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課程時長 28 時間:
課程簡介
第1天 — 穩健的Python基礎與工具
現代Python功能與型別標註
- 型別標註基礎、泛型、Protocols與TypeGuard
- 資料類別、凍結資料類別與attrs概述
- 模式匹配(PEP 634+)與慣用用法
程式碼品質與工具
- 程式碼格式化工具與Linters:black、isort、flake8、ruff
- 使用MyPy與pyright進行靜態型別檢查
- Pre-commit hooks與開發人員工作流程
專案管理與封裝
- 使用Poetry與虛擬環境進行依賴管理
- 套件佈局、進入點與版本控制最佳實踐
- 建置並發布套件至PyPI與私有儲存庫
第2天 — 設計模式與架構實踐
Python中的設計模式
- 建立型模式:Factory、Builder、Singleton(Python慣用變體)
- 結構型模式:Adapter、Facade、Decorator、Proxy
- 行為型模式:Strategy、Observer、Command
架構原則
- 應用於Python程式碼庫的SOLID原則
- 六邊形/乾淨架構與邊界
- 依賴注入模式與配置管理
模組化與重用
- 設計函式庫與應用程式程式碼
- API、穩定介面與語意化版本控制
- 處理配置、機密與環境特定設定
第3天 — 並行、非同步IO與效能
並行與平行處理
- 執行緒基礎與GIL的影響
- 多處理與處理池,用於CPU密集型任務
- 何時使用concurrent.futures與multiprocessing
使用asyncio進行非同步程式設計
- Async/await模式、事件迴圈與取消
- 設計非同步函式庫並與同步程式碼互通
- IO密集型模式、背壓與速率限制
效能剖析與最佳化
- 剖析工具:cProfile、pyinstrument、perf、memory_profiler
- 最佳化熱點路徑,並在適當處使用C擴充/Numba
- 測量延遲、吞吐量與資源利用率
第4天 — 測試、CI/CD、可觀測性與部署
測試策略與自動化
- 使用pytest進行單元測試與fixtures;測試組織
- 使用Hypothesis進行基於屬性的測試與契約測試
- 模擬、monkeypatching與非同步程式碼測試
CI/CD、發布與監控
- 將測試與品質門檻整合至GitHub Actions/GitLab CI
- 使用Docker與多階段建置,建立可重現的容器
- 應用程式可觀測性:結構化日誌、Prometheus指標與追蹤
安全性、強化與最佳實踐
- 依賴稽核、SBOM基礎與漏洞掃描
- 輸入驗證與機密管理的安全編碼實踐
- 執行時期強化:資源限制、使用者權限與容器安全性
專題專案與回顧
- 團隊實驗室:使用課程中的模式設計並實作一個小型服務
- 專案的測試、型別檢查、封裝與CI管線
- 最終回顧、程式碼審查與可行的改進計畫
總結與後續步驟
最低要求
- 具備扎實的中階Python程式設計經驗
- 熟悉物件導向程式設計與基本測試
- 具備使用命令列與Git的經驗
目標學員
- 資深Python開發人員
- 負責Python程式碼品質與架構的軟體工程師
- 處理Python程式碼庫的技術主管與MLOps/DevOps工程師
客戶評論 (2)
一切都很完美
Florin Vrincianu
課程 - Python Programming Fundamentals
機器翻譯
與內容相關的實踐練習確實有助於更好地理解每個主題。此外,以講座開始課程並繼續進行實踐練習的方式很好,有助於將練習與之前介紹的講座內容聯繫起來。
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
課程 - Introduction to Data Science and AI using Python
機器翻譯