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课程时长 28 小时
课程大纲
第一天——扎实的Python基础与工具
现代Python特性与类型标注
- 类型标注基础、泛型、协议和TypeGuard
- 数据类、冻结数据类及attrs概述
- 模式匹配(PEP 634+)及惯用法
代码质量与工具
- 代码格式化与检查工具:black、isort、flake8、ruff
- 使用MyPy和pyright进行静态类型检查
- 预提交钩子与开发者工作流程
项目管理与打包
- 使用Poetry和虚拟环境进行依赖管理
- 包结构、入口点和版本控制最佳实践
- 构建并发布包到PyPI和私有仓库
第二天——设计模式与架构实践
Python中的设计模式
- 创建型模式:工厂、建造者、单例(Pythonic变体)
- 结构型模式:适配器、外观、装饰器、代理
- 行为型模式:策略、观察者、命令
架构原则
- SOLID原则在Python代码库中的应用
- 六边形/清洁架构及边界
- 依赖注入模式和配置管理
模块化与复用
- 设计库代码与应用程序代码的差异
- API、稳定接口和语义化版本控制
- 处理配置、密钥和环境特定设置
第三天——并发、异步IO与性能
并发与并行
- 线程基础及GIL的影响
- 多进程和进程池处理CPU密集型任务
- 何时使用concurrent.futures与multiprocessing
使用asyncio进行异步编程
- 异步/等待模式、事件循环和取消操作
- 设计异步库及与同步代码的互操作性
- IO密集型模式、背压和速率限制
性能分析与优化
- 性能分析工具:cProfile、pyinstrument、perf、memory_profiler
- 优化热点路径,并适当使用C扩展或Numba
- 测量延迟、吞吐量和资源利用率
第四天——测试、CI/CD、可观测性与部署
测试策略与自动化
- 使用pytest进行单元测试和fixture;测试组织
- 使用Hypothesis进行基于属性的测试和契约测试
- 模拟、monkeypatching及异步代码测试
CI/CD、发布与监控
- 将测试和质量门集成到GitHub Actions或GitLab CI中
- 使用Docker和多阶段构建创建可复现的容器
- 应用可观测性:结构化日志、Prometheus指标和链路追踪
安全、加固与最佳实践
- 依赖审计、SBOM基础和漏洞扫描
- 输入验证和密钥管理的安全编码实践
- 运行时加固:资源限制、用户权限和容器安全
综合实践项目与回顾
- 团队实验:运用课程模式设计和实现一个小型服务
- 项目的测试、类型检查、打包和CI管道
- 最终评审、代码批评和可行的改进计划
总结与后续步骤
要求
- 扎实的中级Python编程经验
- 熟悉面向对象编程和基础测试
- 具备命令行和Git使用经验
目标学员
- 高级Python开发者
- 负责Python代码质量和架构的软件工程师
- 处理Python代码库的技术负责人及MLOps/DevOps工程师
客户评论 (2)
一切都很完美
Florin Vrincianu
课程 - Python Programming Fundamentals
机器翻译
与内容相关的实践练习确实有助于更好地理解每个主题。此外,以讲座开始课程并继续进行实践练习的方式很好,有助于将练习与之前介绍的讲座内容联系起来。
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
课程 - Introduction to Data Science and AI using Python
机器翻译