Python izstrādātājs - kurss 35 000 rub. no Slurm, apmācība, Datums: 2023. gada 30. novembris.
Literārs Mistrojums / / December 03, 2023
Programma
276 stundas teorijas
37 stundas prakses
2 gadi pieeja 14 tēmām
Ievadlekcija
Ļaujiet mums iepazīstināt jūs ar runātāju, izmantojot semināra ievadlekcijas piemēru.
Ievads
Ievads kursā
Piekļuve kursu krātuvei
Pirms sākat
Mērķis: konfigurēts ar Git, zināšanas par alternatīvām un pamatterminu izpratne
Teorija (0,8 akadēmiskais. h):
Konta izveide un Github iestatīšana.
SSH iestatīšana.
Pamatzināšanas par atmiņu un procesoru.
Stāsts par sastādītājiem un tulkiem.
Prakse (1 akadēmiskais. h):
Izveidojiet jaunu repozitoriju.
Aprakstiet tā mērķi READ.ME.
Nospiediet uz Github.
Veiciet repozitorija redzamības iestatījumus.
Pamati
Mērķis: pilnībā konfigurēta infrastruktūra (atkarības pārvaldība, versiju kontrole, virtuālās vides).
Teorija (0,7 akadēmiskais. h):
Pirmās programmas no IDE vai no faila.
IDE: Visual Studio kods, priekšrocības un pielāgošana, alternatīvas.
PyCharm - ideja.
PEP8.
lintera koda standarti.
Prakse (14 akadēmiskās. h):
Lejupielādējiet projektu no Github.
Izveidojiet VE, izmantojot PIPENV.
Instalējiet atkarības un palaidiet.
Izmantojiet dzeju, nevis PIPENV, izmantojiet to IDE iekšienē.
Automātiska pārbaude ar linteriem.
Python programmēšanas valoda
Mērķis: iemācīties rakstīt vienkāršas programmas, risināt pamata problēmas un pareizi lietot datu tipus.
Teorija (1,6 akadēmiskais. h):
Mainīgie un iebūvētie veidi.
Datu struktūras.
Virknes un formatējums.
Vārdnīcas un komplekti.
Izpratnes, lambda, filtrs, karte, kolekcijas.
Prakse (12 akadēmiskās. h):
Pārveidojiet piemērus.
Darbs ar bibliotēkām: savienojiet, izmantojiet funkcijas.
Rekursīva vārdnīcu un grafiku šķērsošana, sarežģīta filtrēšana, ligzdotie komponenti.
Kronšteinu pārbaudītājs.
Testēšana
Mērķis: izprast terminus, iemācīties rakstīt vienības testus un pilnībā aptvert savus risinājumus ar testiem.
Teorija (0,6 akadēmiskais. h):
Testēšanas pamati: unittest, pytest, coverage.
Prakse (14 akadēmiskās. h):
Pārklājiet iepriekšējos uzdevumus, kas tika palaisti vietnē Github, ar testiem un pārbaudiet tos, izmantojot pārklājumu.
Iestatiet Github darbības testiem un pārklājumam.
Mijiedarbība ar OS
Mērķis: izprast standarta problēmas un vispārīgos principus darbam ar tīklu.
Teorija (1,5 akadēmiskais. h):
Kas ir OS, process un pavediens, GIL, Linux\POSIX, failu sistēma.
Darbs ar tīklu operētājsistēmā.
Prakse (14 akadēmiskās. h):
Atkārtojiet un mainiet lietošanas gadījumus.
Darbs ar izlases virkņu ģeneratoru failā.
Faila lasīšana, rindu šķirošana, faila rakstīšana.
Stīgu ģeneratora paātrināšana, izmantojot vairāku apstrādi.
Darbvirsma — PyQt
Mērķis: izprast standarta problēmas, iemācīties izmantot mantošanu un uzrakstīt vienkāršu programmu Qt.
Teorija (3.4 akadēmiskā. h):
OOP pamati: mantošana, poliorfisms, MRO.
OOP Python.
PyQt logrīki.
QML tehnoloģijas apskats: salīdzinājums ar JavaScript, diskusija par MVC, frontend un backend atdalīšana.
Prakse (20 akadēmiskās. h):
Atkārtojiet un mainiet lietošanas gadījumus.
Uzrakstiet vienkāršu pieteikumu no 6-10 elementiem.
Pārrakstiet iepriekšējo piemēru no logrīkiem uz QML.
PyGame darbvirsma
Mērķis: iemācīties lietot pygame un nostiprināt iepriekšējās zināšanas.
Teorija (0,7 akadēmiskais. h):
Meklējiet piemērus vietnē Github.
Palaišana, demonstrācija bez koda analīzes.
Prakse (3 akadēmiskās. h):
Paplašiniet rakstītā funkcionalitāti.
Uzrakstiet izvēlni ar pogām un savu kursoru.
Datu bāze
Mērķis: saprast, kas ir SQL, kādi krātuves veidi un rīki pastāv.
Teorija (0,9 akadēmiskais. h):
SQL pamati.
Krātuves veidi un datu bāzes.
Pārskats par populārākajiem rīkiem.
ORM vispārīgā informācija, CRUD.
Active Record vs Data Mapper.
Prakse (2 akadēmiskās. h):
Modificējiet kodu no nodarbības.
Apvienojiet prakses rezultātus no šī moduļa un nodarbības par darbu ar tīklu.
Bota rakstīšana
Mērķis: saprast, kā darbojas robotprogrammatūra un kas ir API.
Teorija (0,5 akadēmiskais. h):
Kas ir API? Izlasiet dokumentāciju.
Lejupielādējiet bibliotēku un izmēģiniet vienkāršu piemēru.
Mēs rakstām paši savu vienkāršo robotprogrammatūru, piemēram, pieprasījumu no YouTube vai Wikipedia.
Prakse (15 akadēmiskās. h):
Apvienojiet iepriekšējās prakses rezultātu ar robotprogrammatūru.
Uzrakstiet savu robotprogrammu ar pogām Telegram.
WEB pamati
Mērķis: saprast, kā tiek rakstītas vietnes un tīmekļa pakalpojumi, kādi protokoli un API projektēšanas rīki ir pieejami.
Teorija (0,8 akadēmiskais. h):
Kas ir tīmeklis un ar ko to ēd?
Python vieta tīmeklī, ietvaru pārskats.
Kā noformēt: ApiFirst, dizaina stili, OpenAPI.
SOAP, RPC.
Prakse (6 akadēmiskās. h):
Darbs pie gala projekta.
Django
Mērķis: iemācīties uzrakstīt aizmuguri Django.
Teorija (0,9 akadēmiskais. h):
Django pamati: datu bāzes savienošana, Hello World iestatīšana.
Mēs izstrādājam API aizmugursistēmai.
Mēs savienojam DRF.
Izveidojiet kontrolieri ziņām.
Prakse (15 akadēmiskās. h):
Uzrakstiet kontrolieri komentāriem un kontrolieru testiem.
Komentāros pievienojiet dialogu (atbilžu) sistēmu.
Pievienojiet autorizāciju.
Tālāka attīstība
Kurss "Git iesācējiem" - tikai pēc tarifa "Pārkvalifikācija".
Nepieciešamā minimālā teorija (3 akadēmiskās. h) un 67 praktiskie uzdevumi (32 akadēmiskie. h):
Komandas attīstības filozofija.
Populāras programmatūras izstrādes mitināšanas vietnes.
Git pamati.
Git lietošanas prakse komandās.
Personiskā Git konfigurācija ērtam darbam.
Kurss "Linux serveru pamata administrēšana" - tikai uz tarifu "Pārkvalifikācija".
Zināšanas un prasmes, kas nepieciešamas, lai apgūtu Linux operētājsistēmas lietošanu (7 akadēmiskās. h teorija un 40 akadēmiskās. prakses stundas):
Ievads.
Kā izveidot savienojumu ar serveri, izmantojot SSH.
Pamati darbam ar OS (atļaujas, komandas). Kā strādāt ar serveri. Kā kopēt failus, mapes.
Sistēmas pakalpojumu analīze. Kā darbojas Linux.
Tīkla pamati.
Kā instalēt nepieciešamo programmatūru serverī.
Vietnes manuāla izvietošana.
Virtualizācija, virtuālās mašīnas un to iespējas.
Iespējamās servera problēmas, to diagnostika un risinājumi.
Servera optimizācija.
Pamati par Docker konteinerizāciju.
Darbs ar Gitu.
Kurss “Dokeris: no nulles līdz varonim” - tikai pēc tarifa “Pārkvalifikācija”
Maksimālās praktiskās zināšanas par Docker. No pamatiem līdz lietojumprogrammas palaišanai programmā Docker un darbam ar attēliem augstākā līmenī (15 akadēmiskās. h. teoriju un 88 akadēmisko. h. prakse):
Ievads Docker.
Pamata Docker komandas un abstrakcijas. CLI. Vispārīga shēma, kā darbojas Docker.
Docker un datu uzglabāšana.
Docker-komponēt failu.
Docker un CI/CD.
Tīklošana programmā Docker.
Docker zem pārsega.
Docker izmantošanas iespējas ar dažādām programmēšanas valodām, tostarp kompilētām valodām.
Docker konteineru mežizstrāde un uzraudzība.
Padziļināts darbs ar attēliem. Sava reģistra iestatīšana.
Drošība pakalpojumā Docker.
Docker analogi.
Docker orķestrēšana. Kubernetes, Docker SWARM. Atšķirības, īpašības, kāpēc tas ir vajadzīgs.