Загрузка страницы

Python. Эффективная разработка в IDE PyCharm

https://compscicenter.ru/

Лекция 11 курса "Программирование на Python" (весна 2021)
Страница курса на сайте CS центра: https://bit.ly/2LywC5L

Лекцию читает Елизавета Шашкова — разработчица из команды PyCharm в компании JetBrains и выпускница CS центра. Елизавета занималась разработкой отладчика и интерактивной консоли, а сейчас развивает функциональность для решения data-science-задач.

Разработчики часто ищут способы повысить свою производительность: автоматизировать рутинные процессы, чтобы освободить время для решения действительно важных и творческих задач. Среда разработки PyCharm — один из инструментов, который позволяет этого добиться. Из этой лекции вы узнаете, как эффективно использовать основную функциональность PyCharm для решения ежедневных задач.

Код для занятия: https://github.com/Elizaveta239/DemoPyCharmProductive

Видео Python. Эффективная разработка в IDE PyCharm канала Computer Science Center
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
1 мая 2021 г. 10:24:55
01:43:36
Другие видео канала
Как найти сумму ряда?Как найти сумму ряда?Продвинутый LaTeX: как написать свой шаблонПродвинутый LaTeX: как написать свой шаблонЛекция 15. Байт-код и сборка мусораЛекция 15. Байт-код и сборка мусораЛекция 14. Что внутри Java?Лекция 14. Что внутри Java?Лекция 13. Конкурентные коллекции. АннотацииЛекция 13. Конкурентные коллекции. Аннотации12. Байесовский подход12. Байесовский подходЛекция 12. Примитивы синхронизации и конкурентные коллекцииЛекция 12. Примитивы синхронизации и конкурентные коллекции11. Тысяча и один способ выстрелить себе в ногу, проверяя гипотезы11. Тысяча и один способ выстрелить себе в ногу, проверяя гипотезыЛекция 11. Многопоточность в JavaЛекция 11. Многопоточность в JavaЛекция 10. Ввод-выводЛекция 10. Ввод-вывод10. Линейная регрессия10. Линейная регрессия9. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Линейная регрессия9. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Линейная регрессияЛекция 9. Stream API Терминальные операции и коллекторыЛекция 9. Stream API Терминальные операции и коллекторы8. Гипотезы согласия. Гипотезы однородности. A/B тесты8. Гипотезы согласия. Гипотезы однородности. A/B тестыЛекция 8. Элементы функционального программирования. Stream APIЛекция 8. Элементы функционального программирования. Stream API7. Простая гипотеза и простая альтернатива. Гипотезы о характеристиках7. Простая гипотеза и простая альтернатива. Гипотезы о характеристикахЛекция 7. Map, hashcode, компараторыЛекция 7. Map, hashcode, компараторы6. Проверка гипотез: основы6. Проверка гипотез: основыЛекция 6. Обобщенные типы и коллекцииЛекция 6. Обобщенные типы и коллекции5. М-оценки. Робастность. Эффективность5. М-оценки. Робастность. ЭффективностьЛекция 5. Исключения, try-catch,  обобщенные типыЛекция 5. Исключения, try-catch, обобщенные типы
Яндекс.Метрика