№1: Основы синтаксиса и структур в Python
Зачем: научиться понимать логику программ на Python, а так же писать простые программы — важнейшая задача. «Самое то», если вы не знакомы с синтаксисом Python.
- Типы данных и переменные, мутабельные/иммутабельные и простые/составные типы данных, приемы отладки.
- Условный оператор — логические операторы, простые условия, вложенные условия и замена оператора switch.
- Базовые циклы — циклы while и for, итераторы, прерывания циклов.
- Функции, методы строк, списков и словарей.
- Генерация и обработка исключений.
Практика: набор небольших микрозаданий по каждому уроку.
№2: Улучшенное владение Python: оптимизации и ООП
Зачем: Освоим особенности Python — именно за их счет он так прост и практичен. Также раскроем значение тех самых трех букв (мы про ООП) без академической теории и с понятным предназначением
- Продвинутая работа с циклами — оператор yield и генераторы, инсайты о циклах в Python, оператор else в цикле, оптимизации циклов comprehensions, etc.
- Специальные типы структур: frozendict, defaultdict, etc.
- Базовые понятия ООП: классы, экземпляры классов, инкапсуляция, наследование и полиморфизм.
- Создание контекстных менеджеров для своих типов: конструкция with.
Практика: набор небольших микрозаданий по каждому уроку.
Продвинутая практика: аудит использования услуг.
У CTO появилось подозрение, что некоторые услуги и сервисы уже не используются командами. Проблема заключается в том, что модуль мониторинга используемых услуг не обновлялся последние десять лет: он не может выгрузить агрегированные данные, да и формат возвращаемых значений не соответствует общепринятым стандартам. Вы были избраны, чтобы извлечь снятые показатели, агрегировать их по типу и команде и предоставить данную информацию CTO для первоначальной оценки масштабов проблемы.
№3: Подключения по сети
Зачем: Практически каждый сервис имеет интерфейс для подключения по какому-либо сетевому протоколу. А без подключения невозможно взаимодействие. К счастью, в экосистеме Python найдутся модули-клиенты практически для любых протоколов.
- Пакет pip и установка сторонних модулей.
- Модуль Paramiko для выполнения команд по ssh.
- Модуль requests для выполнения HTTP запросов.
- Обзор модулей для работы с базами данных и брокерами сообщений.
Практика. Команда разработки внедряет уже не новую методологию: Допустил возникновение алерта — получи задачу. Аналитическая подсистема ищет только отборные ошибки и складывает сообщения о них в брокер сообщений Kafka. Ваша задача завершить цикл возврата багов разработчикам: ваш консьюмер должен автоматически создавать задачи с нужным описанием и приоритетом в Trello.
№4: Работа с текстом в различных форматах
Зачем: Подключение к сервису — только половина дела. Другая половина это обмен информацией. А информация зачастую представляет собой набор текстовых символов в определенном формате. Раскодировать и закодировать помогут модули. Информация не нужна вся целиком? Извлечь важное, отбросив остальное помогут регулярные выражения.
- Модуль re и регулярные выражения.
- Модули работы с данными в разных форматах: separated values, json, yaml, xml.
- Использование аргументов командной строки: модуль argparse.
Практика: создание источника данных об использовании услуг.
В ходе аудита использования услуг вы выявили важную для бизнеса информацию, заинтересовался даже CEO. Было принято решение проанализировать потерянные деньги и больше не допускать таких ситуаций. Для этого нужно дать аналитикам инструмент получения данных, чтобы они подготовили отчеты. Проблема заключается в том, что модуль мониторинга возвращает лимиты по услугам по отдельному запросу в форматах yaml, а цены за услуги возвращаются биллинговой системой в формате xml. Необходимо срастить данные о текущей загрузке с лимитами и ценами. Агрегированную информацию отдел аналитики запросил в формате JSON с возможностью указать интервал времени и шаг агрегации.
№5: Взаимодействие с операционной системой
Зачем: Важность взаимодействия с операционной системой не нужно объяснять дополнительно. Как подружить её с Python — в этом уроке.
- Чтение и запись файлов.
- Модуль os — чтение environment variables, работа с директориями и правами, работа с процессами.
- Модуль subprocess для интерактивного взаимодействия с процессами.
Практика: автоматическое предоставление доступов к серверам.
В ходе кампании по отказу от неиспользуемых услуг возникла курьезная ситуация: сервер продуктовой команды отключили, но инфраструктурная команда периодически использовала его в качестве хоста для стейджинга. Выяснилось, что продуктовая команда не использовала его потому что периодически кто-то перезаписывал их настройки своими. Было решено, что теперь ресурс будет закрепляться только за членами одной команды, а избежать ошибок поможет автоматика. Вам, как заварившему эту кашу, необходимо написать агент, который будет периодически опрашивать систему управления правами и вносить изменения в конфигурации прав внутри установленных сервисов и по необходимости давать сервисам команду перечитать конфигурации.
№6: K8S оператор на Python (live-coding stream)
13 октября в 19:00
Зачем: расширим возможности K8S под свои задачи.
№7: Пишем свой модуль для Ansible
Зачем: Ansible — мощная система управления конфигурациями, да еще и с возможностью расширения собственными модулями. Какое совпадение, что она сама и большинство модулей написаны на Python.
- Написание своих модулей для Ansible.
Практика: написание модуля управления правами.
Давным-давно, в далёкой-далёкой галактике вы уже писали агент для выдачи прав к определенным сервисам. Пришло время поменять pull на push и в этом поможет Ansible. Все что нужно — лишь модуль.
№8: Создание и кейсы использования своего API
Зачем: Подготовка кода к деплою — одна из важнейших задач. Сделать этот процесс гибче и удобнее помогают собственные скрипты для stage пайплайнов.
- Создание REST API на Flask.
- Создание своего prometheus exporter с Prometheus Python Client и Flask.
Практика: выгрузка данных в стороннюю систему мониторинга.
Затраты на неиспользуемое оборудование превысили даже пессимистичные прогнозы. Теперь у команды инженеров есть еще одна зона ответственности — мониторинг неиспользуемых услуг. Для этого вам необходимо периодически опрашивать биллинговую систему через ваш скрипт и передавать данные в Prometheus. Формат получаемых данных все еще не подходит. Вам необходимо реализовать коннектор. А заодно и написать эндпоинт, чтобы отдел аналитики всегда имел под рукой актуальную информацию в формате JSON.
АМА-сессия + НЕформальная встреча со спикерами курса
28 октября в 19:00
Встречаемся, чтобы обсудить волнующие вопросы участников курса.
№9: Тестирование API своего приложения
Зачем: Иногда лучше не иметь никакого кода, чем код, который работает нестабильно. Для того чтобы не бояться сломать свой код, нужно писать тесты.
- Виды тестов: unit, интеграционные и end-to-end.
- Обзор модуля pyhamcrest и его матчеров.
- Архитектура и возможности pytest.
- Использование pytest и pyhamcrest для написания юнит-тестов.
Практика: написание тестов при помощи pytest и pyhamcrest для вашего API.
№10: Взаимодействие с CVS и DevOps системами
- Использование сторонних модулей на примере интеграции в пайплайны Gitlab.
- Использование pygit для получения информации об изменениях в коде.
Практика: генерация change log из коммитов.
Ваши решения настолько понравились команде инженеров, что они вдохновились ими и начали писать свои. Только вот описания к релизам сделать всегда забывают. Для этого командой было принято решение внедрить commit conventions и генерировать ченджлоги прямо из коммитов при слиянии dev-бранча с релизным, а если название коммита не соответствует commit conventions — не допускать merge-request до merge.
№11: Chatops с Errbot на Python
Зачем: Основные проблемы бизнеса не в производительности приложений и даже не в возникающих в коде ошибках. Самые серьезные проблемы возникают когда коммуникация сотрудников происходит неэффективно. Chatops является одним из способов решения этой проблемы.
- Концепция Chatops: какие проблемы решает внедрение Chatops?
- Фреймворк Errbot: установка, создание базового шаблон плагина, конфигурирование и запуск.
- Фреймворк Errbot: создание своего плагина для Chatops с различными вариантами обработки сообщений.
Итоговый проект
Дедлайн ревью и защита для желающих
После курса у вас останется проект на гите: можете автоматизировать вашу рабочую задачу или сделать один из предложенных вариантов.
Готовый проект можно использовать в качестве кейса для портфолио и показывать при трудоустройстве.
