На курсе вы научитесь применять асинхронное и параллельное программирование с помощью Python.
Мы поможем изучить принципы этих подходов и технологии, которые есть в экосистеме языка: стандартные модули для взаимодействия с процессами и потоками, библиотеку asyncio, фреймворк FastAPI, асинхронные клиенты для http и БД.
Программа обучения:
1. Параллельное программирование
30 часов
Вы узнаете, что такое процессы и потоки, научитесь их создавать и завершать, познакомитесь с поведением и проблемами, которые возникают в мультипроцессорных и многопоточных программах. Ознакомитесь с GIL, понятиями голодания, гонки, взаимоблокировки, научитесь отлавливать и обходить возникающие проблемы, а главное — примените процессы и потоки при решении прикладных задач.
2. От синхронного программирования к асинхронному
30 часов
Вы познакомитесь с итераторами, генераторами и корутинами, разными типами задач, разницей в утилизации ресурсов и ограничениями использовании подходов. На практике научитесь создавать и использовать кастомные итераторы, генераторы и корутины.
3. Работа с асинхронным кодом
30 часов
Вы узнаете, что такое событийное программирование и циклы событий, познакомитесь с типами многозадачности. Научитесь использовать сокеты и применять основные классы и примитивы фреймворка asyncio для решения прикладных задач. Создадите свой первый асинхронный сервер на asyncio и http-сервер для работы с запросами.
4. Асинхронные фреймворки
30 часов
Расскажем про устройство фреймворков, обработку запросов, реализацию бизнес-логики. Вы получите практические навыки работы с асинхронными фреймворками, такими как aiohttp, FastAPI, tornado, starlette, и создадите свой сервис с использованием одного из фреймворков в рамках проектного задания.
5. Работа с асинхронным приложением в production
30 часов
Вы научитесь организовывать инфраструктуру с применением Docker и nginx, познакомитесь с популярными веб-серверами для FastAPI. Освоите работу с конфигами с использованием pydantic и выполните практическое задание по созданию сервиса, который работает с БД, деплоится в облако и подвергается нагрузке.