Python Advanced Concepts
You will acquire practical skills in Python's modules and imports for efficient code management. Master advanced Error Handling techniques for more reliable applications, automate file operations with File Handling, and learn robust testing strategies with Pytest and Unittest to ensure your code's integrity.Show more
Corso
180 Studenti già iscrittiAvanzato
Esperienza raccomandata32 capitoli
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Cosa imparerai
- Master best practices for importing and managing dependencies.
- Ensure robust error handling in your applications by handling exceptions, including creating custom exception classes, and using context managers.
- Automate file operations in your projects.
- Master automation testing with Pytest and Unittest. Learn how to effectively cover various test cases.
Dettagli da conoscere
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Valutazioni27 compiti
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Ci sono 6 moduli in questo corso
You will acquire practical skills in Python's modules and imports for efficient code management. Master advanced Error Handling techniques for more reliable applications, automate file operations with File Handling, and learn robust testing strategies with Pytest and Unittest to ensure your code's integrity.If you find yourself frustrated with import statements, the difference between modules and libraries, or managing your Python project structure, this section is your key to clarity.
- Python Project Structure: Organizing Code for ScalabilityAnteprima
- Understanding Python ModulesAnteprima
- Importing Modules in Python: Best Practices for Code ReusabilityAnteprima
- Exploring Python Libraries: Built-in and Third-Party SolutionsAnteprima
- Python Standard Library: Essential Modules for Everyday TasksAnteprima
- Managing Python PackagesAnteprima
Want to debug your code effectively and understand the power of leveraging various errors? This section demystifies error handling in Python, showcasing why it’s crucial for developers to master these skills for robust applications.
- Fundamentals of Error Handling in Python: Preventing Code CrashesAnteprima
- Raising Exceptions in Python: Triggering and Managing ErrorsAnteprima
- Executing Code After Exceptions: Handling Cleanup OperationsAnteprima
- Using Assertions in Python: Debugging and Ensuring Code IntegrityAnteprima
- Best Practices for Exception HandlingAnteprima
Eager to automate file operations in your projects? This section delves into the essentials of file handling in Python, equipping you with the tools to read, write, and manage files efficiently for smoother, more powerful applications.
- Introduction to File Handling in PythonAnteprima
- Reading and Writing Files: Handling Text and Data EfficientlyAnteprima
- Advanced File Operations: Modifying and Managing File ContentAnteprima
- Working with File Paths in PythonAnteprima
- Using Context Managers for File Handling in PythonAnteprima
- Creating Custom Context ManagersAnteprima
- Handling Binary Files in PythonAnteprima
You will learn the ins and outs of testing with Pytest and the fundamentals of Test-Driven Development (TDD). This section guides you through creating robust tests that enhance your code's reliability and streamline your development process.
Master automation testing with Unittest. Learn how to cover various test cases effectively using setup, teardown, and mocking.
- Introduction to Unittest in Python: Writing Structured Unit TestsAnteprima
- Using Assert Methods in Unittest: Validating Test ResultsAnteprima
- SetUp and TearDown in Unittest: Managing Test EnvironmentsAnteprima
- Mocking Techniques in Unittest: Simulating DependenciesAnteprima
- Advanced Mocking in UnittestAnteprima
In Python, iterators and generators are key concepts that enable efficient and memory-friendly data processing. While iterators follow a specific protocol for accessing data sequentially, generators simplify iteration by producing values on demand with the yield keyword. This section explores these concepts and their practical applications, helping you master memory-efficient programming.
- Python Iterables: Understanding Sequences and Data StructuresAnteprima
- Understanding Iterators in PythonAnteprima
- Lazy Evaluation in Python: Optimizing Memory and PerformanceAnteprima
- Introduction to Generators: Yielding Values for Efficient IterationAnteprima
- Practical Applications of Generators: Real-World Use CasesAnteprima
Scelto dagli studenti delle migliori scuole
Includendo 30 di le 30 migliori università degli U.S.A.
Perché le persone scelgono Codefinity per la loro carriera
Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.
Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Raccomandato se sei interessato ad impararePython
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Domande frequenti
Codefinity vale l'investimento?
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