November 2023
Intermediate to advanced
576 pages
13h 30m
German
Zusätzlich zu den fortgeschrittenen interaktiven Werkzeugen, die im vorherigen Kapitel besprochen wurden, bietet Jupyter eine Reihe von Möglichkeiten, den ausgeführten Code zu untersuchen und zu verstehen, beispielsweise durch das Auffinden von Fehlern in der Logik oder einer unerwartet langsamen Ausführung. Dieses Kapitel stellt einige dieser Werkzeuge vor.
Bei der Entwicklung von Code und der Datenanalyse spielen auch Versuch und Irrtum immer eine gewisse Rolle. IPython bringt einige Tools mit, um diesen Vorgang zu optimieren. In diesem Abschnitt werden wir uns kurz mit einigen Optionen zur Konfiguration der Fehlerberichterstattung (Exceptions) in IPython befassen. Anschließend erkunden ...
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