Сколько стоит курс «Python для мидлов»?

Стоимость курса составляет 500.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Python для мидлов»?

Прохождение курса «Python для мидлов» занимает примерно 0 часов.

Какой рейтинг у курса «Python для мидлов»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 1 отзывов. На курсе обучается 50 учеников.

Где можно пройти курс «Python для мидлов»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/293979.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python для мидлов» на Stepik

500 ₽

Python для мидлов ★ 5.000

Name: Python для мидлов
Price: 500.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (1 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Python 3.12+ для middle-разработчика: декораторы, генераторы, ООП, typing, конкурентность, asyncio, pytest, БД, API, упаковка, качество кода и REST-проект.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	50
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	1
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	140
Количество квизов	695
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	500 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	16 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

20 разделов Уроки в курсе «Python для мидлов»

140 уроков Тесты в курсе «Python для мидлов»

695 тестов Время прохождения курса «Python для мидлов»

0 ч.

обн. 16 июля 2026

Модуль 1. Введение: путь от джуна к продуктивному миддлу

6 уроков

1. О курсе: как проходить обучение и канал «Логово Дата-Инженера» ↗

2. Чем миддл отличается от джуна: не только «больше кода» ↗

3. Что мы считаем пройденным: краткая ревизия базы Python ↗

4. Как устроен этот курс и как с ним работать ↗

5. Продвинутое окружение разработки: venv и управление… ↗

6. С чего начать, если вы пришли не из курса «Python для джунов» ↗

Модуль 2. Продвинутые функции

9 уроков

1. Функции как объекты первого класса ↗

2. Замыкания (closures): функция, которая помнит контекст ↗

3. Функции высшего порядка: map, filter ↗

4. functools.reduce и свёртка последовательностей ↗

5. Лямбда-функции: когда они уместны, а когда нет ↗

6. Декораторы: идея и первый собственный декоратор ↗

7. Декораторы с аргументами ↗

8. functools.wraps и почему это важно ↗

9. Практика: пишем библиотеку полезных декораторов ↗

Модуль 3. Итераторы и генераторы

8 уроков

1. Протокол итератора: __iter__ и __next__ ↗

2. Пишем собственный итератор ↗

3. Генераторные функции и оператор yield ↗

4. Генераторные выражения ↗

5. yield from и делегирование генераторам ↗

6. Ленивые вычисления: зачем это нужно на практике ↗

7. Модуль itertools: инструменты для настоящих конвейеров ↗

8. Практика: конвейер обработки данных на генераторах ↗

Модуль 4. Продвинутое объектно-ориентированное программирование

12 уроков

1. Свойства (property): управляемые атрибуты ↗

2. Классовые методы и статические методы ↗

3. Множественное наследование и порядок разрешения методов (MRO) ↗

4. Абстрактные классы: модуль abc ↗

5. Магические методы сравнения: __eq__, __lt__, __hash__ ↗

6. Магические методы контейнеров: __len__, __getitem__… ↗

7. __repr__ против __str__: два разных представления объекта ↗

8. Дескрипторы: как на самом деле работает property ↗

9. dataclasses: сокращаем шаблонный код классов ↗

10. Enum: типобезопасные перечисления ↗

11. Композиция против наследования: осознанный выбор ↗

12. Практика: проектируем иерархию классов для реальной задачи ↗

Модуль 5. Типизация (type hints)

8 уроков

1. Зачем нужны подсказки типов в динамическом языке ↗

2. Базовые аннотации: переменные, параметры, возврат ↗

3. typing: List, Dict, Optional, Union ↗

4. Псевдонимы типов и TypeAlias ↗

5. Protocol: структурная типизация вместо наследования ↗

6. mypy: статическая проверка типов ↗

7. Дженерики: обобщённые функции и классы (введение) ↗

8. Практика: типизируем существующий модуль ↗

Модуль 6. Исключения и устойчивый код

6 уроков

1. Иерархия встроенных исключений Python ↗

2. Проектируем собственные исключения ↗

3. Цепочки исключений: raise ... from ↗

4. Контекстные менеджеры для обработки ошибок ↗

5. Правильное логирование ошибок ↗

6. Практика: устойчивый модуль с грамотной обработкой ошибок ↗

Модуль 7. Контекстные менеджеры и управление ресурсами

5 уроков

1. Протокол __enter__ и __exit__ ↗

2. contextlib.contextmanager: менеджер из функции ↗

3. Несколько контекстных менеджеров одновременно ↗

4. Управление ресурсами: файлы, соединения, блокировки ↗

5. Практика: собственный контекстный менеджер ↗

Модуль 8. Коллекции стандартной библиотеки

7 уроков

1. collections.Counter: подсчёт элементов ↗

2. collections.defaultdict: словарь со значением по умолчанию ↗

3. collections.namedtuple: лёгкие структуры данных ↗

4. collections.deque: очередь с двух сторон ↗

5. heapq: приоритетные очереди ↗

6. bisect: бинарный поиск и поддержание отсортированности ↗

7. Практика: выбор правильной структуры данных под задачу ↗

Модуль 9. Строки и текст глубже

4 урока

1. Регулярные выражения подробно: группы, жадность, флаги ↗

2. Обработка Unicode и кодировок текста ↗

3. Продвинутое форматирование строк ↗

4. Практика: парсинг структурированного текста ↗

Модуль 10. Конкурентность: потоки

7 уроков

1. Процессы и потоки: как это устроено на уровне ОС ↗

2. Модуль threading: создание и запуск потоков ↗

3. GIL: что это и как влияет на потоки Python ↗

4. Синхронизация потоков: Lock, RLock, Semaphore ↗

5. Очереди Queue для обмена данными между потоками ↗

6. ThreadPoolExecutor: пул потоков без ручного управления ↗

7. Практика: параллельная загрузка данных ↗

Модуль 11. Конкурентность: процессы

4 урока

1. Модуль multiprocessing: независимые процессы ↗

2. ProcessPoolExecutor: пул процессов ↗

3. Обмен данными между процессами ↗

4. Потоки или процессы: как выбирать осознанно ↗

Модуль 12. Асинхронное программирование: введение

8 уроков

1. Какую проблему решает асинхронность ↗

2. async/await: базовый синтаксис корутин ↗

3. Событийный цикл (event loop): как это работает ↗

4. asyncio.gather: параллельный запуск корутин ↗

5. Асинхронные сетевые запросы: обзор aiohttp ↗

6. Синхронизация в asyncio: Lock и Semaphore ↗

7. Частые ошибки в асинхронном коде ↗

8. Практика: асинхронный клиент к нескольким источникам ↗

Модуль 13. Тестирование по-взрослому

11 уроков

1. pytest глубже: организация тестов ↗

2. Фикстуры pytest: подготовка и переиспользование данных ↗

3. Параметризация тестов ↗

4. Mock и patch: изолируем внешние зависимости ↗

5. Тестирование исключений ↗

6. Покрытие кода (coverage): что оно на самом деле измеряет ↗

7. Тестовые данные и фабрики объектов ↗

8. Тестирование асинхронного кода ↗

9. Интеграционные тесты против модульных ↗

10. TDD на практике: тест раньше кода ↗

11. Практика: тестируем реальный модуль от начала до конца ↗

Модуль 14. Работа с базами данных

7 уроков

1. SQL из Python: встроенный модуль sqlite3 ↗

2. Параметризованные запросы и защита от SQL-инъекций ↗

3. Введение в ORM: зачем он нужен ↗

4. SQLAlchemy: модели, сессии и запросы ↗

5. Миграции схемы: обзор Alembic ↗

6. Пул соединений и его настройка ↗

7. Практика: CRUD-модуль поверх ORM ↗

Модуль 15. Работа с внешними API и сетью

7 уроков

1. HTTP из Python: библиотека requests ↗

2. REST API: методы, статус-коды, заголовки ↗

3. Авторизация: токены и ключи API ↗

4. Обработка сетевых ошибок и таймаутов ↗

5. Повторные попытки и ограничение частоты запросов ↗

6. Работа с JSON-ответами API ↗

7. Практика: клиент к внешнему сервису ↗

Модуль 16. Логирование и наблюдаемость

5 уроков

1. Модуль logging: уровни и форматы сообщений ↗

2. Настройка логирования для приложения ↗

3. Структурированное логирование ↗

4. Метрики и трейсинг: первое знакомство ↗

5. Практика: логирование в реальном модуле ↗

Модуль 17. Упаковка и распространение кода

6 уроков

1. Структура пакета Python ↗

2. pyproject.toml и современная упаковка ↗

3. Публикация пакета: обзор процесса и PyPI ↗

4. Управление зависимостями современными инструментами ↗

5. Семантическое версионирование ↗

6. Практика: собираем и устанавливаем свой пакет ↗

Модуль 18. Инструменты разработчика и качество кода

6 уроков

1. Линтеры: ruff и статический анализ кода ↗

2. Форматтеры: единый стиль без споров ↗

3. Pre-commit hooks: проверки перед каждым коммитом ↗

4. Непрерывная интеграция: обзор автоматизации на CI ↗

5. Профилирование: cProfile и timeit ↗

6. Практика: настраиваем проверки для проекта ↗

Модуль 19. Паттерны проектирования на Python

8 уроков

1. Зачем нужны паттерны и когда они не нужны ↗

2. Singleton: почему в Python он особенный ↗

3. Factory и Abstract Factory ↗

4. Strategy: заменяемое поведение ↗

5. Observer: подписка на события ↗

6. Decorator как паттерн проектирования (не путать с декоратором… ↗

7. Внедрение зависимостей в питоническом стиле ↗

8. Практика: рефакторинг кода с применением паттернов ↗

Модуль 20. Итоговый проект миддла

6 уроков

1. Постановка задачи: небольшой REST-сервис с базой данных ↗

2. Проектирование архитектуры сервиса ↗

3. Реализация: слои, тесты, обработка ошибок ↗

4. Логирование и конфигурация сервиса ↗

5. Упаковка и запуск готового сервиса ↗

6. Куда дальше: путь от миддла к сеньору ↗