[Сурен Хоренян] [merion academy] Python Advanced. Продвинутый курс (2024)
![[Сурен Хоренян] [merion academy] Python Advanced. Продвинутый курс (2024)](/styles/image/image_topic/topic_68374739ba0e7.png)
[Сурен Хоренян] [merion academy] Python Advanced. Продвинутый курс (2024)
Слив курса Python Advanced. Продвинутый курс (2024) [merion academy] [Сурен Хоренян]
Освойте асинхронное и метапрограммирование, изучите аннотацию типов, профилирование и напишите собственное приложение на FastAPI.
Улучшите свои навыки Python, чтобы совершить быстрый рост вашего грейда до уровня middle.
Кому подойдет курс:
1. Python-разработчик
Узнайте, что у Python под капотом: метаклассы, генераторы, декораторы, потоки (threading) и многопоточность (multiprocessing) для быстрого продвижения к уровню middle.
2. Data Scientist
Python отлично подходит для дата-сайентистов благодаря обширной экосистеме библиотек и фреймворков. FastAPI и SQLAlchemy будут особенно полезны для создания API и работы с базами данных в ваших проектах.
3. Сменить профессию
Для Frontend разработчика - повышение рыночной стоимости, Backend разработчика - расширение скиллсета и кругозора, а для QA-инженеры - отличный шанс перейти в автоматизаторы.
Содержание:
Блок 1 - Углубленная работа с декораторами
Вводное занятие: Сравнение multithreading и multiprocessing
Вложенные декораторы
Классы-декораторы и декораторы классов
Блок 2 - Сложные простые типы
Строки и байты - в чем разница. Кодировки.
Числа с плавающей точкой и проблемы, которые они приносят
Тестирование по блоку 1 и 2
Блок 3 - Функциональное программирование в Python и его минусы
Сравнение помощников map, filter с comprehensions. Лямбда функции
Рекурсия, стек, переполнение стека, хвостовая рекурсия
Блок 4 - Генераторы и итераторы
Как связаны итераторы и генераторы
Создание генератора
Создание итератора
Генераторы в обратную сторону (передача данных в генератор), корутины
Блок 5 - Знакомство с асинхронной работой (asyncio)
Введение в асинхронное программирование. Зачем нужно асинхронное программирование. Группы задач
Асинхронные запросы в сеть
Цикл событий альтернативный (сторонний) цикл
Асинхронное взаимодействие с файлами
Тестирование по блоку 3, 4 и 5
Блок 6 - Классы изнутри
Метаклассы
"Протоколы. Абстрактные классы
Дескрипторы
Слоты в классах
Как работает super
Сокрытие имени (name mangling)
Блок 7 - Работа с ссылками, внимание к памяти
Как работает сборщик мусора
Сильные и слабые ссылки
Блок 8 - Аннотации типов. Системы контроля зависимостей. Интроспекция
Как описывать аннотации типов, зачем они нужны
Работа с mypy
Системы контроля зависимостей
Интроспекция, генерация новой сигнатуры
Тестирование по блоку 6, 7 и 8
Блок 9 - Тестирование
Unittest
Покрытие кода (coverage)
Pytest, плагины
Фикстуры
Параметризация и метки
Конфигурация тестов
Блок 10 - Очереди задач
Встроенные очереди задач
Асинхронные очереди задач
Сервисы для очередей задач. Celery. RabbitMQ
Интроспекция, генерация новой сигнатуры
Тестирование по блоку 9 и 10
Блок 11 - Профилирование
Что такое профилирование и зачем нужно. Инструменты для профилирования
Блок 12 - Ускорение обработки задач
Threading, GIL
Multiprocessing
Блок 12 - Ускорение обработки задач
Threading, GIL
Multiprocessing
Блок 13 - Низкий уровень
Компиляция кусков кода. Чтение и анализ байт-кода. Как работает виртуальная машина Python
Тестирование по блоку 11, 12 и 13
Блок 14 - Работа с базой данных через SQLAlchemy
Знакомство с SQLAlchemy 2.0Лекция
Асинхронная работа с базой данных на SQLAlchemy
Блок 15 - Веб-разработка на FastAPI
Знакомство с FastAPI
FastAPI настройки git: commit, remote, push
Работа с базой данных через SQLAlchemy в веб-приложении
Развитие приложения на FastAPI
Взаимодействие между приложениями
Тестирование по блоку 14 и 15
Финальное тестирование
Финальное тестирование
Слив курса Python Advanced. Продвинутый курс (2024) [merion academy] [Сурен Хоренян]
Освойте асинхронное и метапрограммирование, изучите аннотацию типов, профилирование и напишите собственное приложение на FastAPI.
Улучшите свои навыки Python, чтобы совершить быстрый рост вашего грейда до уровня middle.
Кому подойдет курс:
1. Python-разработчик
Узнайте, что у Python под капотом: метаклассы, генераторы, декораторы, потоки (threading) и многопоточность (multiprocessing) для быстрого продвижения к уровню middle.
2. Data Scientist
Python отлично подходит для дата-сайентистов благодаря обширной экосистеме библиотек и фреймворков. FastAPI и SQLAlchemy будут особенно полезны для создания API и работы с базами данных в ваших проектах.
3. Сменить профессию
Для Frontend разработчика - повышение рыночной стоимости, Backend разработчика - расширение скиллсета и кругозора, а для QA-инженеры - отличный шанс перейти в автоматизаторы.
Содержание:
Блок 1 - Углубленная работа с декораторами
Вводное занятие: Сравнение multithreading и multiprocessing
Вложенные декораторы
Классы-декораторы и декораторы классов
Блок 2 - Сложные простые типы
Строки и байты - в чем разница. Кодировки.
Числа с плавающей точкой и проблемы, которые они приносят
Тестирование по блоку 1 и 2
Блок 3 - Функциональное программирование в Python и его минусы
Сравнение помощников map, filter с comprehensions. Лямбда функции
Рекурсия, стек, переполнение стека, хвостовая рекурсия
Блок 4 - Генераторы и итераторы
Как связаны итераторы и генераторы
Создание генератора
Создание итератора
Генераторы в обратную сторону (передача данных в генератор), корутины
Блок 5 - Знакомство с асинхронной работой (asyncio)
Введение в асинхронное программирование. Зачем нужно асинхронное программирование. Группы задач
Асинхронные запросы в сеть
Цикл событий альтернативный (сторонний) цикл
Асинхронное взаимодействие с файлами
Тестирование по блоку 3, 4 и 5
Блок 6 - Классы изнутри
Метаклассы
"Протоколы. Абстрактные классы
Дескрипторы
Слоты в классах
Как работает super
Сокрытие имени (name mangling)
Блок 7 - Работа с ссылками, внимание к памяти
Как работает сборщик мусора
Сильные и слабые ссылки
Блок 8 - Аннотации типов. Системы контроля зависимостей. Интроспекция
Как описывать аннотации типов, зачем они нужны
Работа с mypy
Системы контроля зависимостей
Интроспекция, генерация новой сигнатуры
Тестирование по блоку 6, 7 и 8
Блок 9 - Тестирование
Unittest
Покрытие кода (coverage)
Pytest, плагины
Фикстуры
Параметризация и метки
Конфигурация тестов
Блок 10 - Очереди задач
Встроенные очереди задач
Асинхронные очереди задач
Сервисы для очередей задач. Celery. RabbitMQ
Интроспекция, генерация новой сигнатуры
Тестирование по блоку 9 и 10
Блок 11 - Профилирование
Что такое профилирование и зачем нужно. Инструменты для профилирования
Блок 12 - Ускорение обработки задач
Threading, GIL
Multiprocessing
Блок 12 - Ускорение обработки задач
Threading, GIL
Multiprocessing
Блок 13 - Низкий уровень
Компиляция кусков кода. Чтение и анализ байт-кода. Как работает виртуальная машина Python
Тестирование по блоку 11, 12 и 13
Блок 14 - Работа с базой данных через SQLAlchemy
Знакомство с SQLAlchemy 2.0Лекция
Асинхронная работа с базой данных на SQLAlchemy
Блок 15 - Веб-разработка на FastAPI
Знакомство с FastAPI
FastAPI настройки git: commit, remote, push
Работа с базой данных через SQLAlchemy в веб-приложении
Развитие приложения на FastAPI
Взаимодействие между приложениями
Тестирование по блоку 14 и 15
Финальное тестирование
Финальное тестирование
Комментарии 0