Εξέλιξη Κομματιού
Ημέρα 1 — Στιβαρές Βάσεις Python & Εργαλεία
Σύγχρονα Χαρακτηριστικά Python και Τυποποίηση
- Βασικές αρχές τυποποίησης, γενόσημα, Protocols και TypeGuard
- Κλάσεις δεδομένων, αμετάβλητες κλάσεις δεδομένων και επισκόπηση attrs
- Αντιστοίχιση προτύπων (PEP 634+) και ιδιωματική χρήση
Ποιότητα Κώδικα και Εργαλεία
- Μορφοποιητές κώδικα και linters: black, isort, flake8, ruff
- Στατικός έλεγχος τύπων με MyPy και pyright
- Pre-commit hooks και ροές εργασίας προγραμματιστών
Διαχείριση Έργων και Πακετάρισμα
- Διαχείριση εξαρτήσεων με Poetry και εικονικά περιβάλλοντα
- Διάταξη πακέτου, σημεία εισόδου και βέλτιστες πρακτικές εκδόσεων
- Δημιουργία και δημοσίευση πακέτων στο PyPI και ιδιωτικά αποθετήρια
Ημέρα 2 — Σχεδιαστικά Πρότυπα & Αρχιτεκτονικές Πρακτικές
Σχεδιαστικά Πρότυπα στην Python
- Δημιουργικά πρότυπα: Factory, Builder, Singleton (Pythonικές παραλλαγές)
- Δομικά πρότυπα: Adapter, Facade, Decorator, Proxy
- Συμπεριφορικά πρότυπα: Strategy, Observer, Command
Αρχιτεκτονικές Αρχές
- Αρχές SOLID εφαρμοσμένες σε βάσεις κώδικα Python
- Εξαγωνική/Clean Architecture και όρια
- Πρότυπα έγχυσης εξαρτήσεων και διαχείριση ρυθμίσεων
Αρθρωτότητα και Επαναχρησιμοποίηση
- Σχεδιασμός κώδικα βιβλιοθήκης έναντι κώδικα εφαρμογής
- APIs, σταθερές διεπαφές και σημασιολογική έκδοση
- Διαχείριση ρυθμίσεων, μυστικών και ρυθμίσεων ανά περιβάλλον
Ημέρα 3 — Ταυτοχρονισμός, Ασύγχρονο IO και Απόδοση
Ταυτοχρονισμός και Παραλληλισμός
- Βασικές αρχές νημάτων και επιπτώσεις του GIL
- Multiprocessing και ομάδες διεργασιών για εργασίες που δεσμεύουν CPU
- Πότε να χρησιμοποιείτε concurrent.futures έναντι multiprocessing
Ασύγχρονος Προγραμματισμός με asyncio
- Πρότυπα async/await, βρόχος γεγονότων και ακύρωση
- Σχεδιασμός ασύγχρονων βιβλιοθηκών και διαλειτουργικότητα με σύγχρονο κώδικα
- Πρότυπα που δεσμεύουν IO, αντίθλιψη και περιορισμός ρυθμού
Profiling και Βελτιστοποίηση
- Εργαλεία profiling: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
- Βελτιστοποίηση θερμών μονοπατιών και χρήση C-extensions/Numba όπου ενδείκνυται
- Μέτρηση καθυστέρησης, ρυθμαπόδοσης και χρήσης πόρων
Ημέρα 4 — Δοκιμές, CI/CD, Παρατηρησιμότητα και Ανάπτυξη
Στρατηγικές Δοκιμών και Αυτοματοποίηση
- Δοκιμές μονάδων και fixtures με pytest· οργάνωση δοκιμών
- Δοκιμές βασισμένες σε ιδιότητες με Hypothesis και δοκιμές συμβολαίου
- Mocking, monkeypatching και δοκιμή ασύγχρονου κώδικα
CI/CD, Έκδοση και Παρακολούθηση
- Ενσωμάτωση δοκιμών και ποιοτικών φραγμών σε GitHub Actions/GitLab CI
- Δημιουργία αναπαραγώγιμων containers με Docker και πολυσταδιακά builds
- Παρατηρησιμότητα εφαρμογών: δομημένη καταγραφή, μετρικές Prometheus και tracing
Ασφάλεια, Ενίσχυση και Βέλτιστες Πρακτικές
- Έλεγχος εξαρτήσεων, βασικές αρχές SBOM και σάρωση ευπαθειών
- Πρακτικές ασφαλούς κώδικα για επικύρωση εισόδου και διαχείριση μυστικών
- Ενίσχυση χρόνου εκτέλεσης: όρια πόρων, δικαιώματα χρηστών και ασφάλεια containers
Τελικό Έργο & Ανασκόπηση
- Ομαδικό εργαστήριο: σχεδιασμός και υλοποίηση μιας μικρής υπηρεσίας χρησιμοποιώντας πρότυπα από το μάθημα
- Δοκιμές, έλεγχος τύπων, πακετάρισμα και pipeline συνεχούς ενσωμάτωσης για το έργο
- Τελική ανασκόπηση, κριτική κώδικα και εφαρμόσιμο σχέδιο βελτίωσης
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Ισχυρή εμπειρία προγραμματισμού Python μεσαίου επιπέδου
- Εξοικείωση με τον αντικειμενοστραφή προγραμματισμό και βασικές δοκιμές
- Εμπειρία στη χρήση γραμμής εντολών και Git
Κοινό-στόχος
- Ανώτεροι προγραμματιστές Python
- Μηχανικοί λογισμικού υπεύθυνοι για την ποιότητα κώδικα Python και την αρχιτεκτονική
- Τεχνικοί επικεφαλής και μηχανικοί MLOps/DevOps που εργάζονται με βάσεις κώδικα Python
Σχόλια (2)
τα πάντα ήταν τέλεια
Florin Vrincianu
Κομμάτι - Python Programming Fundamentals
Μηχανική Μετάφραση
Η πρακτική εξάσκηση σχετικά με το υλικό βοηθά πραγματικά να κατανοήσουμε περισσότερα για κάθε θέμα. Επιπλέον, ο τρόπος ξεκινήσης των μαθημάτων με διδασκαλία και συνέχεια με πρακτική εξάσκηση είναι καλός και χρήσιμος για να συνδεθεί με τη διδασκαλία που παρουσιάστηκε αρχικά.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Κομμάτι - Introduction to Data Science and AI using Python
Μηχανική Μετάφραση