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viernes, 27 de mayo de 2016

Solucion al Error bundle 'web.assets_common' o error lessc

Solución de Errores lessc y web.assets_common




    Últimamente las nuevas librerías de Odoo 9 para mejorar el ambiente (interfaz) web tienen una serie de conflictos con el Sistema Operativo, en ocasiones podemos ver errores como la imagen anterior, errores 404, errores 500, etc., las causas pueden ser muchas pero la mayoría se basan en la librería nodejs y npm, para dar solución a este error debemos ejecutar los siguientes comandos:

  1. sudo apt-get install nodejs
  2. sudo apt-get install npm
  3. sudo npm install -g less
  4. sudo npm install -g less-plugin-clean-css
  5. sudo ln -s /usr/local/bin/lessc /usr/bin/lessc
  6. sudo ln -s /usr/bin/nodejs /usr/bin/node


Listo, solo debemos reiniciar el servicio de Odoo y refrescar el navegador web, en ocasiones sera necesario tener que eliminar los archivos temporales y la cache del navegador.

Nota: Estos comandos solo funcionan para los Sistemas derivados de debían (Ubuntu Server, Ubuntu Desktop, Linux Mint, erc..)

jueves, 26 de mayo de 2016

¿Por que hay tantos Pythons?

Python es asombroso.


Sorprendentemente, esa es una declaración bastante ambigua. ¿A qué me refiero con ‘Python’?, ¿Me refiero a la interfaz abstracta de Python?, ¿Me refiero a CPython, la implementación común de Python (y no confundir con Cython, que son similares en sus nombres)?, ¿O me refiero a algo completamente distinto? Tal vez me esté refiriendo indirectamente a Jython, o IronPython, o PyPy. O tal vez me he ido al extremo y estoy hablando de RPython o RubyPython (los cuales son cosas muy, muy distintas).
Mientras las tecnologías mencionadas anteriormente son llamadas de formas parecidas y referenciadas de la misma manera, algunas de ellas sirven para propósitos completamente distintos (o, al menos, operan de maneras completamente distintas).
A lo largo de mi tiempo trabajando con Python, me topé con toneladas de estas herramientas .*ython. Pero no hasta hace poco me tomé el tiempo de entender qué es lo que son, cómo funcionan y por qué son necesarias (a sus maneras).
En este artículo, voy a empezar desde cero y recorreré varias implementaciones de Python, concluyendo con una introducción detallada a PyPy, el cual creo es el futuro del lenguaje.
Todo empieza con entender que es lo que ‘Python’ realmente es.
Si tienes un buen entendimiento sobre código binario, máquinas virtuales y parecidos, siéntete libre de saltarte esta parte.

“Python es interpretado o compilado?”

Este es un punto común de confusión para principiantes en Python.
La primera cosa que hay que saber es que ‘Python’ es una interfaz. Existe una especificación sobre lo que Python debería hacer y cómo debería comportarse (cómo con cualquier interfaz). Y hay múltiples implementaciones (como en cualquier interfaz).
Lo segundo que hay que saber es que ‘interpretado’ y ‘compilado’ son propiedades de una implementación, no de una interfaz.
Entonces, la pregunta no está realmente bien formada.
¿Python es interpretado o compilado? La pregunta no está realmente bien formada.
Dicho esto, para la implementación más común (CPython: escrito en C, usualmente llamado simplemente ‘Python’, y seguramente lo que estás usando si no tienes idea de lo que estoy hablando), la respuesta es:interpretado, con algunas partes compiladas. CPython compila** el código fuente de Python a *bytecode, y en ese momento interpreta ese bytecode, ejecutándolo sobre la marcha.
Nota: no es una ‘compilación’ en sentido tradicional de la palabra. Normalmente, decimos que ‘compilar’ es tomar el código de alto nivel y convertirlo en código binario. Pero es un tipo de ‘compilación’.
Veamos la respuesta un poco más de cerca, ya que nos permitirá entender algunos de los conceptos que surgirán más adelante en el artículo.

Bytecode vs. código binario

Es muy importante entender la diferencia entre bytecode y código binario (o nativo), tal vez mejor ilustrada con ejemplos:
  • C compila a código binario, que luego es ejecutado directamente en tu procesador. Cada instrucción le indica a tu CPU que mueva cosas alrededor.
  • Java compila a bytecode, que luego es ejecutado en la máquina virtual de Java(Java Virtual Machine, ó JVM), una abstracción de una computadora que ejecuta programas. Cada instrucción es entonces manejada por la JVM, que interactúa con tu computadora.
En términos breves: código binario es más rápido, pero bytecode es más portable y seguro.
El código binario se ve distinto, dependiendo de tu máquina, pero bytecode se ve igual en todas las maquinas. Se podría decir que el código binario está optimizado para tu configuracion.
Volviendo a CPython, el proceso en el conjunto de herramientas sucede de la siguiente manera:
  1. CPython compila tu código Python a bytecode
  2. Ese bytecode es entonces ejecutado en la Máquina Virtual CPython
Los principiantes asumen que Python es compilado a raíz de los archivos .pyc. Hay alguna verdad en esto: el archivo .pyc es bytecode compilado, que es después interpretado. Entonces si haz ejecutado código Python y ya tienes un archivo .pyc disponible, el mismo va a ejecutarse más rápido la segunda vez ya que no necesitará recompilar el bytecode.

Maquinas virtuales alternativas: Jython, IronPython, y más






Cómo mencioné anteriormente, Python tiene varias implementaciones. De vuelta, como mencioné antes, la más común es CPython. Ésta es una implementación de Python escrita en C y es considerada la implementación ‘por defecto’.
¿Pero, qué pasa con las alternativas? Una de las más prominentes es Jython, una implementación en Java que utiliza la JVM. Mientras CPython produce bytecode para ser corrido en la VM de CPython, Jython produce bytecode de Java para correr en la JVM (esto es lo mismo que es producido cuando se compila un programa en Java).
“¿Por qué usaría alguna vez una implementación alternativa?”, podrías preguntar. Bueno, para empezar, esasdiferentes implementaciones juegan muy bien con diferentes conjuntos de tecnologías.
CPython hace muy fácil el escribir extensiones C para tu código Python porque al final es ejecutado por un intérprete de C. Por otro lado, Jython, facilita trabajar con otros programas en Java: puedes importar cualquier clase de Java sin mayor esfuerzo, evocando y utilizando tus clases Java dentro tus programas Jython. (Nota aparte: si no pensaste en esto detalladamente, es una locura. Estamos en un punto donde puedes mezclar y triturar diferentes lenguajes y compilarlos todos en una misma esencia. Como fue mencionado por Rostin, los programas que mezclan código Fortran y C están desde hace un tiempo. Así que, por supuesto que esto no es algo necesariamente nuevo. Pero sigue siendo genial.)
Cómo ejemplo, esto es código Jython válido:
[Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (Apple Inc.)] on java1.6.0_51
>>> from java.util import HashSet
>>> s = HashSet(5)
>>> s.add("Foo")
>>> s.add("Bar")
>>> s
[Foo, Bar]
IronPython es otra implementación popular de Python, escrita enteramente en C# y apuntando a la tecnología .NET. En particular, corre con lo que se podría llamar la Máquina Virtual .NET,Common Language Runtime (CLR)de Microsoft, comparable con la JVM.
Podrías decir que Jython : Java :: IronPython : C#. Corren en sus respectivas VMs, puedes importar clases C# en tu código IronPython y clases Java desde tu código Jython, etc.
Es totalmente posible sobrevivir sin tocar alguna vez una implementación de Python no-CPython. Pero hay ventajas que se obtienen desde el cambio, muchas de ellas son dependientes de la tecnología que uses. ¿Usas muchos lenguajes basados en la JVM? Jython puede ser para tí. ¿Todo lo que haces es sobre la tecnología .NET? Tal vez debas probar IronPython (y tal vez ya lo hayas hecho).
Por cierto: mientras que esto no sería una razón para usar una implementación diferente, nota que estas implementaciones sí difieren en comportamiento más allá de como tratan tu código fuente en Python. Sin embargo, esas diferencias son comúnmente menores, y se disuelven o emergen con el tiempo mientras estas implementaciones se encuentran bajo un activo desarrollo. Por ejemplo, IronPython usa cadenas Unicode por defecto; Sin embargo, CPython, por defecto usa ASCII para versiones 2.x (fallando con un error de codificaciónUnicodeEncodeError para caracteres no-ASCII), pero sí soporta cadenas Unicode por defecto para las versiones 3.x.

Compilación Justo-a-Tiempo: PyPy y el futuro

Por lo tanto, tenemos una implementación de Python escrita en C, una en Java una en C#. El próximo paso lógico: una implementación de Python escrita en… Python. (El lector educado encontrará esta notación levemente engañosa).
Aquí es donde las cosas se ponen confusas. Primero, discutamos sobre compilación Justo-a-Tiempo (Just-in-Time, ó JIT).

JIT: El por qué y el cómo

Recordemos que el código binario es mucho más rápido que bytecode. Bueno, ¿y si pudiéramos compilar algunas partes de nuestro bytecode y luego correrlo como código nativo? Tendríamos que pagar algún precio al compilar a bytecode (por ej., tiempo), pero si el resultado fuese más rápido, eso sería genial! Esa es la motivación de la compilación JIT, una técnica híbrida que mezcla los beneficios de los interpretadores y los compiladores. En términos básicos, JIT quiere utilizar compilación para acelerar un sistema interpretado.
Por ejemplo, un enfoque común tomado por la compilación JIT:
  1. Identificar bytecode que es ejecutado frecuentemente.
  2. Compilar a código binario.
  3. Almacenar el resultado en memoria caché.
  4. Siempre que el mismo bytecode sea encontrado para ejecutar, en vez de usarlo, ejecutar el código binario precompilado y cosechar los beneficios (por ej., aumentos de velocidad)
De esto se trata PyPy: llevar JIT a Python (mira el Apéndice para ver esfuerzos anteriores). Hay, por supuesto, otros objetivos: PyPy apunta a ser multiplataforma, bajo en consumo de memoria e independiente del conjunto de tecnologías. Pero JIT realmente se vende por si solo. Como promedio de un puñado de pruebas de tiempo, se dice que mejora el rendimiento a un factor de 6.27. Para un mayor análisis, véase este cuadro del PyPy Speed Center:

PyPy es difícil de entender

PyPy tiene un gran potencial, y a estas alturas es muy compatible con CPython (así que puede correr Flask, Django, etc.).
Pero hay mucha confusión alrededor de PyPy (véase, por ejemplo, esta propuesta sin sentido para crear unPyPyPy…). En mi opinión, eso es principalmente porque PyPy es actualmente dos cosas:
  1. Un intérprete de Python escrito en RPython (no Python (he mentido antes). RPython es un subconjunto de Python con tipos estáticos. En Python, es “prácticamente imposible” razonar rigurosamente acerca de tipos (¿Por que es tan difícil? Bueno, considera el hecho que:
     x = random.choice([1, "foo"])
    
    sería código Python válido (créditos a Ademan). ¿De qué tipo es x? ¿Cómo podemos razonar acerca de tipos de variables cuando los tipos ni siquiera son estrictamente forzados?). Con RPython, sacrificas algo de flexibilidad, pero a cambio es muchísimo más fácil razonar sobre manejo de memoria y demás, lo cual permite optimizaciones.
  2. Un compilador que compila código RPython para varios objetivos y agrega JIT. La plataforma por defecto es C, por ej., un compilador RPython-a-C, pero también puedes apuntar a JVM y otros.
Únicamente para mayor claridad, me referiré a ellos como PyPy (1) y PyPy (2).
¿Por qué necesitarías esas dos cosas, y por qué bajo el mismo techo? Piénsalo de esta manera: PyPy(1) es un intérprete escrito en RPython. Entonces toma el código Python del usuario y lo compila a bytecode. Pero el interpretador en sí (escrito en RPython) tiene que ser interpretado por otra implementación de Python para poder correr, ¿Verdad?
Bueno, podríamos simplemente usar CPython para correr el intérprete. Pero eso no sería lo suficientemente rápido.
En cambio, la idea es que usemos PyPy(2) (también conocido cómo RPython Toolchain)-Set de herramientas RPython) para compilar al interpretador de PyPy a código que otra plataforma (por ej., C, JVM o CLI) pueda correr en nuestra máquina, agregando también JIT. Es mágico: PyPy agrega dinámicamente JIT a un interpretador, generando su propio compilador! (De vuelta, esto es una locura: estamos compilando un interpretador y agregando otro compilador independiente por separado).
Al final, el resultado es un ejecutable independiente que interpreta el código fuente Python y explota las optimizaciones de JIT. Que es lo que justamente queríamos! Es un gran bocado, pero tal vez este diagrama ayude:
Reiterando, la verdadera belleza de PyPy es que podemos escribir nosotros mismos un puñado de interpretadores Python distintos en RPython sin preocuparnos por JIT (salvo algunas sugerencias). PyPy entonces implementaría JIT por nosotros usando el set de herramientas de RPython/PyPy(2).
De hecho, si nos ponemos aún más abstractos, podrías, teóricamente, escribir un interpretador para cualquierlenguaje, alimentar a PyPy con él, y obtener un JIT para ese lenguaje. Esto es porque PyPy se enfoca en optimizar el interpretador actual, en vez de los detalles del lenguaje que está interpretando.
Podrías, teóricamente, escribir un interpretador para *cualquier* lenguaje, alimentar a PyPy con él, y obtener un JIT para ese lenguaje.
Divagando un poco, me gustaría mencionar que JIT en sí mismo es absolutamente fascinante. Usa una técnica llamada tracing (ó seguimiento), la cual se ejecuta de la siguiente manera:
  1. Correr el interpretador e interpretar todo (sin agregar nada de JIT)
  2. Perfilar levemente el código interpretado.
  3. Identificar operaciones que hayas realizado antes.
  4. Compilar esos pedazos a código binario.
Para más información, este documento es altamente accesible y muy interesante.
Para ir concluyendo: usamos el compilador RPython-a-C de PyPy (u otra plataforma) para compilar el interpretador implementado RPython de PyPy.

Concluyendo

¿Por qué es tan genial? ¿Por qué vale la pena perseguir esta idea tan loca? Creo que Alex Gaynor lo describió muy bien en su blog: “[PyPy es el futuro] porque ofrece mejor velocidad, más flexibilidad y es una mejor plataforma para el crecimiento de Python.”
En resumen:

Apéndice: Otros nombres que tal vez hayas oído

  • Python 3000 (Py3k): nombre alternativo para Python 3.0, un mayor, compatible-con-versiones-anterioreslanzamiento de Python que alcanzó la escena en 2008. El equipo de Py3k predijo que llevaría alrededor decinco anos para que esta versión sea completamente adoptada. Y mientras que la mayoría (cuidado: se dice que es anecdótico) de los desarrolladores de Python siguen usando Python 2.x, la conciencia de Py3k entre la gente está incrementándose.
  • Cython: un super set de Python que incluye bindings (ó enlaces)para llamar funciones de C.
    • Objetivo: permitirte escribir extensiones en C para tu código Python
    • Además te permite agregar tipos de variables estáticos a tu código Python, permitiéndole que sea compilado y alcanzar rendimiento parecido al de C.
    • Es similar a PyPy, pero no es lo mismo. En este caso, estás forzado a escribir el código del usuario antes de pasarlo al compilador. Con PyPy, escribes simplemente código Python, y el compilador maneja cualquier optimización.
  • Numba: : un “compilador especializado justo-a-tiempo” que agrega JIT a código Python anotado. En términos más básicos, le das algunas indicaciones y acelera partes de tu código. Numa viene como parte de la distribución Anaconda,un set de paquetes para manejo y análisis de datos.
  • IPython: muy diferente a todo lo que hemos discutido hasta ahora. Es un ambiente de procesamiento para Python. Interactivo y con soporte para herramientas gráficas y experiencia de navegador, etc.

Enlaces de lenguaje

  • RubyPython: un puente entre las máquinas virtuales de Ruby y Python. Permite embeber código de Python dentro de tu código de Ruby. Defines donde Python comienza y termina, y RubyPython calcula los datos entre las VMs.
  • PyObjc: enlaces de lenguaje entre Python y Objetive-C, actuando como un puente entre ellos. Prácticamente, eso significa que puedes utilizar librerías de Objective-C (incluyendo todo lo que necesitas para crear aplicaciones de OS X) desde tu código Python, y módulos de Python desde tu código Objective-C. En este caso, es conveniente que CPython esté escrito en C, el cual es un subconjunto de Objective-C.
  • PyQt: mientras PyObjc te ofrece una interfaz para los componentes gráficos de OS X, PyQt hace lo mismo para el framework de QT, permitiendote crear completas interfaces gráficas, acceso a bases de datos SQL, etc. Otra herramienta dirigida a traer la simplicidad de Python a otros frameworks.

Frameworks JavaScript

  • pyjs (Pyjamas): un framework para crear aplicaciones web y de escritorio en Python. Incluye un compilador Python-a-Javascript, un conjunto de widgets, y algunas herramientas más.
  • Brython: una máquina virtual de Python escrita en JavaScript para permitir que el código de Py3k sea ejecutado en navegadores.

Creditos:
      By CHARLES MARSH 
      Traduccion: Pablo Fabregat, miembro de TransBunko
Fuente Original:

miércoles, 25 de mayo de 2016

Redireccionar Odoo a la Pagina Web Principal de una Base de Datos sin DB Filter

Redirección de una Pagina Web sin enviar a los Visitantes al Login o a la Selección de  la Base de Datos



    Un problema que últimamente eh notado en Odoo, es al momento de activar los Portales Web y tener Múltiples Bases de Datos, normalmente envía a los visitantes a la selección de la Base de Datos y cuando redireccionamos el trafico de un dominio a nuestro servidor Web, este siempre es enviado directamente al login y no a la pagina Web, bueno esto puede resolverse de muchas formas, utilizando subdominios, reverse proxy con nginx y muchas mas, a mi parecer todas eran un poco complejas y necesitaban muchos pasos, me di a la tarea de pensar un poco y modificar el método principal de re direccionamiento de odoo, el cual se encuentra en:

path_addons_odoo/web/controller/main.py

Podemos modificar este archivo con vim, vi, nano, gedit, sublime text, brackets o cualquier editor, simplemente debemos ir al metodo llamado def_login_redirect().

Debemos comentar el metodo quedando de la siguiente forma:


#def login_redirect():
#    url = '/web/login?'
#    # built the redirect url, keeping all the query parameters of the url
#    redirect_url = '%s?%s' % (request.httprequest.base_url, werkzeug.urls.url_encode(request.params))
#    return """<html><head><script>
#        window.location = '%sredirect=' + encodeURIComponent("%s" + location.hash);
#    </script></head></html>
#    """ % (url, redirect_url)

Modificamos el método quedando de la siguiente manera:

def login_redirect():
    return """<html><head><script>
        window.location = '%sredirect=' + encodeURIComponent("%s" + location.hash);
    </script></head></html>
    """ % ('/?db=Mi_Base_de_Datos', '')

Notemos  que al final solo debemos enviar la Base a la que  se enviara a los visitantes, esta también debera contener nuestra pagina Web.

Si vamos a redireccionar el trafico de un dominio externo hacia nuestro servidor Odoo, este debe ser redireccionado de la siguiente manera:

http://odoo.poncesoft.net:8069/?db=Mi_Base_de_Datos&web

El valor Mi_Base_de_Datos corresponde a la misma base a la que redireccionamos el método login_redirect()


Nota: Cada uno de los valores para el redireccionamiento de nuestra aplicación, dependerá de la instalación de nuestro Servidor Odoo y si utilizamos un servidor Web como Nginx, Apache, etc. o la ejecución nativa de Odoo.

martes, 24 de mayo de 2016

Trabajar con iReport y JDK 8 o 9 en Ubuntu 15.10 o Ubuntu 16.04

Instalar iReport con Ubuntu 15.10 o Ubuntu 16.04 y JDK Update 8 o 9



    Últimamente con cada nueva versión de Ubuntu y Java (JDK, JRE y JVM) viene una serie de problemas con nuestras herramientas de trabajo, un problema muy frecuente es no poder trabajar con iReport y Java Update 8 o 9, debido a que viene predefinido en las ultimas versiones de Linux, bueno me eh dado a la tarea de buscar una solución que permita trabajar el Sistema con esta versión de Java y poder trabajar al mismo tiempo nuestro iReport, antes que nada en nuestro Linux podemos tener una serie de diferentes versiones de Java (JDK o JRE).

La solucion es la siguiente:


  1. Instalar OpenJDK Update 7, para ello ejecutamos los siguientes comandos:
    • sudo add-apt-repository ppa:openjdk-r/ppa
    • sudo apt-get update
    • sudo apt-get install openjdk-7-jdk
  2. Podemos hacer una revisión de la versión que tenemos actualmente en el Sistema:
    • java -versión
  3. En Caso de que la instalación del update 7 de Java modificara la versión establecida por defecto en el Sistema, ejecutaremos:
    • sudo /usr/sbin/update-alternatives --config java
    • Seleccionamos la versión correcta.
  4. Solo falta editar el archivo de arranque llamado ireport, que se encuentra en nuestra carpeta de ejecución en mi caso "/home/german/iReport-3.7.6/bin/ireport", podemos abrirlo con gedit o cualquier otro editor y modificar lo siguiente:
    • Buscamos la linea  --jdkhome '"$jdkhome"'
    • Cambiamos por --jdkhome '"/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64"'
    • Guardamos
  5. Listo, volvemos a ejecutar nuestro Reporteador con el comando:
    • ./ireport o dando doble click y ejecutar.

jueves, 12 de mayo de 2016

Pop-Up (Ventanas Emergentes) Odoo

Tipos de Ventanas Emergentes en Odoo


Como podemos crear una ventana Emergente en Odoo?

Muchos hemos tenido la necesidad de poder enviar mensajes para validar procesos en Odoo, esto nos ayuda a evitar errores de programación, el buen funcionamiento de nuestra logica de negocio o flujo de funcional, etc., mencionare 3 formas de poder enviar ventas emergentes para el usuario:

  1. Ventana de Advertencia desde metodos onchange. Uno de los tipos de mensajes que podemos enviar al usuario es desde un método onchange (Evento al Cambio), esto nos puede ayudar para dar aviso al usuario que al modificar un valor del formulario este afectara el comportamiento de ese Registro, por ejemplo añadir un producto sin existencias en un pedido de Venta o una tarifa invalida para ciertos productos.

    El  código para enviar este tipo de mensajes es directamente desde el return de nuestro método onchange, si recordamos este envía un diccionario, solo debemos añadir el atributo 'warning' :
    return {'value': res, 'warning': warning }
    El atributo warning recibe un subdiccionario compuesto de 2 partes, el titulo y el mensaje, el código es el siguiente:
    warning = {
               'title': "Advertencia!",
               'message': "Cuerpo del Mensaje de Advertencia!"),
                                }
    Como nota, este tipo de mensajes no detiene el flujo del proceso que estemos ejecutando, solo  envía una Advertencia al usuario.
  2. Exception ORM (Excepciones Odoo). Este tipo de advertencias a diferencia de los metodos onchange, interrumpe completamente el flujo del proceso que se este ejecutando y hace una reversión de lo que hayamos creado, actualizado o borrado.
    Para Ejecutar este tipo de Excepcion, debemos importar la librería:
    from openerp.exceptions import except_orm
    
    Posterior a importarla solo debemos integrarla en nuestros metodos, para lanzar una excepcion debemos enviarla de la siguiente forma:
    raise except_orm(_('Error'),
                     _('Mensaje interruptor del Flujo!'))
    Este tipo de errores funcionan para validar parámetros necesarios para nuestro metodo, falta de datos, información erronea, etc.

  3. Ventana Emergente con mensajes para el Usuario. Este tipo de mensajes nos sirven para dar una aviso al usuario sobre la finalización de un proceso o la modificación de un registro, el uso que le demos no tiene limites y este tipo de mensajes no interrumpen el flujo del sistema.
    Este mensaje se envía desde el return de la siguiente manera:
    return {
            'type': 'ir.actions.client',
            'tag': 'action_warn',
            'name': _('Aviso'),
            'context' : context,
            'params': {
               'title': _('Aviso'),
               'text': _(u'Mensaje para el usuario'),
               'sticky': True
           }}