Программа охватывает технологии и практики, применяемые для автоматизации всех этапов жизненного цикла веб-приложений на Python. Слушателями осваиваются методы контейнеризации (Docker), автоматизированного развертывания и сопровождения проектов с помощью Ansible и CI/CD-инструментов, настройка фоновых процессов (Celery, CRON), а также взаимодействие с внешними API и облачными сервисами (Railway, Render, VPS). Внимание уделяется логированию, мониторингу, безопасности и оптимизации работы Django-приложений в продуктивной среде.
Обучение организуется в онлайн-формате, в составе группы, с опорой на расписание. Все темы закрепляются в ходе практических заданий — от первичной настройки среды до реализации комплексных сценариев автоматизации, что обеспечивает уверенное применение полученных навыков в реальных проектах.
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 развертывания Django-приложений8
- 1.1Основы автоматизированного развертывания веб-приложений
- 1.2Практическая работа №1. Настройка базового сценария развертывания Django-приложения
- 1.3Контейнеризация Django-приложений с Docker
- 1.4Практическая работа №2. Запуск Django-приложения в контейнере с Docker
- 1.5Развертывание Django-приложения на удаленном сервере
- 1.6Практическая работа №3. Развертывание Django-приложения с использованием Ansible
- 1.7Управление миграциями и статиками в Django
- 1.8Практическая работа №4. Автоматизация управления миграциями и статическими файлами
- Блок 2. Настройка CRON-задач и фоновых процессов8
- 2.1Основы фоновых процессов и отложенных задач
- 2.2Практическая работа №5. Запуск фоновой задачи в Django с Celery
- 2.3Настройка CRON-задач для Django-приложений
- 2.4Практическая работа №6. Настройка периодических задач в Django с Celery и BackgroundScheduler
- 2.5Очереди задач и брокеры сообщений
- 2.6Практическая работа №7. Организация асинхронной обработки запросов с Celery и Redis
- 2.7Оптимизация фоновых задач и их мониторинг
- 2.8Практическая работа №8. Настройка мониторинга Celery с Flower
- Блок 3. Интеграция с внешними API8
- 3.1Работа с REST API в Django
- 3.2Практическая работа №9. Интеграция Django-приложения с внешним API
- 3.3Работа с веб-хуками
- 3.4Практическая работа №10. Создание веб-хука для получения данных из внешнего сервиса
- 3.5Автоматизированный обмен данными между сервисами
- 3.6Практическая работа №11. Реализация системы автоматического сбора данных через API
- 3.7Взаимодействие Django-приложений с облачными сервисами
- 3.8Практическая работа №12. Подключение Django-приложения к Google API
- Блок 4. CI/CD для веб-приложений6
- 4.1Введение в CI/CD
- 4.2Практическая работа №13. Создание базового CI/CD пайплайна для Django
- 4.3Автоматизация тестирования в CI/CD
- 4.4ктическая работа №14. Интеграция тестов в CI/CD пайплайн
- 4.5Автоматизация деплоя в облаке
- 4.6Практическая работа №15. Развёртывание Django-приложения с CI/CD
- Блок 5. Тестирование и мониторинг веб-приложений10
- 5.1Мониторинг и логирование Django-приложений
- 5.2Практическая работа №16. Настройка логирования и мониторинга Django приложения
- 5.3Нагрузочное тестирование Django-приложений
- 5.4рактическая работа №17. Проведение нагрузочного тестирования веб-приложения
- 5.5Оптимизация Django-приложений
- 5.6Практическая работа №18. Оптимизация производительности веб-приложения
- 5.7Безопасность веб-приложений
- 5.8Практическая работа №19. Настройка защиты веб-приложения от атак
- 5.9Итоговый проект по автоматизации веб-разработки
- 5.10Практическая работа №20. Разработка финального проекта
Требования
- Владение основами Python
- Начальные навыки работы с Django
- Установленная среда разработки (рекомендации по установке даются в начале курса)
Особенности
- Освоение DevOps-инструментов в контексте Django
- Практика контейнеризации, деплоя, фоновых задач и CI/CD
- Интеграция приложений с внешними сервисами и API
- Работа с безопасностью, логами и мониторингом в веб-приложениях
- Применение всех тем на связанных задачах одного проекта
Целевая аудитория
- Python-разработчики, желающие повысить уровень DevOps-компетенций
- Веб-разработчики, работающие с Django и стремящиеся к автоматизации
- Инженеры сопровождения, участвующие в развёртывании и тестировании проектов
- Студенты и выпускники IT-направлений, готовящиеся к работе в команде разработки