S
SaiboT
Автор: OTUS
Название: Python для WEB разработки (2017)
Описание:
Цель курса “WEB-разработка на Python” – подготовить специалиста, который сможет выполнять рядовые задачи бекенд-разработки: писать поддерживаемый код, выполнять рефакторинг, проектировать схему базы данных и взаимодействие с ней, организовать работу с ошибками и профилирование, проектировать и развивать схему взаимодействие с клиенсайдом, проводить код-ревью и писать тесты.
Во время курса будет рассмотрен ряд актуальных на данный момент тем, например:
Как разбить код на чистые функции?
Когда использовать GraphQL, а когда REST?
Когда использовать ORM и когда нет?
Как и когда писать автотесты, чтобы не потратить время зря?
Что нужно проверить у каждой БД, чтобы избежать распространённых проблем?
На курсе будут использованы такие технологии как:
Python 3.6 чтобы писать код;
Flask, Django и aiohttp чтобы делать веб-сервисы;
PostgreSQL, MongoDB и Redis чтобы хранить данные;
pytest чтобы писать тесты;
Django REST Framework и Graphene чтобы писать API;
Fabric и Docker чтобы не ждать админов;
Этот список появился из анализа вакансий: все эти технологии реально используются в бою, фигурируют в требованиях и помогают решать задачи быстрее и качественнее.
Курс предназначен для тех, у кого уже есть опыт коммерческой разработки от года или большой опыт участия в проектах с открытым исходным кодом: мы ждём от студентов знакомства с Python и понимания основ веб-разработки.
Материал может быть удален по просьбе
Скачать:
Название: Python для WEB разработки (2017)
Описание:
Цель курса “WEB-разработка на Python” – подготовить специалиста, который сможет выполнять рядовые задачи бекенд-разработки: писать поддерживаемый код, выполнять рефакторинг, проектировать схему базы данных и взаимодействие с ней, организовать работу с ошибками и профилирование, проектировать и развивать схему взаимодействие с клиенсайдом, проводить код-ревью и писать тесты.
Во время курса будет рассмотрен ряд актуальных на данный момент тем, например:
Как разбить код на чистые функции?
Когда использовать GraphQL, а когда REST?
Когда использовать ORM и когда нет?
Как и когда писать автотесты, чтобы не потратить время зря?
Что нужно проверить у каждой БД, чтобы избежать распространённых проблем?
На курсе будут использованы такие технологии как:
Python 3.6 чтобы писать код;
Flask, Django и aiohttp чтобы делать веб-сервисы;
PostgreSQL, MongoDB и Redis чтобы хранить данные;
pytest чтобы писать тесты;
Django REST Framework и Graphene чтобы писать API;
Fabric и Docker чтобы не ждать админов;
Этот список появился из анализа вакансий: все эти технологии реально используются в бою, фигурируют в требованиях и помогают решать задачи быстрее и качественнее.
Курс предназначен для тех, у кого уже есть опыт коммерческой разработки от года или большой опыт участия в проектах с открытым исходным кодом: мы ждём от студентов знакомства с Python и понимания основ веб-разработки.
Материал может быть удален по просьбе
Скачать:
Последнее редактирование модератором:
