SCRIPT-009 Профессиональный Python для Middle+: код, архитектура и ИИ.

Python как инструмент: больше автоматизации. Курс фокусируется на качестве Python-кода, архитектурных решениях, производительности и использовании ИИ как инструмента разработчика.

• Лямбда-выражения и их особенности
• Декораторы и их применение
• Функторы и callable объекты
• Управление зависимостями
• Виртуальные окружения
• Структура Python-проекта

Практика: настройка production-окружения

• Время жизни объекта, методы __new__() и __del__()
• Доступ к атрибутам и методам объекта
• Понятие контекста
• Менеджер контекста, пример имплементации

Практика: решение прикладных задач

• Контейнеризация и управление ей
• Запуск приложений в docker-контейнерах
• Упаковка проекта в docker-образ. Docker-compose

• Концепция middleware
• Существующие middleware в составе Django
• Написание собственных middleware

• Документирование кода: Docstring
• Логирование в Django

• Работа с SQL напрямую из Django
• Django Object Relational Mapping (ORM)

Практика: Составление сложных SQL-запросов, создание пользовательских менеджеров и методов запросов

• Установка pytest
• Assert
• Тестирование в Django
• Fixture, best practices
• Patching и Mocking
• Dependency injection

Практика: Написание базового теста для функции, Запуск тестов и обработка результатов

• Индексирование
• Проблема N+1: select_related(), prefetch_related()
• Транзакции (autocommit, atomic, exceptions, savepoints, rollback)
• Уровни изоляции PostgreSQL

Практика: Создание индексов с помощью Django ORM.

• REST API
• Django REST API, сериализация

• Назначение, установка и настройка Kafka
• Работа с Kafka из Python

• Назначение, установка и настройка Redis
• Работа с Redis из Python

Практика: Работа с библиотекой python-pubsub-postgresql-redis

• Как ИИ работает с кодом
• Prompt engineering для Python
• Рефакторинг и оптимизация с ИИ
• Генерация документации и тестовых данных

Практика: улучшение проекта с помощью ИИ