Сколько стоит курс «Python для сеньоров»?

Стоимость курса составляет 500.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Python для сеньоров»?

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

Какой рейтинг у курса «Python для сеньоров»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 50 учеников.

Где можно пройти курс «Python для сеньоров»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/293980.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python для сеньоров» на Stepik

500 ₽

Python для сеньоров ★ 0.000

Name: Python для сеньоров
Price: 500.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Продвинутый Python для senior: CPython, память, typing, metaprogramming, asyncio, производительность, архитектура, распределённые системы, безопасность и лидерство.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	50
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	108
Количество квизов	536
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	500 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	16 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	hard	—	—	—	—

Содержание курса

15 разделов Уроки в курсе «Python для сеньоров»

108 уроков Тесты в курсе «Python для сеньоров»

536 тестов Время прохождения курса «Python для сеньоров»

0 ч.

обн. 16 июля 2026

Модуль 1. Введение: путь мидла к сеньору

5 уроков

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

2. Что на самом деле отличает сеньора от миддла ↗

3. Что мы считаем пройденным: ревизия миддл-уровня ↗

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

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

Модуль 2. Внутреннее устройство CPython

8 уроков

1. Как устроен интерпретатор CPython: общая картина ↗

2. Объектная модель Python: всё есть объект (PyObject) ↗

3. Управление памятью: подсчёт ссылок ↗

4. Сборщик мусора и циклические ссылки ↗

5. GIL глубоко: почему он существует и его последствия ↗

6. Байт-код Python: знакомство с модулем dis ↗

7. CPython и альтернативные реализации: краткий обзор ↗

8. Практика: заглядываем под капот собственного кода ↗

Модуль 3. Продвинутая типизация

8 уроков

1. Дженерики глубоко: TypeVar и Generic ↗

2. Protocol и структурная совместимость на практике ↗

3. @overload: разные сигнатуры одной функции ↗

4. TypedDict: типобезопасные словари ↗

5. Literal и NewType: узкие, точные типы ↗

6. Ковариантность и контравариантность: интуиция без формул ↗

7. Строгая типизация в большом проекте: практики и компромиссы ↗

8. Практика: типобезопасный модуль с нуля ↗

Модуль 4. Метапрограммирование

8 уроков

1. Дескрипторы: полный разбор протокола ↗

2. Метаклассы: как на самом деле создаются классы ↗

3. __init_subclass__ как лёгкая альтернатива метаклассам ↗

4. Динамическое создание классов и функций ↗

5. __new__ против __init__: тонкая разница ↗

6. __slots__: экономим память на объектах ↗

7. Кастомизация импорта: обзор возможностей ↗

8. Практика: мини-фреймворк на дескрипторах ↗

Модуль 5. Продвинутая асинхронность

10 уроков

1. Событийный цикл изнутри: как устроен asyncio ↗

2. Структурированная конкурентность: TaskGroup ↗

3. Таймауты и отмена задач ↗

4. Future и Task: примитивы asyncio под капотом ↗

5. Синхронный код внутри асинхронного: run_in_executor ↗

6. Асинхронные генераторы и контекстные менеджеры ↗

7. Отладка асинхронного кода: типичные ловушки ↗

8. Производительность asyncio: где узкие места ↗

9. Архитектура асинхронных веб-фреймворков: обзор ↗

10. Практика: высоконагруженный асинхронный сервис ↗

Модуль 6. Производительность и оптимизация

10 уроков

1. Методология оптимизации: сначала измерь ↗

2. Профилирование CPU: cProfile и py-spy ↗

3. Профилирование памяти: tracemalloc ↗

4. Алгоритмическая сложность на практике ↗

5. Оптимизация горячих участков кода ↗

6. Кэширование: functools.lru_cache и стратегии кэша ↗

7. NumPy и векторизация как способ ускорения ↗

8. Cython и Numba: обзор ускорения критичного кода ↗

9. Multiprocessing для CPU-bound задач: рабочие паттерны ↗

10. Практика: ускоряем медленный модуль по шагам ↗

Модуль 7. Архитектура приложений

10 уроков

1. Принципы SOLID применительно к Python ↗

2. Чистая архитектура и слои приложения ↗

3. Domain-Driven Design: ключевые идеи ↗

4. Внедрение зависимостей: контейнеры и паттерны ↗

5. Событийно-ориентированная архитектура ↗

6. CQRS: разделение команд и запросов ↗

7. Модульный монолит против микросервисов: осознанный выбор ↗

8. Границы модулей и контракты между ними ↗

9. Управление конфигурацией в большом приложении ↗

10. Практика: проектируем архитектуру сервиса ↗

Модуль 8. Распределённые системы на Python

8 уроков

1. Микросервисы: способы коммуникации (REST, обзор gRPC) ↗

2. Очереди сообщений: обзор Celery и брокеров ↗

3. Идемпотентность и стратегии повторных попыток ↗

4. Распределённые блокировки ↗

5. Паттерн Saga: распределённые транзакции концептуально ↗

6. Распределённое кэширование: обзор Redis ↗

7. Circuit breaker и устойчивость к сбоям ↗

8. Практика: асинхронная обработка задач через очередь ↗

Модуль 9. Тестирование в большом проекте

8 уроков

1. Пирамида тестирования и стратегия покрытия ↗

2. Property-based тестирование: библиотека Hypothesis ↗

3. Контрактное тестирование между сервисами ↗

4. Нагрузочное тестирование: обзор подходов ↗

5. Мутационное тестирование: проверяем сами тесты ↗

6. Тестовая инфраструктура: контейнеры для тестов ↗

7. Флейки-тесты: причины и системная борьба ↗

8. Практика: property-based тесты для реального модуля ↗

Модуль 10. Безопасность

6 уроков

1. OWASP-риски применительно к Python-приложениям ↗

2. Безопасная работа с секретами и ключами ↗

3. SQL-инъекции и защита на уровне ORM ↗

4. Опасности небезопасной десериализации (pickle) ↗

5. Аудит зависимостей и supply chain security ↗

6. Практика: находим и устраняем уязвимости в коде ↗

Модуль 11. Наблюдаемость и эксплуатация

6 уроков

1. Структурированное логирование в продакшн-системе ↗

2. Метрики в стиле Prometheus ↗

3. Распределённый трейсинг: обзор OpenTelemetry ↗

4. Алертинг и метрики SLO/SLI ↗

5. Graceful shutdown и health-проверки ↗

6. Практика: инструментируем сервис для наблюдаемости ↗

Модуль 12. CI/CD и релизный процесс

5 уроков

1. Пайплайн CI: этапы и лучшие практики ↗

2. Автоматизация релизов и версионирование ↗

3. Blue-green и canary-деплой: идея и компромиссы ↗

4. Feature flags: включаем функциональность без деплоя ↗

5. Практика: собираем CI/CD-пайплайн ↗

Модуль 13. Лидерство и код-ревью

6 уроков

1. Как проводить код-ревью, которое обучает, а не унижает ↗

2. Технический долг: как его видеть и им управлять ↗

3. Менторство джунов и миддлов ↗

4. Принятие архитектурных решений: ADR ↗

5. Коммуникация с бизнесом на техническом языке ↗

6. Практика: ревью реального pull request ↗

Модуль 14. Вклад в открытый код и экосистему

4 урока

1. Как устроены крупные Python-проекты изнутри ↗

2. Contributing guide: как внести вклад в чужой проект ↗

3. Поддержка собственной библиотеки в открытом доступе ↗

4. Практика: сценарий небольшого вклада в open source ↗

Модуль 15. Итоговый проект сеньора

6 уроков

1. Постановка задачи: спроектировать production-сервис ↗

2. Архитектурное решение и его обоснование ↗

3. Реализация: слои, типы, тесты, обработка ошибок ↗

4. Наблюдаемость и нагрузочное тестирование сервиса ↗

5. Документация и передача проекта команде ↗

6. Итоги трёх курсов и куда расти дальше ↗