Pants: Python工程化 必备构建工具 主讲人： 沈达 – 比图科技数据工程师 Pants 2 https://www.pantsbuild.org 面向任意规模代码仓库的高性能、可扩展、用户友好的构建系统。 由 主要实现 用 定义构建 对 支持最好 Pants 1 诞生于推特 Pants 2 涅槃重生 由Toolchain赞助 人生苦短，我用Python 用户 JupyterLab JupyterLab 痛点：如何快速启动 痛点：如何分享、协作 痛点：如何管理依赖 开发者 (企业) Rikai by ETO.AI 痛点：Python/Java混合编程 痛点：多个Py子项目在一个仓库 开发者 （业余） SymPy plugin of TeXmacs 痛点：pip install sympy Python without Pants 电影《青蛇》00:56:12 附近 Python with Pants 《青蛇》中的小青 / 《白蛇传》是国家级非物质文化遗产 个人：JupyterLab最佳实践 用户 JupyterLab 痛点：如何快速启动 痛点：如何分享、协作 痛点：如何管理依赖 模版工程 https://github.com/da-tubi/jupyterlab-best-practice 企业项目：多个子项目的Python代码仓库 模版工程 https://github

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Django 项目， 第五部分 自动化测试简介 自动化测试是什么？ 为什么你需要写测试 测试将节约你的时间 测试不仅能发现错误，而且能预防错误 测试使你的代码更有吸引力 测试有利于团队协作 基本测试策略 第一个测试 首先得有个 Bug 写个测试来发现 Bug 运行测试 修复 Bug 更全面的测试 测试视图 针对视图的测试 Django 测试工具之 Client 改善视图代码 规划时没有包含测试是不科学的。” 其他的开发者希望在正式使用你的代码前看到它通过了测试，这是你需要写测试的另一个重要原因。 前面的几点都是从单人开发的角度来说的。复杂的应用可能由团队维护。测试的存在保证了协作者不 会不小心破坏了了你的代码（也保证你不会不小心弄坏他们的）。如果你想作为一个 Django 程序 员谋生的话，你必须擅长编写测试！ 测试有几种不同的应用方法。 一些开发者遵循 测试驱动开发（test-driven 字段比当前时间还晚时也会返回 True（这 是个 Bug）。 你能从管理页面确认这个 Bug。创建一个发布日期是将来的投票，在投票列表里你会看到它被标明为 测试使你的代码更有吸引力 测试有利于团队协作 基本测试策略 第一个测试 首先得有个 Bug 创建你的第一个 Django 项目， 第五部分 - 55 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 最近发布（published

（程序），比如 ls、cat、nano、ssh 等，这些命令我们在后面会用到。 使用 Git Git 是一个流行的版本控制工具，我们可以用它来记录程序源码和文件的变动情 况，或是在编程时进行多人协作，你可以把它看做一个优雅的代码变动备份工具。 如果你还不熟悉 Git 也没关系，可以先按照书中的命令去做，有时间再去了解原 理。现在要做的第一件事就是在你的电脑上安装 Git （可以执行 git 创建，这部分操作你也可以使用编辑器来完成。 将程序托管到 GitHub（可选） 这一步是可选的，将程序托管到 GitHub、GitLab 或是 BitBucket 等平台上，可以更 方便的备份、协作和部署。这些托管平台作为 Git 服务器，你可以为本地仓库创建 远程仓库。 首先要注册一个 GitHub 账户，点击访问注册页面，根据指示完成注册流程。登录 备用。 设置 SSH 密钥 一

Code与Python——Jupyter Notebook 最佳实践 最佳实践 最佳实践——项目管理 最佳实践——Git 增强（Git Graph） 最佳实践——Git 增强(Git Lens) 最佳实践——协作开发(VS Live Share) 最佳实践——远程开发(Remote Development) 提问时间 THANK YOU 二维码

Codespace 中访问 GPU 可以让开发人员更快地运行复杂的 ML 模型，GPU 的组合以及对 Jupyter 笔记本和 Codespaces 标准化、 可重复环境的支持使得数据科学和 ML 工作负载的协作变得更加容易， 因为 开发人员不必为复杂的设置和本地安装而苦恼，更不用说在动力 不足的桌面工作站上运行了 申请地址: http://aka.ms/codespaces_sku_request 这是一个真实例子

TensorFlow Hub TensorFlow Lite TensorFlow JS 5. Pipeline Kubeflow Runtime Airflow Runtime 6. 协作 Takeaways • 在不同设备上执行训练 • 基于AI产品的全流程 • 深度学习实践： • 质量 • 效率 • 专注 • 稳定 • 参与和行动！！！ THANK YOU 希望对大家有所帮助和启发

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