Descubra como os entry points do Python criam aplicações poderosas e extensíveis. Um guia completo para a descoberta de plugins usando setuptools e importlib.metadata.
Domine o Conda para computação científica. Aprenda a criar, gerenciar e compartilhar ambientes isolados para pesquisa reproduzível em diferentes sistemas operacionais.
Um guia completo sobre o formato de distribuição Wheel e a criação de pacotes binários para Python, garantindo distribuição de software eficiente e confiável.
Uma comparação detalhada de setup.py e pyproject.toml para gestão de pacotes Python, cobrindo melhores práticas, estratégias de migração e ferramentas modernas.
Domine o Pipenv para gerenciar dependências de projetos Python e otimize seu fluxo de trabalho com ambientes virtuais. Aprenda boas práticas e técnicas avançadas.
Guia completo para configurar ambientes virtuais Python (virtualenv e venv), garantindo isolamento de projetos e gestão de dependências para desenvolvedores globalmente.
Explore o Poetry, uma ferramenta moderna de gerenciamento de dependências e empacotamento em Python, e como ele otimiza seus projetos para desenvolvedores em todo o mundo.
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Melhore a qualidade e a manutenibilidade do seu código Python com o Pylint. Este guia abrange instalação, configuração, boas práticas e exemplos práticos para desenvolvedores em todo o mundo.
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Domine Tox para testes multiequipamento. Este guia cobre tox.ini, CI/CD e estratégias para código Python perfeito em diferentes versões, dependências e SOs.
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Descubra o teste baseado em propriedades com a biblioteca Hypothesis do Python. Vá além dos testes baseados em exemplos para encontrar casos extremos e construir software mais robusto e confiável.
Aumente a eficiência e a manutenibilidade em seus projetos Python com estratégias de especialistas para organizar casos de teste usando o framework unittest. Aprenda as melhores práticas de desenvolvimento de software global.
Desbloqueie a qualidade do código com o módulo `trace` integrado do Python. Aprenda sobre cobertura de declarações, sua importância e como usar `trace` via linha de comando e programaticamente.
Domine as fixtures do pytest para testes eficientes e fáceis de manter. Aprenda princípios de injeção de dependência e exemplos práticos para criar testes robustos e confiáveis.
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