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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

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