Курс направлен на глубокое освоение Python-инструментов, применяемых в автоматизации разработки. Вы научитесь создавать CLI-инструменты, парсить веб-страницы, интегрировать скрипты с API и облачными сервисами, автоматизировать тестирование, сборку и развёртывание проектов. В финале — практическое построение пайплайна с Docker и CI/CD.
Все занятия проводятся в индивидуальном формате — преподаватель выстраивает маршрут в зависимости от ваших целей: будь то DevOps, backend, технический продукт или личный проект.
Документ по окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации – для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения – для всех остальных участников.
Содержание
- 5 модуля
- 40 уроков
- 40 часов
- Блок 1. Автоматизация работы с кодом и сборки проектов8
- 1.1Инструменты автоматизации процессов разработки
- 1.2Практическая работа №1. Написание простого скрипта автоматизации с Invoke
- 1.3Управление зависимостями и виртуальными окружениями
- 1.4Практическая работа №2. Автоматическое управление зависимостями в проекте
- 1.5Автоматизация тестирования кода
- 1.6Практическая работа №3. Написание тестов и их автоматический запуск
- 1.7Сборка и упаковка Python-проектов
- 1.8Практическая работа №4. Упаковка Python-приложения в исполняемый файл
- Блок 2. Автоматизация взаимодействия с API8
- 2.1Работа с внешними API и requests
- 2.2Практическая работа №5. Запрос данных с внешнего API
- 2.3Аутентификация при работе с API
- 2.4Практическая работа №6. Аутентификация через API и работа с защищёнными ресурсами
- 2.5Автоматизация обработки данных с API
- 2.6Практическая работа №7. Асинхронные запросы и кеширование API-ответов
- 2.7Интеграция Python-скриптов с облачными сервисами
- 2.8Практическая работа №8. Автоматизация загрузки и обработки данных с Google Sheets
- Блок 3. Написание CLI-инструментов и скриптов4
- 3.1Основы разработки CLI-приложений
- 3.2Практическая работа №9. Написание базового CLI-инструмента
- 3.3Улучшение CLI-приложений
- 3.4Практическая работа №10. Разработка продвинутого CLI-приложения с логированием
- Блок 4. Парсинг данных и работа с файлами8
- 4.1Основы парсинга веб-страниц
- 4.2Практическая работа №11. Парсинг веб-страницы и извлечение данных
- 4.3Парсинг динамических сайтов
- 4.4Практическая работа №12. Использование Selenium для получения данных с динамических страниц
- 4.5Автоматизированная работа с файлами и директориями
- 4.6Практическая работа №13. Написание скрипта для организации файлов в папках
- 4.7Автоматизированная обработка дан
- 4.8Практическая работа №14. Обработка и анализ данных из CSV и Excel
- Блок 5. Введение в CI/CD12
- 5.1Основы CI/CD и автоматизация развёртывания
- 5.2Практическая работа №15. Создание простого CI/CD пайплайна
- 5.3Docker и контейнеризация Python-приложений
- 5.4Практическая работа №16. Контейнеризация Flask-приложения с Docker
- 5.5Настройка автоматических тестов в CI/CD
- 5.6Практическая работа №17. Автоматизация тестирования в CI/CD пайплайне
- 5.7Автоматизация развёртывания приложений
- 5.8Практическая работа №18. Автоматизация развёртывания приложения
- 5.9Мониторинг и логирование в CI/CD
- 5.10Практическая работа №19. Настройка мониторинга в CI/CD
- 5.11Итоговый проект по автоматизации задач разработки
- 5.12Практическая работа №20. Финальный проект по автоматизации задач разработки
Да. Всё начинается с основ. Вы шаг за шагом построите свой первый пайплайн.
Вы напишете набор скриптов и настроите автоматизацию (тестирование, сборка, деплой) — как это делается в реальных проектах.
Да. Особенно если вы хотите внедрить больше Python-автоматизации в свои процессы.
Требования
- Базовое знание Python
- Установленная среда разработки (рекомендации даются в начале курса)
Особенности
- Индивидуальный подход – разбор задач, которые актуальны для вашей работы
- Полный стек автоматизации – API, CLI, CI/CD, Docker, логирование
- Никакой теории ради теории – каждый блок закрепляется через рабочие скрипты
- Финальный модуль — как мост в DevOps – от сборки до мониторинга
Целевая аудитория
- Python-разработчики, стремящиеся автоматизировать процессы
- QA-инженеры, DevOps-специалисты и аналитики
- Специалисты, внедряющие CI/CD и облачные пайплайны
- Начинающие инженеры, готовящиеся к продвинутым задачам в команде