Курс Python Full Stack розробник [javarush]

Курс Python Full Stack розробник
Язык украинский



От "базы" к продвинутым технологиям
5 модулей обучения: лекции, задачи, практические проекты.
Продолжительность курса –⁠ год

Онлайн-занятия с менторами
Видеолекции с разбором новых тем дважды в неделю, видеозаписи предоставляются

Усиленная подготовка к первой работе в IT
Консультация с HR-экспертом по резюме, видеолекции о подготовке к собеседованиям

3 причины, почему тебе следует выбрать Python для обучения и старта карьеры разработчика:

• Простота изучения
  у Python чистый и понятный синтаксис. Этот язык идеален для новичков даже без технической базы. Простая структура кода позволяет быстрее разрабатывать и поддерживать приложения, проводить исследования.
  
  
• Выход на глобальный IT-рынок
  Спрос на Python-программистов высок, и они могут выбирать из сотен тысяч вакансий по всему миру. Python-разработчик уровня Middle в США зарабатывает $127 тысяч в год, а Senior-специалист – от $163 тысяч.

• Python - будущее разработки
  Этот язык используется в анализе данных, машинном обучении, веб-разработке, облачных проектах, DevOps и научных исследованиях. Python также популярен в разработке игр, Интернете вещей, кибербезопасности и образовании. Все технологии будущего, в том числе искусственный интеллект и автоматизация, будут активно использовать Python.

Программа

Модуль 1. Python Core
Модуль 2. Fullstack
Модуль 3. Django
Модуль 4. Асинхронные API, FastAPI и интеграция с фронтендом
Модуль 5. Architecture&Logic

Спойлер: Подробная программа

Модуль 1. Python Core

Основы программирования на Python

• Знакомство с ИТ-индустрией. Устройство ИТ-компаний и разработка продукта.
• Настройка среды разработки. Установка и работа в PyCharm. Создание первого проекта. Знакомство с Python и основы Scrum.
• Основы синтаксиса Python. Переменные, операторы и ввод данных. Условные конструкции if/else. Циклы for и while.
• Типы данных в Python: числовые, действительные, логические. Преобразование типов. Создание функций, параметров, return и области видимости переменных.
• Коллекции: списки (List) и кортежи (Tuple). Работа с элементами: сложение, удаление, срезы. Циклы и генераторы списков.
• Коллекции: множество (Set). Операции над множеством. Продвинутая работа со строчками, срезы и escape-символы.
• Коллекции: словари (Dictionary) и постоянные множества (frozenset). Работа с парами ключ-значение. Циклы и генераторы словарей.
• Расширенные возможности функций: лямбды, замыкания, генераторы и декораторы. Работа со встроенными библиотеками. Модуль datetime.
• Основы ООП. Классы и объекты, инициализаторы. Наследование, полиморфизм, множественное наследование и порядок методов (MRO).
• Ошибки и исключения. Обработка исключений с помощью try-except. Создание собственных исключений. Настройка программ в PyCharm.
• Модули и пакеты. Импорт и создание собственных модулей. Пакетные менеджеры. Итераторы и перегрузки операторов.
• Работа с файлами: чтение, запись, оператор with. Работа с файловой системой и директориями. Сериализация объектов с помощью модуля pickle.
• Формат JSON и его использование. Работа с сетью: HttpClient, Proxy, сокеты. Взаимодействие с публичными и AI API.
• Основы асинхронного программирования Многопоточность и модуль threading. Библиотека asyncio: Event Loop, задания (Task) и Future.
• Работа с системой контроля версий Git и GitHub. Практическое освоение GUI в PyCharm: Commit, Push, Branch. Настройка файла .gitignore.

Итоговый проект

• Создание многофункционального Telegram-бота с интеграцией ChatGPT

Модуль 2. Fullstack

Работа с сетью

• Основы устройства сети: модель OSI, принципы работы подсетей, DNS, NAT и VPN.
• Изучение протокола HTTP: клиент-серверная архитектура, структура URL, HTTP-методы, коды ответов, заголовки и ввод в REST.

Инструменты для данных: работа с Excel и веб-скрейпингом

• Автоматизация работы с данными в Excel с помощью Python и Pandas. Изучение чтения, записи, фильтрации, сортировки и группировки данных. Объединение, очистка таблиц, создание сводных отчетов и их экспорт.
• Изучение основ HTML: структура документа, базовые тэги, списки, таблицы и формы. Ввод CSS: способы подключения, основные, комбинированные и атрибутные селекторы для стилизации элементов.
• Ввод в веб-скрейпинг: установка requests и BeautifulSoup, парсинг HTML. Изучение методов поиска (find, find_all, select) по тегам, атрибутам и CSS-селекторам. Удаление текста и атрибутов из таблиц и списков.
• Продвинутая техника веб-скрейпинга: обход ограничений с помощью user-agent, cookies, прокси и обход CAPTCHA. Работа с динамическим JavaScript-контентом, пагинацией и сложными HTML-структурами. Использование API, настройки повторных попыток, тайм-аутов и кэширования для создания устойчивых и производительных скрейперов.
• Освоение Selenium для автоматизации браузера: настройка драйвера, поиск элементов по ID, class, XPath и CSS. Взаимодействие с формами, кнопками и динамическими элементами, извлечение данных, прокрутка и навигация.
• Разработка и оптимизация устойчивых скриптов: планирование, структурирование кода, логирование, обработка ошибок, обход пагинации и тестирование.

Docker

• Основы Linux. Изучение командной строки, навигация по файловой системе, работа с файлами и директориями.
• Администрирование Linux. Управление пользователями и группами, настройка прав доступа к файлам, мониторинг и управление системными процессами.
• Ввод в Docker. Сравнение контейнеров и виртуальных машин. Установка, основные команды и знакомство с Docker Hub.
• Основы работы с Docker. Создание и управление контейнерами, работа с логами, перенаправление портов и монтаж томов для постоянного хранения данных.
• Работа с Docker-образами. Создание образов с помощью Dockerfile, изучение основных инструкций, управление образами, оптимизация и публикация в Docker Hub.
• Docker Compose. Ввод в оркестрацию контейнеров. Создание docker-compose.yml для управления многоконтейнерными приложениями, настройка сетей, томов и масштабирование сервисов.

Проект: сервер изображений 1.0

• Разработайте простой и эффективный сервис для хостинга изображений. Пользователи могут загружать свои изображения через веб-интерфейс, а получать прямую ссылку для их просмотра или публикации в Интернете. Технологии: Python, Nginx, Docker.

Основы SQL и PostgreSQL

• Исследование реляционной модели данных и синтаксиса SELECT. Фильтрация данных с помощью WHERE, сортировка по ORDER BY, ограничение вывода через LIMIT и OFFSET для пагинации, а также извлечение уникальных значений из DISTINCT.
• Агрегирование и группировка данных. Применение агрегатных функций (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX), группировка результатов с GROUP BY и фильтрация групп по HAVING. Обзор основных числовых и временных типов данных.
• Понимание и обработка NULL значений с помощью IS NULL, COALESCE и CASE WHEN. Использование подзапросов для сложной фильтрации данных с операторами IN и EXISTS.
• Объединение таблиц: освоение INNER JOIN и LEFT JOIN для связывания данных из нескольких таблиц. Изучение концепции внешних ключей и моделирование связей ONE-TO-MANY и MANY-TO-MANY.
• Создание и изменение таблиц с помощью CREATE и ALTER TABLE с использованием ограничений. Вставка, обновление и удаление данных командами INSERT, UPDATE, DELETE.

Проект: сервер изображений 2.0

• Это развитие и усложнение начальной версии сервиса. Ключевое нововведение – интеграция с базой данных PostgreSQL. Вся архитектура по-прежнему строится на Docker и Docker Compose, но теперь включает в себя три взаимосвязанных сервиса: бэкенд на Python, веб-сервер Nginx и базу данных PostgreSQL.

Модуль 3. Django

Бекенд на Django

• Знакомство с Django, архитектура проекта и базовые компоненты
• Настройка окружения: виртуальная среда, установка зависимостей, файлы настроек, конфигурация БД, статические файлы.
• Работа с представлениями (Views) и маршрутизацией (URLConf): создание функций-представлений, связывание URL, динамические URL, обработка параметров.
• Классовые представления (Class-Based Views): отличия от FBV, базовые CBV, TemplateView, ListView, DetailView, переопределение методов.
• HTML и шаблоны Django: контекст, наследование (base.html), теги (include, extends, block), фильтры, статические файлы.
• Создание приложений (Apps): структура, регистрация, маршрутизация на уровне приложений, организация кода в приложении.
• Основы Django ORM: модели, типы полей, миграции, работа по БД через shell, CRUD-операции.
• QuerySets и CRUD: создание, чтение, фильтрация, обновление и удаление данных. Ленивая загрузка, пагинация.
• Связи между моделями: OneToOne, ForeignKey, ManyToMany, работа со связанными объектами, оптимизация запросов.
• Агрегации, аннотации и фильтрация данных: aggregate(), annotate(), Sum, Avg, Count, Q-объекты, F-объекты.
• Django Admin: регистрация моделей, кастомизация отображения, ModelAdmin, фильтры, поиск, действия.
• Django Forms: создание, обработка и валидация форм, встроенные валидаторы, виджеты, отображение ошибок.
• ModelForms: создание форм на основе моделей, хранение данных, кастомизация полей и методов.
• Message Framework: оповещение пользователя, типы сообщений (success, error, info), отображение в шаблонах.
• Аутентификация в Django: User модель, страницы регистрации, входа и выхода, ограничение доступа.
• Ввод в Django REST Framework: установка, настройка, сериализаторы, маршрутизация API, обработка HTTP-методов.
• Сериализация данных по DRF: Serializers, ModelSerializers, настройки полей, вложенные и связанные сериализаторы, валидация.
• Аутентификация и разрешения в DRF: токены, JWT, настройки, использование разрешений.
• Пагинация и фильтрация данных в API: базовые настройки, DjangoFilterBackend, поиск, составление данных.
• ViewSets и Routers: ViewSets, ModelViewSet, GenericViewSet, SimpleRouter, DefaultRouter, кастомизация маршрутов.
• Кастомизация разрешений и безопасность API: IsAuthenticated, IsAdminUser, создание кастомных разрешений, CORS, HTTPS.
• Тестирование API: pytest-django, DRF тест-клиент, тестирование сериализаторов, представлений, Mock-тестирование.
• Документирование API: drf-yasg для Swagger и Redoc, генерация документации, Swagger UI.
• Введение в GraphQL из Django: Graphene-Django, создание API, определение схемы, запросы, мутации, Apollo Client.
• Сложные GraphQL запросы и оптимизация: вложенные запросы, DataLoader, пагинация, фильтрация, обработка ошибок.

Управление проектом на удаленном сервере

• Работа с сервером. Настройка подключения, работа в терминале linux, установка и настройка веб- и прокси-сервера, настройка SGI
• Деплой веб-приложения на сервере. Мониторинг работы приложений
• Работа с контейнерами. Автоматизация деплой. CI/CD
• Дополнительные инструменты. PostgreSQL, Docker Hub, GitHub Actions
• Работа с облаками. Настройка и конфигурация виртуальных машин
• Работа с AWS. Работа с Azure. Google Cloud

Итоговый проект: Интернет-магазин Django/DRF

• Создание полноценного интернет-магазина, который трансформирует готовый статический дизайн в динамическое веб-приложение.
• Разработка будет вестись с акцентом на создание двух основных интерфейсов: традиционный веб-интерфейс для пользователей (с сессионной аутентификацией) и REST API для внешних клиентов (с JWT-авторизацией). Вся инфраструктура будет контейнеризирована с использованием Docker Compose и PostgreSQL.

Модуль 4. Асинхронные API, FastAPI и интеграция с фронтендом

Основы FastAPI и создание API

• Ввод FastAPI: сравнение с другими фреймворками, установка, создание первого API, маршрутизация, параметры запросов, ответы JSON, встроенная документация Swagger.
• Создание асинхронного REST API с FastAPI: async/await, операции CRUD (GET, POST, PUT, DELETE), параметры пути и запросов, обработка ошибок и исключений.
• Валидация данных из Pydantic: создание моделей для валидации входящих и исходящих данных, использование Field, вложенные модели, кастомизация сообщений об ошибках.
• Аутентификация и авторизация из OAuth2 и JWT: концепции OAuth2 и JWT, генерация и проверка токенов, защита эндпоинтов, настройка рефреш-токенов.
• Тестирование FastAPI-приложений по Pytest: установка Pytest, тестирование GET/POST запросов с TestClient, моковка внешних API, тестирование аутентификации, фикстуры.

Управление базами данных (SQL/NoSQL) и кэширование

• Работа с SQLAlchemy: основы ORM, создание моделей данных, выполнение CRUD-операций, реляционные модели, интеграция с FastAPI и Django.
• Миграции с Alembic: роль Alembic, создание и откат миграций, управление версиями БД, интеграция с FastAPI и Django, синхронизация миграций.
• Введение в NoSQL базы данных (MongoDB): особенности, установка, CRUD-операции, интеграция с FastAPI (motor), асинхронные запросы, работа с коллекциями.
• Кэширование с Redis: зачем нужно кэширование, принципы работы Redis, установка, подключение к FastAPI, кэширование запросов и сессий, оптимизация производительности.
• Сравнение SQL и NoSQL баз данных: когда использовать каждый тип, примеры гибридных решений, управление данными в разных базах.
• Оптимизация работы с SQLAlchemy: транзакции, связи (OneToOne, ManyToMany), оптимизация запросов, индексы, агрегации, подзапросы, профилирование.

Асинхронные задания и очереди сообщений

• Асинхронное взаимодействие с RabbitMQ: очереди сообщений, продюсеры, консьюмеры, асинхронная работа с FastAPI, постоянные очереди.
• Celery для фоновых задач: установка, настройка, выполнение фоновых задач, интеграция с RabbitMQ, отслеживание статуса задач, Celery Beat для планирования.
• Параллельная обработка задач: настройка в Celery, использование нескольких воркеров, оптимизация очередей из Celery и RabbitMQ, балансировка нагрузки.
• Обработка ошибок и повторная отправка сообщений: обработка ошибок в RabbitMQ и Celery, retry-механизмы, dead-letter queues (DLQ), логирование, управление таймаутами.

Интеграция с внешними сервисами и безопасность API

• Интеграция FastAPI с внешними API: httpx для асинхронных запросов (GET, POST), валидация данных, обработка ошибок, примеры интеграции (OpenWeatherMap, GraphQL).
• Работа с Google API: Google Cloud Console, OAuth2, Google Sheets API, Google Drive API, Google Maps API, асинхронная обработка запросов, лимиты.
• Создание Telegram-бота с FastAPI: основы Telegram-ботов, python-telegram-bot, Webhooks, асинхронная обработка сообщений, команды, логирование, интеграция с внешними API.
• Работа с Telethon и Telegram API: Telethon, создание Telegram-клиента, получение данных по каналам/чатам, асинхронное чтение/отправка сообщений, обработка событий, интеграция с FastAPI.
• Обработка ошибок и исключений в FastAPI: стандартные ошибки HTTP, пользовательские ошибки, кастомные обработчики, логирование, middleware для ошибок, глобальный обработчик.
• Настройки CORS и безопасность API: Cross-Origin Resource Sharing (CORS), настройки в FastAPI, защита API токенами безопасности, SSL, кросс-доменные запросы.

Итоговый проект

• Проект направлен на создание автоматизированного сервиса для агрегации и распространения новостей. Основная задача – собирать актуальные новости из разных источников, фильтровать их по заданным критериям и публиковать в указанный канал.
• Сервис будет работать по расписанию, использовать фоновые задания для обработки данных и предоставлять программный интерфейс для управления настройками и просмотра последних обновлений

Модуль 5. Architecture&Logic

Порождающие паттерны

• Singleton
• Factory Method
• Abstract Factory
• Prototype
• Builder
• Lazy Initialization
• Object pool

Структурные паттерны

• Adapter
• Decorator
• Proxy
• Bridge
• Facade
• Composite
• Flyweight

Поведенческие паттерны

• Iterator
• Command
• Observer
• Visitor
• Mediator
• State
• Strategy
• Template Method
• Chain of Responsibility
• Memento
• Interpreter

Антипатерны

• Магические числа и строчки
• Класс бога
• Преждевременная оптимизация
• Изобретение велосипеда

Алгоритмы и структуры данных

• Знакомство с алгоритмами. Линейный и бинарный поиск. Алгоритмические задачи
• Структура данных. Графы. Оперативная память и представление данных, массивы постоянного размера, динамические массивы, связные списки, хэш-функции и другие структуры данных
• Рекурсия и сортировка. Рекурсивный и базовый случаи, рекурсивный бинарный поиск, алгоритмы сортировки, выбор алгоритма сортировки и их сравнение
• Сложность алгоритмов. Временная и пространственная сложность алгоритмов, нотация Big O
• Методы решения задач. Наивные методы, метод двух указателей, метод скользящего окна.

Подготовься к первой работе разработчиком вместе с карьерным центром JavaRush:

• Онлайн-консультация с HR-экспертом по усовершенствованию твоего резюме
• Видеолекции о том, как устроен рынок труда, как создавать резюме на LinkedIn и портфолио на GitHub, где искать IT-вакансии
• Разбор разных этапов собеседования. Как подготовиться и чего ждать от intro-звонка по HR, тестовому заданию или live-кодингу, team culture интервью, интервью с менеджером, оферу
• Разбор "практики" интервью в топ-компаниях
• Чеклист подготовки к собеседованиям

Спойлер: Оригинал

Онлайн курс з нуля до працевлаштування за 12 місяців
Курс Python Full Stack розробник
Навчаючись на курсі з ментором, опануй розробку на Python — від основ до технологій рівня Middle-фахівця, і створи 5 крутих проєктів для свого портфоліо.
Онлайн-заняття з менторами
Відеолекції з розбором нових тем двічі на тиждень, відеозаписи надаються.
Від “бази” до просунутих технологій
5 модулів навчання: лекції, задачі, практичні проєкти.

Тривалість курсу –⁠ рік. Вартість курсу вказана за 1 місяць.

Посилена підготовка до першої роботи в IT
Консультація з HR-експертом щодо резюме, відеолекції про підготовку до співбесід

Твої кар’єрні перспективи як Python‑розробника
Детальна програма навчання
Online навчання на Python‑розробника включає в себе 5 модулів з лекціями, практикою і підсумковими проєктами (від новачка до рівня Middle‑розробника), а також фінальний проєкт.

Програма

Модуль 1. PYTHON CORE

• Знайомство з ІТ-індустрією. Будова ІТ-компаній та розробка продукту.
• Налаштування середовища розробки. Встановлення та робота в PyCharm. Створення першого проєкту. Знайомство з Python та основи Scrum.
• Основи синтаксису Python. Змінні, оператори та введення даних. Умовні конструкції if/else. Цикли for та while.
• Типи даних у Python: числові, дійсні, логічні. Перетворення типів. Створення функцій, параметри, return та області видимості змінних.
• Колекції: списки (List) та кортежі (Tuple). Робота з елементами: додавання, видалення, зрізи. Цикли та генератори списків.
• Колекції: множини (Set). Операції над множинами. Просунута робота з рядками, зрізи та escape-символи.
• Колекції: словники (Dictionary) та незмінні множини (frozenset). Робота з парами ключ-значення. Цикли та генератори словників.
• Розширені можливості функцій: лямбди, замикання, генератори та декоратори. Робота з вбудованими бібліотеками. Модуль datetime.
• Основи ООП. Класи та об'єкти, ініціалізатори. Успадкування, поліморфізм, множинне успадкування та порядок розв'язання методів (MRO).
• Помилки та винятки. Обробка винятків за допомогою try-except. Створення власних винятків. Налагодження програм у PyCharm.
• Модулі та пакети. Імпорт та створення власних модулів. Пакетні менеджери. Ітератори та перевантаження операторів.
• Робота з файлами: читання, запис, оператор with. Робота з файловою системою та директоріями. Серіалізація об'єктів за допомогою модуля pickle.
• Формат JSON та його застосування. Робота з мережею: HttpClient, Proxy, сокети. Взаємодія з публічними та AI API.
• Основи асинхронного програмування. Багатопотоковість та модуль threading. Бібліотека asyncio: Event Loop, завдання (Task) та Future.
• Робота з системою контролю версій Git та GitHub. Практичне освоєння GUI в PyCharm: Commit, Push, Branch. Налаштування файлу .gitignore.

Підсумковий проєкт

• Створення багатофункціонального Telegram-бота з інтеграцією ChatGPT

Модуль 2. FULLSTAXCK

Робота з мережею

• Основи будови мережі: модель OSI, принципи роботи підмереж, DNS, NAT та VPN.
• Вивчення протоколу HTTP: клієнт-серверна архітектура, структура URL, HTTP-методи, коди відповідей, заголовки та введення в REST.

Інструменти для даних: робота з Excel та веб-скрейпінгом

• Автоматизація роботи з даними в Excel за допомогою Python та pandas. Вивчення читання, запису, фільтрації, сортування та групування даних. Об'єднання, очищення таблиць, створення зведених звітів та їх експорт.
• Вивчення основ HTML: структура документа, базові теги, списки, таблиці та форми. Введення в CSS: способи підключення, основні, комбіновані та атрибутні селектори для стилізації елементів.
• Введення у веб-скрейпінг: встановлення requests та BeautifulSoup, парсинг HTML. Вивчення методів пошуку (find, find_all, select) за тегами, атрибутами та CSS-селекторами. Вилучення тексту та атрибутів з таблиць та списків.
• Просунуті техніки веб-скрейпінгу: обхід обмежень за допомогою user-agent, cookies, проксі та обхід CAPTCHA. Робота з динамічним JavaScript-контентом, пагінацією та складними HTML-структурами. Використання API, налаштування повторних спроб, тайм-аутів та кешування для створення стійких та продуктивних скрейперів.
• Освоєння Selenium для автоматизації браузера: налаштування драйвера, пошук елементів за ID, class, XPath та CSS. Взаємодія з формами, кнопками та динамічними елементами, вилучення даних, прокручування та навігація.
• Розробка та оптимізація стійких скриптів: планування, структурування коду, логування, обробка помилок, обхід пагінації та тестування.

Docker

• Основи Linux. Вивчення командного рядка, навігація файловою системою, робота з файлами та директоріями.
• Адміністрування Linux. Управління користувачами та групами, налаштування прав доступу до файлів, моніторинг та управління системними процесами.
• Введення у Docker. Порівняння контейнерів та віртуальних машин. Встановлення, основні команди та знайомство з Docker Hub.
• Основи роботи з Docker. Створення та управління контейнерами, робота з логами, перенаправлення портів та монтування томів для постійного зберігання даних.
• Робота з Docker-образами. Створення образів за допомогою Dockerfile, вивчення основних інструкцій, управління образами, їх оптимізація та публікація в Docker Hub.
• Docker Compose. Введення в оркестрацію контейнерів. Створення docker-compose.yml для управління багатоконтейнерними застосунками, налаштування мереж, томів та масштабування сервісів.

Проєкт: сервер зображень 1.0

• Розробити простий та ефективний сервіс для хостингу зображень. Користувачі можуть завантажувати свої зображення через веб-інтерфейс, а натомість отримувати пряме посилання для їх перегляду або публікації в інтернеті. Технології: Python, Nginx, Docker.

Основи SQL та PostgreSQL

• Вивчення реляційної моделі даних та синтаксису SELECT. Фільтрація даних за допомогою WHERE, сортування з ORDER BY, обмеження виведення через LIMIT та OFFSET для пагінації, а також вилучення унікальних значень з DISTINCT.
• Агрегування та групування даних. Застосування агрегатних функцій (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX), групування результатів з GROUP BY та фільтрація груп з HAVING. Огляд основних числових та часових типів даних.
• Розуміння та обробка NULL значень за допомогою IS NULL, COALESCE та CASE WHEN. Використання підзапитів для складної фільтрації даних з операторами IN та EXISTS.
• Об'єднання таблиць: освоєння INNER JOIN та LEFT JOIN для зв'язування даних з кількох таблиць. Вивчення концепції зовнішніх ключів та моделювання зв'язків ONE-TO-MANY та MANY-TO-MANY.
• Створення та зміна таблиць за допомогою CREATE та ALTER TABLE з використанням обмежень. Вставка, оновлення та видалення даних командами INSERT, UPDATE, DELETE.

Проєкт: сервер зображень 2.0

• Це розвиток та ускладнення початкової версії сервісу. Ключове нововведення — інтеграція з базою даних PostgreSQL. Вся архітектура, як і раніше, будується на Docker та Docker Compose, але тепер включає три взаємопов'язані сервіси: бекенд на Python, веб-сервер Nginx та базу даних PostgreSQL.

Модуль 3. DJANGO

Бекенд на Django

• Знайомство з Django, архітектура проєкту та базові компоненти
• Налаштування оточення: віртуальні середовища, встановлення залежностей, файли налаштувань, конфігурація БД, статичні файли.
• Робота з представленнями (Views) та маршрутизацією (URLConf): створення функцій-представлень, зв'язування URL, динамічні URL, обробка параметрів.
• Класові представлення (Class-Based Views): відмінності від FBV, базові CBV, TemplateView, ListView, DetailView, перевизначення методів.
• HTML та шаблони Django: контекст, успадкування (base.html), теги (include, extends, block), фільтри, статичні файли.
• Створення застосунків (Apps): структура, реєстрація, маршрутизація на рівні застосунків, організація коду в застосунку.
• Основи Django ORM: моделі, типи полів, міграції, робота з БД через shell, CRUD-операції.
• QuerySets та CRUD: створення, читання, фільтрація, оновлення та видалення даних. Ледаче завантаження, пагінація.
• Зв'язки між моделями: OneToOne, ForeignKey, ManyToMany, робота з пов'язаними об'єктами, оптимізація запитів.
• Агрегації, анотації та фільтрація даних: aggregate(), annotate(), Sum, Avg, Count, Q-об'єкти, F-об'єкти.
• Django Admin: реєстрація моделей, кастомізація відображення, ModelAdmin, фільтри, пошук, дії.
• Django Forms: створення, обробка та валідація форм, вбудовані валідатори, віджети, відображення помилок.
• ModelForms: створення форм на основі моделей, збереження даних, кастомізація полів та методів.
• Message Framework: сповіщення користувача, типи повідомлень (success, error, info), відображення в шаблонах.
• Аутентифікація в Django: User модель, сторінки реєстрації, входу та виходу, обмеження доступу.
• Введення в Django REST Framework: встановлення, налаштування, серіалізатори, маршрутизація API, обробка HTTP-методів.
• Серіалізація даних з DRF: Serializers, ModelSerializers, налаштування полів, вкладені та пов'язані серіалізатори, валідація.
• Аутентифікація та дозволи в DRF: токени, JWT, налаштування, використання дозволів.
• Пагінація та фільтрація даних в API: базові налаштування, DjangoFilterBackend, пошук, упорядкування даних.
• ViewSets та Routers: ViewSets, ModelViewSet, GenericViewSet, SimpleRouter, DefaultRouter, кастомізація маршрутів.
• Кастомізація дозволів та безпека API: IsAuthenticated, IsAdminUser, створення кастомних дозволів, CORS, HTTPS.
• Тестування API: pytest-django, DRF тест-клієнт, тестування серіалізаторів, представлень, Mock-тестування.
• Документування API: drf-yasg для Swagger та Redoc, генерація документації, Swagger UI.
• Введення в GraphQL з Django: Graphene-Django, створення API, визначення схеми, запити, мутації, Apollo Client.
• Складні GraphQL запити та оптимізація: вкладені запити, DataLoader, пагінація, фільтрація, обробка помилок.

Керування проєктом на віддаленому сервері

• Робота з сервером. Налаштування підключення, робота в терміналі linux, встановлення та налаштування веб- та проксі-сервера, налаштування SGI
• Деплой веб-застосунку на сервер. Моніторинг роботи застосунків
• Робота з контейнерами. Автоматизація деплою. CI/CD
• Додаткові інструменти. PostgreSQL, Docker Hub, GitHub Actions
• Робота з хмарами. Налаштування та конфігурація віртуальних машин
• Робота з AWS. Робота з Azure. Google Cloud

Підсумковий проєкт: Інтернет-магазин на Django/DRF

• Створення повноцінного інтернет-магазину, який трансформує готовий статичний дизайн у динамічний веб-застосунок.
• Розробка буде вестися з акцентом на створення двох основних інтерфейсів: традиційного веб-інтерфейсу для користувачів (з сесійною аутентифікацією) та REST API для зовнішніх клієнтів (з JWT-авторизацією). Вся інфраструктура буде контейнеризована з використанням Docker Compose та PostgreSQL.

Модуль 4. АСИНХРОННІ API, FASTAPI TA ІНТЕГРАЦІЯ З ФРОНТЕДОМ

Основи FastAPI та створення API

• Введення у FastAPI: порівняння з іншими фреймворками, встановлення, створення першого API, маршрутизація, параметри запитів, відповіді JSON, вбудована документація Swagger.
• Створення асинхронного REST API з FastAPI: async/await, CRUD-операції (GET, POST, PUT, DELETE), параметри шляху та запитів, обробка помилок та винятків.
• Валідація даних з Pydantic: створення моделей для валідації вхідних та вихідних даних, використання Field, вкладені моделі, кастомізація повідомлень про помилки.
• Аутентифікація та авторизація з OAuth2 та JWT: концепції OAuth2 та JWT, генерація та перевірка токенів, захист ендпоінтів, налаштування рефреш-токенів.
• Тестування FastAPI-застосунків з Pytest: встановлення Pytest, тестування GET/POST запитів з TestClient, мокування зовнішніх API, тестування аутентифікації, фікстури.

Управління базами даних (SQL/NoSQL) та кешування

• Робота з SQLAlchemy: основи ORM, створення моделей даних, виконання CRUD-операцій, реляційні моделі, інтеграція з FastAPI та Django.
• Міграції з Alembic: роль Alembic, створення та відкат міграцій, управління версіями БД, інтеграція з FastAPI та Django, синхронізація міграцій.
• Введення в NoSQL бази даних (MongoDB): особливості, встановлення, CRUD-операції, інтеграція з FastAPI (motor), асинхронні запити, робота з колекціями.
• Кешування з Redis: навіщо потрібне кешування, принципи роботи Redis, встановлення, підключення до FastAPI, кешування запитів та сесій, оптимізація продуктивності.
• Порівняння SQL та NoSQL баз даних: коли використовувати кожен тип, приклади гібридних рішень, управління даними в різних базах.
• Оптимізація роботи з SQLAlchemy: транзакції, зв'язки (OneToOne, ManyToMany), оптимізація запитів, індекси, агрегації, підзапити, профілювання.

Асинхронні завдання та черги повідомлень

• Асинхронна взаємодія з RabbitMQ: черги повідомлень, продюсери, консьюмери, асинхронна робота з FastAPI, постійні черги.
• Celery для фонових завдань: встановлення, налаштування, виконання фонових завдань, інтеграція з RabbitMQ, відстеження статусу завдань, Celery Beat для планування.
• Паралельна обробка завдань: налаштування в Celery, використання кількох воркерів, оптимізація черг з Celery та RabbitMQ, балансування навантаження.
• Обробка помилок та повторне надсилання повідомлень: обробка помилок у RabbitMQ та Celery, retry-механізми, dead-letter queues (DLQ), логування, управління таймаутами.

Інтеграція із зовнішніми сервісами та безпека API

• Інтеграція FastAPI із зовнішніми API: httpx для асинхронних запитів (GET, POST), валідація даних, обробка помилок, приклади інтеграції (OpenWeatherMap, GraphQL).
• Робота з Google API: Google Cloud Console, OAuth2, Google Sheets API, Google Drive API, Google Maps API, асинхронна обробка запитів, ліміти.
• Створення Telegram-бота з FastAPI: основи Telegram-ботів, python-telegram-bot, Webhooks, асинхронна обробка повідомлень, команди, логування, інтеграція із зовнішніми API.
• Робота з Telethon та Telegram API: Telethon, створення Telegram-клієнта, отримання даних з каналів/чатів, асинхронне читання/надсилання повідомлень, обробка подій, інтеграція з FastAPI.
• Обробка помилок та винятків у FastAPI: стандартні HTTP-помилки, користувацькі помилки, кастомні обробники, логування, middleware для помилок, глобальний обробник.
• Налаштування CORS та безпека API: Cross-Origin Resource Sharing (CORS), налаштування у FastAPI, захист API токенами безпеки, SSL, крос-доменні запити.

Підсумковий проєкт

• Проєкт спрямований на створення автоматизованого сервісу для агрегації та розповсюдження новин. Основне завдання — збирати актуальні новини з різних джерел, фільтрувати їх за заданими критеріями та публікувати у вказаний канал.
• Сервіс працюватиме за розкладом, використовуватиме фонові завдання для обробки даних та надаватиме програмний інтерфейс для управління налаштуваннями та перегляду останніх оновлень

Модуль 5. ARCHITECTURE & lOGIC

Породжувальні патерни

• Singleton
• Factory Method
• Abstract Factory
• Prototype
• Builder
• Lazy Initialization
• Object pool

Структурні патерни

• Adapter
• Decorator
• Proxy
• Bridge
• Facade
• Composite
• Flyweight

Поведінкові патерни

• Iterator
• Command
• Observer
• Visitor
• Mediator
• State
• Strategy
• Template Method
• Chain of Responsibility
• Memento
• Interpreter

Антипатерни

• Магічні числа та рядки
• Клас бога
• Передчасна оптимізація
• Винаходження велосипеда

Алгоритми та структури даних

• Знайомство з алгоритмами. Лінійний та бінарний пошук. Алгоритмічні задачі
• Структури даних. Графи. Оперативна пам'ять та представлення даних, масиви постійного розміру, динамічні масиви, зв'язні списки, хеш-функції та інші структури даних
• Рекурсія та сортування. Рекурсивний та базовий випадки, рекурсивний бінарний пошук, алгоритми сортування, вибір алгоритму сортування та їх порівняння
• Складність алгоритмів. Часова та просторова складність алгоритмів, нотація Big O
• Методи розв'язання задач. Наївні методи, метод двох вказівників, метод ковзного вікна тощо.

Стоимость укажет организатор
Скрытая ссылка