Курс охватывает весь цикл автоматизации веб-разработки на Python с использованием фреймворка Django. Вы научитесь эффективно развертывать и сопровождать серверную часть приложений, используя инструменты автоматизации и контейнеризации (Docker, Ansible, Celery, CI/CD), а также подключать внешние API, настраивать CRON-задачи, обрабатывать фоновые процессы и проводить нагрузочное тестирование.
Обучение проходит в персональном формате: преподаватель адаптирует темп и акценты под ваши задачи, а все практические задания выполняются на актуальных кейсах. Такой подход особенно полезен для backend-разработчиков, инженеров DevOps и fullstack-специалистов, работающих с Django.
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
- 4.4Практическая 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
- 5.4Практическая 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
Нет, но знание Django и уверенное владение Python обязательны.
Желательно иметь общее представление о серверной инфраструктуре, но преподаватель расскажет основы по мере необходимости.
Да, курс охватывает деплой в облако (Render, Railway, VPS), включая работу с CI/CD.
Требования
- Уверенные навыки Python и базовые знания Django
- Установленная среда разработки (рекомендации даются в начале курса)
Особенности
- Персональное обучение — один на один с опытным преподавателем
- Много практики — работа с реальной инфраструктурой и сценариями
- Сильный фокус на DevOps-интеграцию — от Celery до CI/CD
- Индивидуальные кейсы — адаптация тем под вашу задачу
Целевая аудитория
- Backend‑разработчики, желающие автоматизировать процессы
- DevOps‑инженеры, работающие с Python-проектами
- Django‑программисты, стремящиеся систематизировать инфраструктуру
- Технические лидеры, внедряющие DevOps-практики в проектах