PyCharm: профессиональная работа на Python
Раскройте возможности PyCharm для создания деловых, научных и веб-приложений на Python!
PyCharm – лучшая профессиональная среда разработки для программистов Python среди множества доступных интегрированных сред. Независимо от того, в каких целях используется Python – для общих задач автоматизации, создания утилит, веб-приложений, анализа данных, машинного обучения или бизнес-приложений, – инструменты PyCharm упрощают выполнение сложных задач и оптимизируют общую производительность.
В процессе чтения вы:
• изучите базовые и расширенные функции PyCharm;
• установите, сконфигурируете и настроите в PyCharm свои проекты Python;
• узнаете, как разрабатывать веб-приложения с помощью Flask, Django, FastAPI и Pyramid;
• откроете для себя возможности PyCharm по управлению базами данных и визуализации данных;
• освоите автоматизацию написания кода, отладку и удаленную разработку в PyCharm;
• научитесь выполнять задачи по обработке данных с помощью блокнотов Jupyter, NumPy и pandas.
Книга адресована как опытным разработчикам на Python, так и новичкам.
Эффективная разработка Python-проектов в PyCharm
PyCharm помогает организовать полноценную разработку на Python — от написания небольших скриптов до создания масштабных программных решений. Среда поддерживает работу с проектами, библиотеками и инструментами разработчика, позволяя сделать программирование на Python более удобным и структурированным.
Для тех, кто изучает IDE для Python, PyCharm станет практичным инструментом для освоения современных подходов к разработке. В книге рассматриваются возможности редактора кода Python, настройка проектов, автоматизация рутинных операций и использование популярных технологий, востребованных в реальных IT-проектах.
Python для веб-разработки и анализа данных
Отдельное внимание уделено практическим задачам: созданию сайтов на Python, разработке серверных приложений и работе с данными. Использование Django, Flask и FastAPI позволяет познакомиться с современными инструментами веб-разработки, а NumPy, pandas и Jupyter Notebook — с обработкой и анализом больших объемов информации.
