Нам интересны следующие темы

• Hot Prod Python

  • Использование в проде Free-Threading Python, nogil и трудности синхронизации.
  • Python JIT для ускорения приложения.
  • Astral.sh и инфраструктура Python на Rust.
  • Copilot и другие ИИ-ассистенты для Python-разработки.
  • LLM Agents.
  • Сложные многоуровневые приложения.
• Core Python

  • Python под капотом.
  • Базовые концепции Python на простых примерах.
  • CPython, PyPy, GraalPy, Cython и другие интерпретаторы.
  • Субинтерпретаторы и неизменяемые структуры данных.
  • Нововведения в язык.
  • Внутреннее устройство элементов языка.
• Практики разработки

  • Чистый код, SOLID. Практики «правильного» ООП.
  • Не ООП единым: функциональный и другие подходы к написанию кода.
  • Код-ревью.
  • Подходы к разработке и ветвлению в CVS (Trunk-Based Development).
  • Линтеры: сложность кода, нейминги, связи объектов, слои и т. д.
  • Troubleshooting.
  • Взаимодействие Python с другими технологиями.
• Библиотеки и инструменты

  • Стандартная библиотека Python.
  • Собственные и популярные библиотеки и фреймворки.
  • Продвинутое использование библиотек (например, SQLAlchemy).
  • Инструменты разработчика.
  • Производительность и оптимизация.
• Тестирование и безопасность

  • Базовые понятия тестирования на Python.
  • Библиотеки и инструменты для тестирования.
  • Тестирование веб-приложений на Python.
  • Тестирование производительности.
  • Тестирование асинхронного кода на Python.
  • Тестирование на безопасность и анализ уязвимостей Python-приложений.
  • Безопасная разработка: технологии, инструменты и практики.
  • Лучшие практики и оптимизация работ.
• Бэкенд

  • Веб-фреймворки.
  • Микросервисная архитектура.
  • Разработка внутренних и внешних API.
  • ORM, базы данных и взаимодействие с ними.
  • Кэширование и оптимизация веб-приложений.
  • Observability: логирование, мониторинг и трассировка.
  • Конфигурирование приложений.
  • Экосистема Django.
  • Решение прикладных задач ML/DS/data engineering.
• Архитектура и паттерны

  • Различные архитектурные подходы и паттерны на практике.
  • Основы системной архитектуры для разработчиков.
  • Типы архитектуры.
  • Подходы к проектированию и разработке.
  • Общеизвестные паттерны и шаблоны проектирования при решении реальных задач.
  • Полезные инструменты и лайфхаки при проектировании.
  • Распространение в Python подходов для больших приложений (например, CQRS, DDD).
• Fundamentals

  • Back to Basics.
  • Обзор экосистемы и новинок.
  • Использование AI / Code Completion для разработки приложений на корпоративном уровне.
  • Инфраструктура разработки.
  • Pythonic Way.
• Другое

  • Использование Python в железках.
  • GUI на Python.
  • Разработка desktop-приложений.
  • Применение Python в решении научных и нестандартных задач, а также в новых областях.
  • Python и другие языки: interop, performance, safety.
  • PyScript, запуск Python прямо в HTML.