Cómo debuguear en Python
Aceptada
Esta charla es una colección de consejos y ejemplos prácticos sobre cómo debuguear código Python, de manera de poder ser más eficiente a la hora de encontrar los problemas del mismo, para poder solucionarlos, y mejorar de esa manera nuestra productividad.
Tipo: Charla estandard, 25 minutos
Nivel: Principiante
Disertantes: Facundo Batista
Biografiá del Disertante: Facundo Batista es Ingeniero Electrónica de la Universidad Nacional de La Matanza, con un Master en Ingeniería de la Innovación en la Universidad de Bologna, Italia. Trabajó en Movistar (antes Unifón) durante seis años, luego fué Jefe de Desarrollo en CycleLogic, Arquitecto de Soluciones en Ericsson Argentina, y Senior Software Developer haciendo Python en Canonical por más de 14 años. Fue profesor en la Universidad de La Matanza y en diversas instituciones secundarias y terciarias. También posee una amplia experiencia como analista de sistemas y programador, tanto freelance como bajo contrato, en diversos sistemas en múltiples plataformas y lenguajes. Siguiendo en el ámbito de la programación, ama Python, habiéndose convertido en Desarrollador Oficial del lenguaje y miembro de la Python Software Foundation, fundando luego Python Argentina. Fue invitado como expositor a numerosas conferencias nacionales e internacionales y dictó cursos de Python en Universidades, ámbitos terciarios, y para particulares y empresas, fundando luego la Escuelita Python. También participa en cantidad de proyectos libres, entre los que se encuentran PyEmpaq, CDPedia, Encuentro, Fades, Lalita, Magicicada, Launcherposta, Enjuewemela, Linkode, y más.
Horario: 10:00 - 10:30 - 09/09/2023
Sala: Salón de Actos FRLP
Etiquetas/Tags: debug depuración problemas tips herramientas
Descripción completa
Obviamente, al escribir código, no siempre funciona al primer intento. A veces corregirlo es fácil, en otras oportunidades encontrar qué es lo que no está bien lleva tiempo. Esta charla es una serie de consejos prácticos (y ejemplos en vivo) sobre cómo debuguear código Python. Aplicando estos consejos, el tiempo de depuración del código se reduce notablemente, lo cual incrementa nuestra productividad.