriano ci racconta anche i suoi side-project: casaninja.it e dataskew.io

Cesare ha sperimentato su un suo progettino. Ha confrontato Pi e OpenCode per valutare la loro efficacia se usati in locale piuttosto che in un container isolato. Ha integrato entrambi con Qwen 27B su Ollama in locale. Scopriamo i risultati!

Pi: https://pi.dev/
OpenCode: https://opencode.ai/
Scrummolo: https://github.com/keobox/scrummolo/blob/local-ai-assisted/README.md

Marco racconta "Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit" un articolo di Gregor Hohpe che fa una simpatica analogia. Il funzionamento di una caffetteria Starbucks ricorda la gestione di una transazione asincrona in un sistema distribuito. E come sarebbe se invece fosse atomica con un two-phase commit? Scopriamolo!

Link qui: https://www.enterpriseintegrationpatterns.com/ramblings/18_starbucks.html