J'ai essayé PyQ

Qu'est-ce que PyQ?

Il s'agit d'un service payant pour étudier Python fourni par Bee Proud Co., Ltd. (https://pyq.jp/)

Bon point

Étant donné que tout le travail est terminé dans le navigateur, vous pouvez étudier à partir de n'importe quel ordinateur sans avoir besoin de paramètres d'environnement. Vous pouvez voir les questions, les réponses, les éditeurs, les résultats d'exécution et les terminaux sur un seul écran. (Les terminaux ont des privilèges limités.) Les cours vont de l'apprentissage de base de la programmation à la production d'applications Web à grande échelle, il convient donc aux utilisateurs débutants et avancés. ↓ Écran de travail (au 27 juin 2017) スクリーンショット 2017-06-21 18.35.02.png

point important

Au contraire, les paramètres d'environnement ne sont pas expliqués, vous devez donc le faire vous-même pour créer un environnement d'exécution sur votre propre PC. Il est nécessaire d'étudier avec le document officiel car l'explication est difficile à comprendre à partir de l'élément de Django. https://www.djangoproject.com/

Convient à une telle personne

・ Les personnes qui souhaitent étudier la programmation fermement ・ Les personnes intéressées par la création de sites EC ・ Les personnes qui utilisent Python en entreprise


### Impressions que j'ai essayé d'utiliser C'était un cadre très gentil et facile à utiliser dans ce genre de service d'étude. Comme il y a de nombreux problèmes, il faudra un certain temps pour tous les résoudre, mais j'ai ressenti un sentiment d'accomplissement car les éléments effacés sont affichés de manière à pouvoir être vus. Si vous avez de l'expérience en programmation, vous pouvez résoudre la première moitié sans aucun problème. Dans la seconde moitié, je vais créer une application web spécialisée utilisant le framework Django, mais j'ai trouvé cela difficile à résoudre car il n'y a pas autant d'explications que dans la première moitié. De nombreux contenus sont en cours d'ouverture dans les cours appliqués de PyQ, et il semble que d'autres contenus d'apprentissage de la programmation Web seront ajoutés à l'avenir.

Recommended Posts

J'ai essayé PyQ
J'ai essayé de gratter
J'ai essayé AutoKeras
J'ai essayé le moulin à papier
J'ai essayé django-slack
J'ai essayé Django
J'ai essayé spleeter
J'ai essayé cgo
J'ai essayé d'utiliser paramétré
J'ai essayé d'utiliser la mimesis
J'ai essayé d'utiliser anytree
J'ai essayé d'exécuter pymc
J'ai essayé le spoofing ARP
J'ai essayé d'utiliser aiomysql
J'ai essayé d'utiliser Summpy
J'ai essayé Python> autopep8
J'ai essayé d'utiliser coturn
J'ai essayé d'utiliser Pipenv
J'ai essayé d'utiliser matplotlib
J'ai essayé d'utiliser "Anvil".
J'ai essayé d'utiliser Hubot
J'ai essayé d'utiliser ESPCN
J'ai essayé PyCaret2.0 (pycaret-nightly)
J'ai essayé d'utiliser openpyxl
J'ai essayé le deep learning
J'ai essayé AWS CDK!
J'ai essayé d'utiliser Ipython
J'ai essayé de déboguer.
J'ai essayé d'utiliser PyCaret
J'ai essayé d'utiliser cron
J'ai essayé la mapview de Kivy
J'ai essayé d'utiliser ngrok
J'ai essayé d'utiliser face_recognition
J'ai essayé d'utiliser Jupyter
J'ai essayé de déplacer EfficientDet
J'ai essayé la programmation shell
J'ai essayé d'utiliser doctest
J'ai essayé Python> décorateur
J'ai essayé d'exécuter TensorFlow
J'ai essayé Auto Gluon
J'ai essayé d'utiliser du folium
J'ai essayé d'utiliser jinja2
J'ai essayé AWS Iot
J'ai essayé l'optimisation bayésienne!
J'ai essayé d'utiliser du folium
J'ai essayé d'utiliser la fenêtre de temps
J'ai essayé les réseaux d'itération de valeur
J'ai essayé fp-growth avec python
J'ai essayé de gratter avec Python
J'ai essayé la classification d'image d'AutoGluon
J'ai essayé d'apprendre PredNet
J'ai essayé Learning-to-Rank avec Elasticsearch!
J'ai essayé d'utiliser easydict (mémo).
J'ai essayé d'organiser SVM.
J'ai essayé la reconnaissance faciale avec Face ++
J'ai essayé d'utiliser RandomForest
J'ai essayé le clustering avec PyCaret