Программа охватывает все ключевые аспекты автоматизации, востребованные в современной разработке программного обеспечения. Слушатели осваивают управление зависимостями и сборкой проектов, работу с API и облачными сервисами, разработку CLI-инструментов, автоматизацию тестирования и деплоя. Дополнительно рассматриваются контейнеризация приложений в Docker, парсинг данных и организация CI/CD-процессов. Отдельное внимание уделяется инструментам мониторинга и логирования.
Занятия проходят онлайн в составе учебной группы по расписанию. Каждая тема сопровождается практическими заданиями, в ходе которых участники создают собственные инструменты автоматизации и конфигурации пайплайнов.
Документ по окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации – для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения – для всех остальных участников.
Содержание
- 4 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 файлами20
- 4.2Основы парсинга веб-страниц
- 4.3Практическая работа №11. Парсинг веб-страницы и извлечение данных
- 4.4Парсинг динамических сайтов
- 4.5Практическая работа №12. Использование Selenium для получения данных с динамических страниц
- 4.6Автоматизированная работа с файлами и директориями
- 4.7Практическая работа №13. Написание скрипта для организации файлов в папках
- 4.8Автоматизированная обработка данных
- 4.9Практическая работа №14. Обработка и анализ данных из CSV и Excel
- 4.10Основы CI/CD и автоматизация развёртывания
- 4.11Практическая работа №15. Создание простого CI/CD пайплайна
- 4.12Docker и контейнеризация Python-приложений
- 4.13Практическая работа №16. Контейнеризация Flask-приложения с Docker
- 4.14Настройка автоматических тестов в CI/CD
- 4.15Практическая работа №17. Автоматизация тестирования в CI/CD пайплайне
- 4.16Автоматизация развёртывания приложений
- 4.17Практическая работа №18. Автоматизация развёртывания приложения
- 4.18Мониторинг и логирование в CI/CD
- 4.19Практическая работа №19. Настройка мониторинга в CI/CD
- 4.20Итоговый проект по автоматизации задач разработки
- 4.21Практическая работа №20. Финальный проект по автоматизации задач разработки
Да. Программа подходит и для начинающих, при этом необходима уверенная база по Python.
Да. При наличии СПО или ВО выдается удостоверение, в остальных случаях — сертификат.
Invoke, Poetry, Docker, GitHub Actions, requests, Selenium, Pandas, Google API, Flask, Redis, CLI, logging.
Да. По желанию доступен формат 1 на 1 с преподавателем.
Требования
- Базовое знание Python
- Установленная среда разработки (рекомендации даются в начале курса)
Особенности
- Написание CLI-утилит и скриптов автоматизации
- Работа с внешними API, асинхронными запросами и кешированием
- Контейнеризация приложений и автоматизация развёртывания
- CI/CD и настройка тестов в пайплайнах
- Работа с логами, мониторингом и облачными сервисами
Целевая аудитория
- Python-разработчики, желающие повысить эффективность процессов
- DevOps-специалисты на старте карьеры
- Тестировщики и аналитики, которым требуется автоматизация рутины
- Специалисты, участвующие в сопровождении веб-сервисов и API