Daniel是一名拥有15年以上iOS专业经验的全栈开发人员, Android, and server-side development. 他开发了几个应用程序，并在App Store上发布. Daniel是一位经验丰富的导师，他可以解释技术概念，并支持非技术人员做出明智的决策. 他喜欢帮助他的客户从头开始构建应用程序，并重新启动旧项目, as he excels at organizing projects, hiring new roles, 管理开发过程.
Matt has officially worked as a Python-based data scientist for the past six years; however, 在过去的十年里，他一直在研究统计学和编程的交叉领域(在数据科学家这个术语流行之前)。. 他将强大的技术技能与实验设计和统计推断的严格背景相结合. More recently, 他一直专注于机器学习, 包括一些自然语言处理和计算机视觉.
Seth是Salesforce的一名顾问，专门从事数据驱动业务的流程创建和实施. 拥有超过八年的工作经验和对高效解决问题的热爱, 他对任何项目都是一个很好的补充. Seth believes that communication, first and foremost, 与客户合作成功的关键是什么, 但是，一致的工作时间表和冲刺工作也有助于保持每个人都在同一页面上.
Since 2014, 马修一直在他热爱的领域从事专业工作, 软件和数据——最终他在2017年与人共同创立了Rubota公司. Before that, 在过去的十年里，他一直在康奈尔大学从事统计和生物物理学方面的科学研究. All in all, Matthew is an engaging, 善于沟通，对知识和理解充满热情.
没有Toptal就不会有Tripcents. Toptal Projects使我们能够与产品经理一起快速发展我们的基金会, lead developer, and senior designer. 在60多天的时间里，我们从概念到Alpha. 其速度、知识、专业知识和灵活性是首屈一指的. Toptal团队是tripcents的一部分，就像tripcents的任何内部团队成员一样. 他们像其他人一样贡献并拥有开发的所有权. We will continue to use Toptal. 作为一家初创公司，它们是我们的秘密武器.
与我合作的开发者都非常出色——聪明、有动力、反应灵敏. 过去很难找到高质量的工程师和顾问. Now it isn't.
Ryan Rockefeller
CEO
Toptal立即理解了我们的项目需求. 我们遇到了一位来自阿根廷的杰出自由职业者, from Day 1, immersed himself in our industry, blended seamlessly with our team, understood our vision, and produced top-notch results. Toptal使与高级开发人员和程序员的联系变得非常容易.
At Toptal, 我们对Python开发服务的专家进行了全面筛选，以确保我们只为您匹配最高水平的人才. Of the more than 200,每年有5000人申请加入Toptal网络, fewer than 3% make the cut. 你将与工程专家(而不是一般的招聘人员或人力资源代表)一起了解你的目标, technical needs, and team dynamics. 最终的结果是:经过专家审查的人才从我们的网络，定制匹配，以满足您的业务需求.
我可以在48小时内通过Toptal聘请Python开发服务专家吗?
取决于可用性和进度, 您可以在注册后48小时内开始与Python开发服务专家一起工作.
Python开发服务的Toptal专家的无风险试用期是多长?
我们确保您与Python开发服务专家之间的每次约定都从长达两周的试用期开始. 这意味着你有时间确认订婚是否成功. 如果你对结果完全满意, 我们会给你开时间单的，你愿意多久我们就多久. 如果您不完全满意，我们不会向您收费. From there, we can either part ways, 或者我们可以为您提供另一位可能更合适的专家，我们将与他开始第二轮谈判, no-risk trial.
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你准备好雇佣Python开发人员的十个明显迹象
一般来说，任何项目都可以用任何编程语言完成，比如Java、C或Python. However, 拥有技术需求和业务优先级的具体列表可以帮助您决定采取哪条路径. 本指南将概述Python编程的一些技术优势, 同时考虑到企业可能需要什么，以及你在项目的不同阶段可能看到的迹象.
1. Prototyping and Iterating Quickly
假设你有一个好主意，你想把它做成一笔生意. At this stage, 你的目的主要是了解你的客户，并尽快从他们那里得到反馈.
More often than not, 您不需要优化每一段代码:只需将一些紧密嵌套的循环及其实现的算法移到C模块中，而将外部世界留在Python中就足够了. 一个有才华的Python开发人员会注意到在哪里画一条线以及哪些算法值得. In fact, 许多机器学习Python库通过嵌入用C或Fortran编写的知名库来采用这种方法.
但是测试套件至少要在每次部署之前执行. For this reason, 测试套件还可以作为记录代码的一种很好的方式，这种方式总是最新的, runnable, and provably correct. 它还将帮助新团队成员融入团队，更快地提高工作效率.
当您执行测试套件时，您可以打开被调用的内容 code coverage, 它生成一个报告，告诉您测试套件覆盖了代码的哪些部分, which are not covered, and which are covered too much. 因此，您从代码覆盖率中获得的信息是双重的:一方面, 您可以获得有关测试套件本身运行状况的信息, 另一方面，您可以感受到测试套件的结果是多么值得信赖. For instance, 一个拥有100%通过率和1000个测试的测试套件如果只覆盖0个测试，那么它是不值得信赖的.1% of the code.
