[Slurm] Леонид Крутовский - Python-разработчик (2022)

[serafim]

[Slurm] Леонид Крутовский - Python-разработчик (2022)

КОМПЛЕКТ КУРСОВ

1. Python-разработчик Базовое администрирование Linux-серверов (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики): Git для начинающих (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч) Docker: from zero to hero (15 академ. ч. теории и 88 академ. ч. практики):

Вы научитесь

• Работать с изменениями кода проекта с помощью Git и GitHub Решать задачи на Python и разрабатывать сайты при помощи фреймворка Django Применять принципы клиент-серверного взаимодействия и работать с базами данных Работать с API сторонних сервисов и проводить Unit-тестирования

К концу курса вы создадите 3 проекта для портфолио: чат-бот, аналог to-do-list и редактор сплайнов. Они помогут выделиться на фоне других джунов при поиске первой работы.

Автор курса Леонид Крутовский

• Senior software engineer Backend разработчик на Python в нескольких стартапах Software architect Опыт использования C\C++ Rust Java Python Занимается менторством разработчиков

Программа:

1. Подготовка окружения
2. Основы
3. Язык программирования Python
4. Тестирование
5. Взаимодействие с ОС
6. Десктоп
7. Десктоп PyGame
8. Базы данных
9. Пишем бота
10. WEB-основы
11. Django
12. Курс «Git для начинающих»
13. Курс «Базовое администрирование Linux-серверов»
14. Курс «Docker: from zero to hero»

Спойлер: Полная прграмма: Цель: настроенный Git, знание альтернатив и понимание основных терминов

Теория (0,8 академ. ч):

• Создание аккаунта и настройка Github. Настройка SSH. Базовые знания про память и процессор. Рассказ про компиляторы и интерпретаторы.

Практика (1 академ. ч):

• Создать новый репозиторий. Описать в READ.ME его цель. Запушить на Github. Сделать настройки видимости репозитория.

Цель: полностью настроенная инфраструктура (управление зависимостями, управление версиями, виртуальные среды).

Теория (0,7 академ. ч):

• Первые программы из IDE или из файла. IDE: Visual Studio Code, преимущества и настройка, альтернативы. PyCharm — Idea. PEP8. linter стандарты кода.

Практика (14 академ. ч):

• Скачать с Github проект. Сделать VE через PIPENV. Установить зависимости и запустить. Воспользоваться Poetry вместо PIPENV, использовать внутри IDE. Автоматическая проверка линтерами.

Цель: научиться писать простейшие программы, решать элементарные задачи, правильно применять типы данных.

Теория (1,6 академ. ч):

• Переменные и встроенные типы. Структуры данных. Строки и форматирование. Словари и множества. Comprehensions, lambda, filter, map, collections.

Практика (12 академ. ч):

• Модифицировать примеры. Работа с библиотеками: подключить, задействовать функции. Рекурсивный обход словарей и обход графов сложные фильтрации, вложенные сomprehensions. Валидатор скобок.

Цель: разобраться в терминах, научиться писать юнит-тесты и полностью покрывать тестами свои решения.

Теория (0,6 академ. ч):

• Основы тестирования: unittest, pytest, сoverage.

Практика (14 академ. ч):

• Покрыть тестами предыдущие задания, которые запушены на Github, и проверить через Coverage. Настроить Github actions на тесты и Coverage.

Цель: разобраться в стандартных вопросах и общих принципах работы с сетью.

Теория (1,5 академ. ч):

• Что такое ОС, процесс и поток, GIL, Linux\POSIX, файловая система. Работа с сетью в ОС.

Практика (14 академ. ч):

• Повторить и модифицировать примеры использования. Работа с генератором случайных строк в файл. Чтение файла, сортировка строк, написание файла. Ускорение генератора строк с помощью multiprocessing.

Цель: разобраться в стандартных вопросах, научиться пользоваться наследованием и написать простейшую программу на Qt.

Теория (3,4 академ. ч):

• Основы ООП: наследование, полиорфизм, MRO. ООП в Python. PyQt widgets. Обзор технологии QML: сравнение с JavaScript, обсуждение MVC, разделения frontend и backend.

Практика (20 академ. ч):

• Повторить и модифицировать примеры использования. Написать простейшее приложение в 6-10 элементов. Переписать предыдущий пример с widgets на QML.

Цель: научиться использовать pygame и закрепить предыдущие знания.

Теория (0,7 академ. ч):

• Поиск примеров на Github. Запуск, демонстрация без разбора кода.

Практика (3 академ. ч):

• Расширить функциональность того, что написали. Написать меню с кнопками и своим курсором.

Цель: разобраться, что такое SQL, какие бывают типы хранилищ и инструменты.

Теория (0,9 академ. ч):

• Основы SQL. Виды хранилищ и баз данных. Обзор самых популярных инструментов. ORM общие сведения, CRUD. Active Record vs Data Mapper.

Практика (2 академ. ч):

• Доработать код из урока. Соединить результат практики из этого модуля и из урока про работу с сетью.

Цель: разобраться, как работают боты и что такое API.

Теория (0,5 академ. ч):

• Что такое API, читаем документацию. Качаем библиотеку, пробуем простой пример. Пишем своего простого бота, типа запрос с Ютуба или из Википедии.

Практика (15 академ. ч):

• Соединить результат предыдущей практики с ботом. Написать своего бота с кнопками в Telegram.

Цель: разобраться, как пишутся сайты и веб-сервисы, какие есть протоколы и инструменты проектирования API.

Теория (0,8 академ. ч):

• Что такое web и с чем его едят. Место Python в web, обзор фреймворков. Как проектировать: ApiFirst, стили проектирования, OpenAPI. SOAP, RPC.

Практика (6 академ. ч):

• Работа над итоговым проектом.

Цель: научиться писать бэкенд на Django.

Теория (0,9 академ. ч):

• Основы Django: подключение БД, настройка Hello World. Проектируем API для бэкенда. Подключаем DRF. Создаем контроллер для постов.

Практика (15 академ. ч):

• Написать контроллер для комментариев и тесты для контроллеров. Дописать систему диалогов (ответов) в комментариях. Добавить авторизацию.

Необходимый минимум теории (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч):

• Философия командной разработки. Популярные хостинги разработки ПО. Основы Git. Практики использования Git в командах. Личная конфигурация Git для удобной работы.

Знания и навыки, которые необходимы, чтобы научиться обращаться с операционной системой Linux (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики):

• Введение. Как подключиться к серверу по SSH. Основы работы с ОС (права, команды). Как работать с сервером. Как копировать файлы, папки. Разбор системных служб. Как функционирует Linux. Основы работы сети. Как установить необходимое ПО на сервер. Как вручную развернуть свой сайт. Виртуализация, виртуальные машины и их особенности. Возможные проблемы сервера, их диагностика и методы устранения. Оптимизация сервера. Основное о Docker-контейнеризации. Работа с Git.

Максимум практических знаний о Docker. От основ до запуска приложения в Docker и работы с образами на продвинутом уровне (15 академ. ч. теории и 88 академ. ч. практики):

• Введение в Docker. Основные команды и абстракции Docker. CLI. Общая схема работы Docker. Docker и хранение данных. Docker-compose файл. Docker и CI/CD. Сеть в Docker. Docker под капотом. Особенности использования Docker с различными языками программирования, в том числе с компилируемыми языками. Логирование и мониторинг Docker контейнеров. Продвинутая работа с образами. Настройка собственного Registry. Безопасность в Docker. Аналоги Docker. Оркестрация Docker. Kubernetes, Docker SWARM. Различия, фичи, для чего оно нужно.

ПРОДАЖНИК
Python-разработчик
СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.