📌 Андрей Шарапов — PyPy: ускоряем Python с помощью Python - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Андрей Шарапов — PyPy: ускоряем Python с помощью Python в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Андрей Шарапов — PyPy: ускоряем Python с помощью Python или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Андрей Шарапов — PyPy: ускоряем Python с помощью Python в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Андрей Шарапов — PyPy: ускоряем Python с помощью Python

Подробнее о конференции PiterPy: https://jrg.su/QZ6wK1 — — Скачать презентацию с сайта PiterPy — https://jrg.su/HI0tmd В вопросе выжимания производительности из микросервисов на Python чаще всего можно услышать варианты переписать на asm, Go, Rust, Node.js и т. д. Что это значит для Python-команды? Найм дорогого специалиста под одну задачу или переобучение Python-разработчика с размытием фокуса компетенций на два стека. Что, если можно на порядок поднять производительность CPU-bound операций, не меняя стек и не расширяя команду?

Comments