Курс по backend разработке на FastAPI. Тариф С поддержкой (Артем Шумейко)

[АниМАКА]

Ссылка на картинку

Вы узнаете тонкости построения архитектуры на backend'е, создадите свое полноценное приложение на FastAPI с нуля и выведете свою карьеру на новый уровень

• От новичка в Python до backend разработчика
  В ходе прохождения курса, вы получите навыки, востребованные на рынке. Так, вы сможете начать свою карьеру в backend разработке или стать более ценным экспертом и получить повышение.
• Собственный пет-проект
  Вы напишете свое приложение, которое добавите в портфолио, и сможете рассказывать о навыках, полученных в ходе его разработки.
• Современный стек
  Вы познакомитесь не только с FastAPI, но и со всей экосистемой, сосуществующей с фреймворком: SQLAlchemy, Redis, Celery, Pytest, Docker, Админка, логирование, мониторинг и пр.
• Упор на практику с изучением теории
  Вы сможете закрепить полученные знаия с помощью решения теоретических и практических задач курса.
• Четкая структура
  Курс содержит структурированный материал, изложенный в доступной и понятной форме, а также практические задачи. Это позволит вам быстрее и эффективнее освоить backend разработку.
• Нет аналогов. Это первый подробный русскоязычный видеокурс по FastAPI и экосистеме вокруг фреймворка.

Программа

1. Знакомство с фреймворком

• API vs FastAPI: что это и почему нужно это учить?
• Виртуальное окружение и запуск FastAPI
• Параметры пути и запроса, валидация данных через Pydantic
• Работа с Базой Данных и миграции (SQLAlchemy + Alembic)
• Выделение работы с БД в отдельный слой – паттерн Репозиторий/DAO
• Сложные запросы на SQL и SQLAlchemy
• Кастомная аутентификация: знакомство с JWT, cookie, Depends
• Фронтенд с помощью Jinja + CORS + Загрузка файлов

2. Экосистема FastAPI

• Архитектура современных web-приложений
• Тестирование с pytest: юнит и интеграционное
• Подключение админки
• Кэширование данных через Redis
• Фоновые задачи с Celery и Background Tasks

3. Вперед в production!

• Логирование и Middleware
• Контроль ошибок с Sentry
• Мониторинг данных через Grafana
• Версионирование API
• Стилизация кода
• Написание Dockerfile и docker-compose.yml
• Деплой приложения