Администрирование и программирование [Slurm] Леонид Крутовский - Python-разработчик (2022)

#Are$

#Are$

Команда форума
Модератор

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

2023-08-17_18-02-45.png
КОМПЛЕКТ КУРСОВ
  1. Python-разработчик
  2. Базовое администрирование Linux-серверов (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики):
  3. Git для начинающих (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч)
  4. 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»
Нажмите для раскрытия...
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
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
СКАЧАТЬ
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
 
Войдите или зарегистрируйтесь для ответа.
Сверху