Backend Developer Python

Семантика языка Python и её следствия для кода: всё — объект и работа со ссылками, изменяемость, имена и замыкания, модель данных и dunder-методы, равенство и хеширование, ленивые итераторы и генераторы, декораторы, менеджеры контекста, модель исключений и dataclass. Не синтаксис, а модель поведения кода.

1. Объекты, ссылки и изменяемость
2. Имена, области видимости и замыкания
3. Модель данных и dunder-методы
4. Равенство и хеширование
5. Итераторы и генераторы
6. Декораторы
7. Менеджеры контекста и with
8. Исключения: модель, иерархия и EAFP
9. dataclass: генерация методов и ловушки

Как устроен CPython: подсчёт ссылок и сборка мусора, модель памяти, компиляция в байткод и его исполнение, глобальная блокировка интерпретатора как свойство сборки. Что стоит за поведением кода под нагрузкой.

1. Байткод и интерпретатор
2. Подсчёт ссылок и сборка мусора
3. Модель памяти и аллокации
4. GIL и свободнопоточная сборка

Конкурентность в Python: цикл событий asyncio, корутины и задачи, отличие ввода-вывода от вычислений, выбор между потоками и процессами. Почему блокирующий вызов останавливает цикл событий.

1. Конкурентность и параллелизм
2. Блокировка и цикл событий
3. Корутины и await
4. Задачи и одновременность
5. Отмена и таймауты
6. Потоки для ввода-вывода и блокирующего кода
7. Процессы для вычислений
8. Синхронизация общего состояния

Аннотации типов и постепенная типизация: как типы делают контракты кода явными, статическая проверка и её место в веб-фреймворках. Типы как инструмент, а не декорация.

1. Аннотации ничего не проверяют
2. Постепенная типизация и статическая проверка
3. Словарь аннотаций
4. Дженерики и протоколы
5. Типы в рантайме: валидация

FastAPI: асинхронный веб-фреймворк на аннотациях типов поверх ASGI. Маршрутизация, внедрение зависимостей, валидация и сериализация через модели, автогенерация схемы OpenAPI.

1. ASGI и асинхронный веб
2. Маршрутизация и параметры
3. Модели запроса и валидация
4. Модели ответа и сериализация
5. Внедрение зависимостей
6. async и блокировка в FastAPI
7. Обработка ошибок
8. Генерация схемы OpenAPI

Django: полнофункциональный веб-фреймворк со встроенными ORM, миграциями, админкой и формами. Готовая структура приложения для сервисов с богатой доменной моделью.

1. Цикл запрос–ответ в Django
2. Проект, приложения и настройки
3. Модели и ORM
4. Миграции
5. Представления и маршрутизация
6. Формы и валидация
7. Аутентификация, сессии и middleware
8. Django REST framework
9. async в Django

Flask: минималистичный веб-фреймворк, дающий маршрутизацию и запрос-ответ, а остальное — из расширений. Осознанный контроль над зависимостями для небольших сервисов.

1. Философия микрофреймворка и маршрутизация
2. Запрос и ответ
3. Контексты приложения и запроса
4. Blueprints
5. Расширения и экосистема
6. Фабрика приложения и конфигурация

Проектирование HTTP-API: методы и коды состояния, идемпотентность, версионирование и пагинация, единый формат ошибок и валидация входных данных. Контракт как обещание сервиса клиентам.

1. Ресурсы и методы
2. Коды состояния и формат ошибок
3. Идемпотентность и ретраи
4. Версионирование и эволюция контракта
5. Пагинация, фильтрация, сортировка
6. Контракты, валидация и OpenAPI

Работа с данными через ORM в Python: сессии и транзакции, ленивая и жадная загрузка, миграции схемы. Какой SQL порождает запрос ORM и как не поймать проблему N+1.

1. Что такое ORM
2. Движок, соединения и Core
3. Декларативные модели и отображение
4. Сессия: Unit of Work и Identity Map
5. Транзакции и область сессии
6. Запросы и порождаемый SQL
7. Отношения и стратегии загрузки
8. Проблема N+1
9. Миграции с Alembic
10. Асинхронный ORM

Тестирование Python-сервиса: юнит-, интеграционные и end-to-end тесты, фикстуры и изоляция зависимостей, проверка HTTP-эндпоинтов. Тесты фиксируют поведение и защищают от регрессий.

1. Зачем тестировать и пирамида тестов
2. Основы pytest
3. Фикстуры и изоляция
4. Тест-дублёры и моки
5. Тестирование HTTP и базы данных
6. Тестирование асинхронного кода

Упаковка и окружение Python-проекта: виртуальные окружения, управление зависимостями и файл проекта. Воспроизводимое окружение делает сборку и деплой предсказуемыми.

1. Зачем упаковка и окружения
2. Виртуальные окружения
3. Зависимости и pyproject.toml
4. Фиксация версий и воспроизводимость
5. Современный инструментарий: uv
6. Сборка и публикация

Наблюдаемость Python-сервиса: логи, метрики и трассировки как три канала, структурное логирование и health-проверки. Без них поведение сервиса под нагрузкой остаётся непрозрачным.

1. Зачем наблюдаемость и три канала
2. Структурное логирование
3. Метрики
4. Трассировка и корреляция
5. OpenTelemetry и health-проверки

Фоновые задачи и очереди: вынос долгой работы из обработчика запроса через брокер сообщений, повторные попытки и идемпотентность. Очередь развязывает сервисы во времени и сглаживает нагрузку.

1. Зачем фоновые задачи и очереди
2. Брокеры и воркеры
3. Задачи Celery и маршрутизация
4. Повторы и идемпотентность
5. Периодические задачи и обработка сбоев

Контейнеры и CI/CD для Python-сервиса: упаковка в образ, переменные окружения, конвейер сборки и деплоя. Воспроизводимая сборка делает деплой предсказуемым.

1. Зачем контейнеры
2. Dockerfile для Python-сервиса
3. Оптимизация образа и многоступенчатая сборка
4. Конфигурация и окружение
5. Конвейер CI/CD