Zaawansowane programowanie w języku Python
LICZBA DNI: 5 (40h)
KOD KURSU: PYTHON/ADV
Dostosowany program 
O szkoleniu
DLA KOGO?
Średnio zaawansowani programiści programujący w języku Python
Programiści tworzący aplikacje głównego nurtu oraz aplikacje sieciowe w języku Python
WYMAGANIA
umiejętność programowania w Python i znajomości podstawowych struktur danych
biegłe posługiwanie się wybranym środowiskiem IDE (PyCharm, PyDev)
znajomość koncepcji programowania obiektowego, systemowego i aplikacyjnego
umiejętność posługiwania się narzędziem debuggera języka Python
znajomość koncepcji związanych z programowaniem w języku Python na poziomie średnio i zaawansowanym
ZALETY
Uczestnicy szkolenia po jego zakończeniu zdobędą umiejętności analizy obiektowej i idiomów językowych Python oraz identyfikacji wąskich gardeł przetwarzania
Uczestnicy nauczą się tworzyć aplikacje z użyciem asynchronicznej komunikacji sieciowej, tworzyć zaawansowane struktury danych oraz wybierać i używać paradygmatów programowania
Cele szkolenia
Kształcenie umiejętności i rozwijanie wiedzy dotyczącej zaawansowanego programowania w języku Python
Osadzenia zaawansowanych narzędzi i procesów tworzenia oprogramowania w realiach współczesnych wymagań Inżynierii Oprogramowania
Dokonania konsolidacji wiedzy i uzupełnienia braków w kompetencjach w zakresie
Zapoznanie się z alternatywnymi wersjami interpretera
Pogłębienie znajomości mechanizmów języka Python
Program
Performance i debugging
- Introspekcja
- Debugging w IDE
- Static typing vs dynamic typing
- Mikrobenchmark - `timeit`
- Wydajność wbudowanych struktury i typów danych
- Moduł `collections`
Type Annotations
- Deklaracja zmiennych
- Używanie w funkcjach, metodach i klasach
- Definiowanie typów złożonych i szablonów typów
- Wykorzystanie narzędzi do sprawdzania typów
- Wykorzystanie narzędzi do dodawania typów do istniejącego kodu
Zaawansowane użycie funkcji i elementy paradygmatu programowania funkcyjnego
- Funkcje i metody wieloparametrowe - `*args`, `**kwargs`
- Obiekt Callable
- Rekurencja
- Elementy paradygmatu funkcyjnego - `map`, `filter`, `reduce`, `zip`, `all`, `any`
- Funkcje anonimowe - `lambda`
- Domknięcia (closure)
- Monkey patching
- Moduł `functools`
Użycie Datetime ze strefami czasowymi
- Tworzenie obiektów dat, parsowanie i formatowanie - `datetime`
- Przesunięcia czasu i obliczenia dat, przesunięcia o miesiąc - `timedelta`
- Obsługa stref czasowych - `pytz`
Moduły, paczkowanie i alternatywne interpretery i preprocessory
- Środowiska wirtualne - `venv`
- Tworzenie własnych paczek: `setup.py`, `setup.cfg`
- Zarządzanie zależnościami
- Upload do `pypi.org` - `sdist`, `bdist`, `wheel`
- Generowanie pakietów - `zipapp`
- Preprocessor - `cython`
- Alternatywny kompilator Python - `pypy`
- Generowanie plików wykonywalnych dla systemu operacyjnego
- Narzędzia integracji modułów w języku C i C++
Serializacja i bazy danych
- Serializacja obiektów z relacjami do formatu CSV - `csv`
- Serializacja obiektów oraz dat do formatu JSON - `json`
- DB API na przykładzie `sqlite3`
- ORM - `SQLAlchemy`, `Django ORM`
Programowanie obiektowe
- Dziedziczenie i kompozycja klas mixin
- Przeciążanie operatorów
- Mechanizm klas danych - `dataclasses`
- Pola i metody statyczne - `staticmethod`, `classmethod`
- Inicjacja klas i konstruktory - `__new__()` vs `__init__()`
- MRO (ang. Method Resolution Order)
- Mechanizm metaklas
- S.O.L.I.D. principles, Tell-Don't-Ask i dobre praktyki
- Akcesory - `setattr`, `getattr`, `hasattr`
- Descriptor
- String formatting - `__str__()`, `__repr__()`, `__format__()`
Konstrukcje języka Python ich działanie, gotowe rozwiązanie i implementacja własnych
- Comprehensions i Generator Expressions
- Dekoratory funkcyjne oraz klasowe i moduł `functools`
- Iterator i moduł `itertools`
- Context Manager i moduł `contextlib`
Wzorce projektowe
- Singleton
- MVC
- Gateway
- State Machine
- Event Listener
- Factory
- Context Dependency Injection
- Callback
- Proxy
- Memoize
Przetwarzanie równoległe
- Wieloprocesowość * `multiprocessing`
- Wielowątkowość i model Worker - `threading`
- Komunikacja międzyprocesowa i międzywątkowa
- Mechanizmy blokujące - `lock`
- Kolejki - `queue`, `deque`
- Programowanie asynchroniczne - `asyncio`
Jakość oprogramowania, dobre praktyki, testy i deployment
- Statyczna analiza kodu źródłowego - `pylint`, `pylama`, `sonarlint`, `pyflakes`
- Standard programowania PEP8, PEP20 i dobre praktyki - `pycodestyle`
- Testy jednostkowe - `doctest`, `unittest`
- Logowanie zdarzeń i informacje ostrzegawcze - `logging`, `warnings`
- Print formatting i interpolacja zmiennych - `print`, `pprint`
- Profiling, mierzenie złożoności cyklometrycznej, obliczeniowej i pamięciowej
- Jak wdrożyć powyższe techniki w proces CI/CD
- Deployment - `Docker`, `Docker-compose`
- ReStructuredText i dokumentacja - `sphinx`
(opcjonalne) Programowanie HTTP
- Protokół HTTP, metody, nagłówki, mimetype, statusy, kody odpowiedzi, sesje, cookies, wersjonowanie API
- Proste i bardziej zaawansowane zapytania - `request`
- Wprowadzenie do tworzenia serwerów HTTP
- Moduł biblioteki standardowej Python - `http`
- Micro web framework - `Flask`
- Web framework - `Django`
Szkolenia powiązane
