Что нового

Бесплатные online курсы, скачать сливы курсов - kursy.live

Слив курсов - это быстрый и доступный способ получить дополнительные зания или ознакомиться с курсом, до его покупки.

Оперативная поддержка

Не активна ссылка? Обновляем неактивные ссылки в течении считанных минут.

Постоянное обновление

Ежедневно добавляем по 10-20 свежайших сливов. Не пропусти.

Гибкие тарифы

Можете скачать один курс или получить не ограниченный доступ ко всем курсам.

Курс Python: Промышленная разработка [2022] [bigdata team] [Алексей Драль]

admin

Administrator
Команда форума
СУПЕР МОДЕРАТОР
Регистрация
26.05.2022
Сообщения
26 725
Реакции
163
Баллы
63
Курс Python: Промышленная разработка [2022]
bigdata team
Алексей Драль

Авторский курс Python от Алексея Драля для IT-специалистов. С нами вы научитесь писать чистый и поддерживаемый код как в лучших технологических компания.

Почему мы сделали этот курс?
Монолитный, неподдерживаемый код сложно тестировать, изменять, дебажить. Когда вы почти все свое время тратите на поддержку, а до релиза в прод проходит бесконечность ─ это признаки неподдерживаемого кода. Когда вы не можете воспроизвести результаты исследований своих коллег ─ это признаки неподдерживаемого кода. Когда вы не можете быстро проверить правильность факторов для модели машинного обучения ─ это признаки неподдерживаемого кода.

Цель курса ─ научить вас писать код, который легко читать, тестировать, отлаживать, поддерживать и расширять. В этом смысл слов промышленная разработка.

Для кого этот курс
1. Разработчики
Освоите лучшие практики разработки ПО, научитесь писать поддерживаемый код, прокачаете знания Python. Подойдет Junior и Middle разработчикам.
2. Аналитики
Научитесь писать код, который позволяет воспроизводить результаты исследований и эффективно проверять гипотезы.
3. Data Scientists
Научитесь писать код, готовый к интеграции в продукт или сервис.





Содержание
Часть 1 - Тестирование приложений, консольные приложения, юникод и кодировки
Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.

1.1 Тестирование приложений

Что такое TDD и как правильно делать рефакторинг.
Пишем юнит-тесты с помощью pytest и PDB.
Что такое DevOps и как помогает жизни CI/CD.
1.2 Консольные приложения (argparse)

Изменяем аргументы командной строки (CLI), а не код.
Разбираем аргументы консольного приложения с помощью argparse.
Следим за качеством кода с помощью pylint, покрытием кода тестами pytest-cov и скоростью выполнения тестов.
Как правильно создать логику callback-вызовов в зависимости от аргументов командной строки и причем здесь open-closed principle.
1.3 Юникод, введение в логирование

Что такое Unicode, character и code point.
Познаем разницу между bytes и Unicode.
Расширяем консольное приложение для работы с кодировками UTF-8, koi8-r.
Учим изменять кодировку стандартных потоков входа (STDIN) и выхода (STDOUT).
Часть 2 - Логирование, Mock внешних зависимостей, автоматизация работы с Web
Вы научитесь настраивать логирование, работать с имитацией поведения внешних ресурсов, использовать Web-технологии для автоматического парсинга интернет-страниц.

2.1 Логирование в Python, YAML

Знакомимся с особенностями реализации logging в Python.
Настраиваем логирование с помощью YAML-конфига.
Изучаем поведение различных уровней логирования.
Тестируем реализацию с помощью caplog fixture в pytest.
2.2 Mock внешних зависимостей

Изучаем patch и Mock.
Изменяем поведение тяжеловесных функций или внешних вызовов на примере sleep в тестах.
Познаем контекст вызова для правильной реализации patch / mock.
2.3 Автоматизация работы с Web

Знакомимся (или вспоминаем) Web под капотом (HTTP, HTML, OSI Model).
Автоматизируем поиск / мониторинг внешних сервисов с помощью библиотеки requests.
Вычленяем нужную информацию из HTML с помощью lxml, XPath и BeautifulSoup.
Часть 3 - Паттерны проектирования, Web-сервис, мониторинг приложений
Вы познакомитесь с самыми используемыми паттернами проектирования, напишете собственный Web-сервис и научитесь его деплоить и тестировать.

3.1 Паттерны проектирования

Введение в паттерны проектирования (Design Patterns).
Порождающие паттерны (Creational) на примере Factory Method и Abstract Factory.
Поведенческие паттерны (Behavioral) на примере Strategy.
Структурные паттерны (Structural) на примере Composite.
Задание на декоратор (Decorator).
3.2 Пишем Web-сервис с нуля

Flask, werkzeug и Jinja2.
Познаем что такое wsgi, почему Flask в чистом виде не катит для production.
Тестирование и разработка Flask-приложений через TDD-парадигму.
Flask json API, templates и static.
3.3 Мониторинг приложений

Масштабируем приложение на примере gunicorn и Nginx.
Создаем поддерживаемые Web-сервисы и настраиваем мониторинг на примере Graphite и Grafana.


Продажник
 
Прием платежей для сайтов
Верх