Освойте Pipenv для управления зависимостями проектов Python и оптимизируйте свой рабочий процесс разработки с помощью виртуальных сред. Изучите лучшие практики и продвинутые методы.
Подробное руководство по настройке виртуальных сред Python с использованием virtualenv и venv, обеспечивающее изоляцию проектов и управление зависимостями для разработчиков во всем мире.
Изучите Poetry — современный инструмент управления зависимостями и упаковки Python, который оптимизирует ваши проекты для разработчиков по всему миру.
Освойте искусство создания профессиональной документации API с помощью Python Sphinx. Изучите лучшие практики, эффективные стратегии и примеры из реального мира.
Изучите Bandit, мощный инструмент для проверки безопасности кода Python. Узнайте, как обнаруживать распространенные уязвимости, внедрять методы безопасного кодирования и повышать общий уровень безопасности вашего программного обеспечения.
Изучите MyPy, статический анализатор типов Python, для улучшения качества кода, сокращения ошибок во время выполнения и повышения поддерживаемости. Узнайте о преимуществах статического анализа для глобальных команд разработки.
Повысьте качество и поддерживаемость вашего Python-кода с помощью Pylint. Это руководство охватывает установку, настройку, лучшие практики и примеры для разработчиков по всему миру.
Подробное руководство по настройке Flake8 для проектов на Python, обеспечивающее единый стиль кода и улучшающее его качество в международных командах разработчиков.
Освойте Tox для многосредового тестирования. Это руководство охватывает конфигурацию tox.ini, интеграцию CI/CD и стратегии для обеспечения безупречной работы вашего Python-кода.
Откройте для себя Black, бескомпромиссный форматировщик кода Python, который обеспечивает единообразный стиль, улучшая читаемость и взаимодействие в глобальных командах. Узнайте, как интегрировать Black в свой рабочий процесс и использовать его преимущества.
Узнайте, как эффективно интегрировать Coverage.py для анализа покрытия кода в ваших проектах Python. Руководство для международных команд.
Откройте для себя тестирование на основе свойств с библиотекой Hypothesis в Python. Выйдите за рамки тестов на основе примеров, чтобы находить крайние случаи и создавать более надежное ПО.
Повысьте эффективность и поддерживаемость ваших Python-проектов с помощью экспертных стратегий организации тестовых случаев, используя встроенный фреймворк unittest. Узнайте лучшие практики для глобальной разработки ПО.
Повысьте качество кода с модулем trace в Python. Изучите анализ покрытия операторов, его важность и способы использования 'trace' через командную строку и программно для надежного ПО.
Освойте фикстуры pytest для эффективного и поддерживаемого тестирования. Изучите внедрение зависимостей и примеры для написания надежных тестов.
Раскройте потенциал модуля Doctest в Python для написания исполняемых примеров в вашей документации. Узнайте, как создавать надежный, самотестирующийся код.
Раскройте весь потенциал отладчика Pdb для Python. Изучите интерактивные техники отладки, команды и лучшие практики для эффективного устранения проблем в вашем коде.
Полное руководство по созданию надежной инфраструктуры веб-безопасности: компоненты, стратегии и лучшие практики для глобальных организаций.
Раскройте мощь комплексных чисел в Python. Это руководство охватывает основные операции, прямоугольную и полярную формы, преобразования и передовые приложения для инженеров и ученых по всему миру.
Подробное руководство по использованию методов статистического профилирования кода для выявления и устранения узких мест в производительности ваших приложений.