Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

  1. Урок 1. 00:14:15
    Открытие конференции PiterPy 2023
  2. Урок 2. 00:48:37
    Ottergon: современные способы написания биндингов
  3. Урок 3. 00:42:40
    Создаем свою копию с помощью fine-tuned LLM
  4. Урок 4. 00:46:56
    Trunk-Based Development в enterprise
  5. Урок 5. 01:00:01
    Python и другие языки в бэкенд-разработке
  6. Урок 6. 00:38:26
    Как выжать максимум из Code Review. Бусидо программиста
  7. Урок 7. 00:29:49
    Monkey patching
  8. Урок 8. 00:45:42
    Композиционное тестирование на Python
  9. Урок 9. 00:49:12
    Эволюция Python: прогресс или тупик
  10. Урок 10. 00:48:45
    Векторы атак: взгляд разработчика
  11. Урок 11. 00:45:57
    Python + Rust = ?
  12. Урок 12. 00:30:14
    «100 к 1» на подведении итогов онлайн-части PiterPy 2023
  13. Урок 13. 00:46:37
    Типичные задачи биоинформатики
  14. Урок 14. 00:18:43
    Открытие офлайн-части конференции PiterPy 2023
  15. Урок 15. 00:47:22
    Инфраструктурный Python
  16. Урок 16. 00:46:24
    Вывести типы из Python: проблемы анализа Python-кода
  17. Урок 17. 00:43:51
    Hatch: пакетный менеджер для Python, который вы еще не пробовали
  18. Урок 18. 00:47:09
    В Python есть готовый фронтенд для вашего компилятора
  19. Урок 19. 00:43:49
    Лень, логика и работорговля в реалиях парсинга магазинов
  20. Урок 20. 00:44:34
    Как мы делаем помощника программиста
  21. Урок 21. 00:47:10
    По горячим путям: использование библиотек на Rust в Python
  22. Урок 22. 00:37:12
    ClearML для обучения нейронных сетей: почему он и как мы с ним подружились
  23. Урок 23. 00:38:42
    Django + Keycloak: доверьте аутентификацию профессионалам
  24. Урок 24. 00:47:42
    Python — побег из террариума: проблемы переносимости и их решения
  25. Урок 25. 00:44:58
    Разработка проектов с языковыми моделями
  26. Урок 26. 00:46:28
    6 причин подумать, прежде чем использовать WebSocket
  27. Урок 27. 00:52:07
    ChatGPT как персональный раб разработчика
  28. Урок 28. 00:39:30
    Переезжаем на pyproject и tox
  29. Урок 29. 00:47:03
    Process Mining и большие данные: о чем не говорят создатели сервисов и библиотек
  30. Урок 30. 00:48:00
    Имя мне — скорость
  31. Урок 31. 00:46:19
    Model serving. Какой фреймворк выбрать?
  32. Урок 32. 00:46:34
    Тестирование через fake injection в Django
  33. Урок 33. 00:49:12
    Да, у нас есть тесты. А толку?
  34. Урок 34. 00:38:43
    Автоматическая разметка баз данных с помощью ML-инструментов и ее проблемы
  35. Урок 35. 00:46:31
    За пределами тривиальных случаев аннотаций типов, или Как сделать статический анализатор типов своим лучшим другом
  36. Урок 36. 00:45:58
    Эволюция MLOps в Циан
  37. Урок 37. 00:47:39
    Практическая телеметрия на примере OpenTelemetry
  38. Урок 38. 00:38:30
    Джун против панды: антипаттерны библиотеки pandas
  39. Урок 39. 00:49:24
    Как готовить Domain Driven Design
  40. Урок 40. 00:42:55
    Операция «запрос – ответ». Наш подход к генерации клиентов для межсервисного взаимодействия
  41. Урок 41. 00:42:37
    Raytracer на Python
  42. Урок 42. 00:47:07
    Бессерверный подход к архитектуре и разработке ПО
  43. Урок 43. 00:34:30
    Как быстро и безболезненно закрыть регресс в API из связки PyTest + JSON Schema
  44. Урок 44. 01:02:34
    Питоны и их вымершая родня
  45. Урок 45. 00:08:48
    Закрытие конференции PiterPy 2023