Курсы по ORM

Курс о полном цикле создания веб-сервиса на Python: от проектирования API до развертывания в контейнерах. Стек — FastAPI, PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy, Docker, CI/CD.

Вместо разрозненных скриптов — поэтапная разработка одного сервиса: роутинг и валидация, слоистая архитектура, работа с БД и миграциями, кэширование, фоновые задачи через брокер, JWT-аутентификация, контейнеризация, CI/CD, наблюдаемость. Итоговый проект проверяется внешним эмулятором, имитирующим поведение реальных пользователей.

Для Junior+ / Middle-разработчиков с опытом от 6 месяцев или переходящих с других языков. Требуется знание Python и базовое понимание asyncio. Безопасная работа с ИИ-инструментами в разработке — отдельный блок.

Эволюция бэкенда: от MVC к микросервисам. REST API vs gRPC: критерии выбора. FastAPI: роутеры, валидация через Pydantic. HTTP-ошибки и Middleware.

Проблема Fat Controllers и «спагетти-кода». Слоистая архитектура: Clean Architecture / DDD-light. Dependency Injection в FastAPI. Service Layer и Repository Layer.

Асинхронная работа с БД: SQLAlchemy 2.0. Проблема N+1 запроса и как ее избежать. Управление миграциями через Alembic. Транзакции и блокировки на уровне БД.

Redis: хранение сессий, кэширование тяжёлых ответов. Брокеры сообщений: RabbitMQ / Redis Streams (концептуально). Вынос долгих процессов в фоновые воркеры: Celery / Taskiq.

Аутентификация и авторизация: JWT, OAuth2. Защита от CORS и базовых уязвимостей. Тестирование: pytest, мокирование БД, TestClient.

Production-ready Dockerfile для Python: минимизация веса, безопасность. Оркестрация локального окружения: docker-compose. Основы CI/CD: пайплайн в GitLab CI / GitHub Actions (линтеры, тесты, сборка).

Почему print() не работает на проде: структурированное JSON-логирование. Экспорт метрик: Prometheus endpoint. Трассировка запросов: OpenTelemetry (обзорно).

ИИ в работе: поиск багов, шаблоны кода, регулярные выражения, тестовые данные. Корпоративная безопасность: что нельзя передавать в публичные нейросети. Галлюцинации ИИ и обязательный аудит сгенерированного кода.

Доработка end-to-end сервиса. Проверка сервиса внешним скриптом-эмулятором. Защита архитектурных решений перед экспертом.

Освойте работу с базами данных в Java и Spring! Научитесь эффективно проектировать, оптимизировать и масштабировать базы данных, используя современные фреймворки и лучшие практики. Курс включает не только теорию, но и работу с реальными кейсами.

• Введение в JDBC: архитектура, драйверы, подключение.
• Введение в ORM. Сущности.
• Обзор Spring Data: репозитории, спецификации.
• Spring Data JPA: CrudRepository, JpaRepository.