Итоги недели в мире бэкенда и обзоры новых сервисов: как изучать Python в 2025 году
🐍 Как изучать Python в 2025 году: дорожная карта
В 2025 году Python все так же будет одним из самых популярных и востребованных языков программирования в мире. Вот основные причины, почему его стоит изучать:
- Высокий спрос на разработчиков. Python активно используется во всех растущих областях – анализе данных, машинном обучении, веб-разработке, автоматизации процессов, DevOps и IoT.
- Простота изучения и низкий порог вхождения. Python идеально подходит на роль первого языка для начинающих (и для профессионалов в любой отрасли, которым программирование нужно для повышения эффективности своих рабочих процессов).
- Огромное количество готовых библиотек и фреймворков. В экосистеме Python можно быстро решить любую задачу, не изобретая велосипед.
- Отсутствие потенциальных конкурентов на горизонте. В обозримом будущем Python не грозит спад популярности: пока что нет другого языка с сопоставимым соотношением гибкости, универсальности, развитости экосистемы и простоты синтаксиса.
Расскажем, в каком порядке стоит изучать Python, чтобы переход от простейших концепций к более сложным был плавным и понятным.
Привет!
Мы запустили еженедельную email-рассылку, посвященную последним новостям и тенденциям в мире бэкенда. В еженедельных письмах ты найдешь:
- Языки программирования и фреймворки для бэкенда.
- Архитектура и проектирование серверных приложений.
- Базы данных и управление данными.
- Безопасность и защита данных.
- Облачные технологии и DevOps.
- API и интеграции.
- Тестирование и отладка.
- Инструменты и утилиты для бэкенд-разработчиков.
- Лучшие практики и паттерны проектирования.
Этап 1: Фундаментальные основы Python
Для успешного старта важно усвоить базовые концепции, которые составляют фундамент языка:
- Переменные, типы и структуры данных. Числа, строки, логические значения, списки, кортежи, словари и множества.
- Основные операции – арифметические, логические и операции сравнения.
- Вывод и ввод данных в терминале. Форматирование строк, различные способы ввода.
- Работа с датой и временем.
- Условные конструкции. Оператор if для принятия решений, опциональные блоки elif и else.
- Циклы и списковые включения. Цикл for для перебора элементов, while для итераций до достижения определенного условия. Контроль циклов с помощью break и continue. Замена циклов списковыми включениями.
- Встроенные методы структур данных. Добавление, удаление, изменение, сортировка и вывод элементов.
- Встроенные функции Python. Использование enumerate(), zip(), all(), any(), len(), max(), min(), sum().
- Пользовательские функции. Объявление функций с помощью def, возврат значений через return, передача аргументов, аргументы по умолчанию. Область видимости переменных. Использование блоков try, except, else, finally. Декораторы.
Этап 2: Продвинутые концепции Python
На этом этапе изучают темы, которые развивают умение писать более сложные и эффективные программы. Регулярные выражения, анонимные функции, итераторы и работа с файлами помогут углубить знания Python и подготовят к изучению ООП и других более сложных концепций.
- Коллекции из модуля collections – Counter, deque, defaultdict и namedtuple.
- Регулярные выражения. Составление шаблонов, позволяющих находить и изменять нужные фрагменты текста. Спецсимволы, предопределенные классы, группировка и квантификаторы.
- Анонимные функции. Синтаксис лямбда-функций и их использование с функциями высшего порядка map(), filter(), sorted() и reduce(). Замыкания.
- Итераторы и генераторы. Протокол итерации __iter__() и метод __next__(). Синтаксис генераторных функций с использованием yield.
- Работа с файлами. Использование контекстного менеджера, различные режимы открытия и записи. Создание собственных контекстных менеджеров с использованием методов __enter__ и __exit__.
- Модульность и работа с модулями. Стандартные модули (math, random, os, sys), установка сторонних пакетов. Создание и импорт собственных модулей, отдельных функций или алиасов.
- Создание виртуальных окружений. Использование менеджеров пакетов (UV, Poetry).
- Система контроля версий Git, линтеры (flake8, Ruff) и форматтеры (black).
Этап 3. Основы ООП
Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает организовывать код, моделируя его через объекты реального мира. Основные концепции, которые нужно усвоить:
- Создание классов и объектов.
- Атрибуты и методы.
- Инкапсуляция и доступ к данным.
- Наследование и композиция.
- Полиморфизм.
- Переопределение методов.
- Абстрактные классы и интерфейсы.
- Множественное наследование.
- Решение конфликтов с помощью super() и порядок разрешения методов (MRO).
📖🤖 Больше полезных книг вы найдете на нашем телеграм-канале «Книги для дата-сайентистов | Data Science»
Этап 4. Основы разработки GUI
Графический интерфейс (GUI) делает программы более интерактивными, понятными и удобными. Интерфейс можно сделать с помощью одной из множества продвинутых сторонних библиотек, но на первых порах вполне достаточно встроенной библиотеки Tkinter. Нужно научиться:
- Использовать основные виджеты (элементы GUI) – Label, Button, Entry, Text, Canvas и контейнер Frame.
- Размещать виджеты с помощью pack(), grid() и place().
- Обрабатывать связанные с виджетами события.
- Работать с разными диалоговыми окнами.
Этап 5. Сложные концепции Python
Освоение этих тем позволит вам разрабатывать достаточно сложные проекты, эффективно работать с данными и системами.
- Работа с базами данных (SQLite, PostgreSQL, MySQL) – с помощью ORM (SQLAlchemy) и напрямую (основы SQL). NoSQL-решения (MongoDB, Redis).
- Многопоточность и асинхронное программирование. Использование модулей threading (для выполнения задач параллельно), multiprocessing (для распределения задач между процессорами), async и await (для управления асинхронными задачами).
- Работа с API. Интеграция с внешними сервисами через API, модуль requests. Создание собственного API с помощью Flask или FastAPI.
- Тестирование. Использование модулей unittest и pytest.
- Развертывание приложений. Упаковка проекта в дистрибутив с помощью setuptools или Poetry, использование переменных окружения для хранения конфиденциальных данных, настройка веб-сервера и сервера приложений. Использование Docker для упаковки приложения и его окружения. Настройка автоматической доставки с использованием инструментов CI/CD (GitHub Actions, Jenkins).
Этап 6: Выбор специализации
После освоения базовых и продвинутых тем Python важно определить направление, в котором вы хотите развиваться. Как выбрать специализацию?
- Если нравится работа с алгоритмами и прогнозирование – выберите машинное обучение.
- Если интересно анализировать данные, строить графики и находить закономерности – подойдут анализ данных и наука о данных.
- Если увлекает идея создания интерактивных приложений – займитесь веб-разработкой.
Машинное обучение
Помимо основ Python, уже рассмотренных выше, необходимо понимание алгоритмов линейной регрессии, деревьев решений, кластеризации, нейронных сетей.
Библиотеки Python, которые нужно освоить:
- NumPy – операции с массивами и матрицами.
- Pandas – обработка и анализ данных.
- scikit-learn – основные алгоритмы машинного обучения.
- TensorFlow и PyTorch – создание и обучение нейронных сетей.
- XGBoost, LightGBM – градиентный бустинг для повышения точности моделей.
- Matplotlib, Seaborn – визуализация данных.
Анализ данных и наука о данных
Эти специализации предполагают глубокую работу с данными: их сбор, анализ, визуализацию и моделирование.
Python-библиотеки для анализа и визуализации:
- Pandas – работа с табличными данными.
- NumPy – для сложных вычислений.
- Matplotlib, Seaborn, Plotly – построение графиков и интерактивных визуализаций.
- Bokeh, Dash – создание интерактивных аналитических дашбордов.
Статистический анализ:
- SciPy – статистические тесты, работа с распределениями.
- Statsmodels – моделирование данных, проверка гипотез.
Обработка данных:
- SQLAlchemy – работа с базами данных.
- Beautiful Soup, Scrapy – веб-скрапинг для сбора данных.
- OpenPyXL – работа с Excel-файлами.
Веб-разработка
Для создания сайтов, API и серверных приложений используются следующие Python-библиотеки и фреймворки:
- Flask – простой фреймворк для создания API и небольших приложений.
- Django – мощный фреймворк для создания сложных веб-приложений.
- Django REST Framework (DRF) – надстройка Django для разработки API.
- FastAPI – современный инструмент для создания быстрых API с использованием асинхронного программирования.
Кроме того, нужно изучить:
- Основы фронтенд-разработки (HTML, CSS, JavaScript).
- Тонкости настройки серверов приложений (Gunicorn, Uvicorn) и Nginx.
- Работу с очередями задач (Celery) и брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka, Redis).
- Паттерны распределенных систем и микросервисной архитектуры.
В заключение
Python предоставляет безграничные возможности для реализации любых идей благодаря гибкости и богатству инструментов. Следуя предложенной дорожной карте, вы сможете освоить фундаментальные и продвинутые аспекты языка, выбрать специализацию и стать востребованным профессионалом. Независимо от того, хотите ли вы разрабатывать веб-приложения, анализировать данные, создавать модели машинного обучения или делать что-то еще, Python станет надежным инструментом для достижения ваших целей.
📖🦫 Больше полезных книг вы найдете на нашем телеграм-канале «Книги для Go-разработчиков»
🔎 Как создать масштабируемую систему: 8 основных подходов
Что может быть общего у разработчиков платформы e-commerce с прибылью в 500 млрд долларов (Amazon), глобального сервиса вызова такси (Uber) и самого популярного стримингового сервиса (Netflix)? Правильно: умение создавать масштабируемые системы.
Почему масштабируемость важна
Масштабируемая система способна справляться с увеличением нагрузки (например, рост числа пользователей или операций) без потери производительности или ухудшения пользовательского опыта. Хотя не каждая система требует масштаба уровня Amazon, Uber или Netflix, стратегии масштабирования могут быть полезны для проектов меньшего размаха. Рассмотрим 8 основных стратегий создания масштабируемых систем.
Сервисы без сохранения состояния
Сервис без сохранения состояния – это система, которая не сохраняет информацию о сеансах пользователя между запросами. Каждый запрос от клиента содержит всю необходимую информацию для обработки на сервере. Эта стратегия позволяет снизить сложность системы, облегчить ее поддержку и улучшить стабильность даже при значительных нагрузках.
Чем хорош этот подход:
- Облегчает масштабирование. Серверы становятся взаимозаменяемыми – можно легко добавлять или убирать их по мере необходимости.
- Обеспечивает устойчивость к сбоям. Если один сервер выходит из строя, запросы можно перенаправить на другой сервер без потери данных о сеансе.
Как его реализовать:
- Используйте токены, например, JSON Web Tokens (JWT), для хранения данных о сеансе на стороне клиента, а не на сервере.
- Для операций, где требуется сохранение состояния (например, корзина покупок), храните данные во внешней системе управления состоянием, например, базе данных или системе кэширования вроде Redis.
Горизонтальное масштабирование
Горизонтальное масштабирование, или масштабирование вширь, – это добавление дополнительных серверов для распределения нагрузки. В отличие от вертикального масштабирования (обновление оборудования на более мощное), горизонтальное масштабирование считается более экономичным и устойчивым.
Чем хорош этот подход:
- Резервирование. Если один сервер выходит из строя, другие продолжают работу, что снижает риск отказа всей системы.
- Простота масштабирования. Если нагрузка увеличивается (например, больше пользователей или операций), достаточно добавить еще один сервер, чтобы справиться с ростом.
Как его реализовать:
- Убедитесь, что ваша система может обрабатывать запросы на нескольких серверах одновременно. Например, используйте Kubernetes, чтобы управлять контейнеризированными приложениями на нескольких узлах.
- Используйте сервисы без сохранения состояния. Они упрощают горизонтальное масштабирование, так как каждый сервер может обрабатывать запросы независимо от других.
📖➕➕ Больше полезных книг вы найдете на нашем телеграм-канале «Книги для C/C++-разработчиков»
Балансировка нагрузки
Балансировка нагрузки – это процесс равномерного распределения входящих запросов между несколькими серверами. Для этого используется специальный компонент – балансировщик нагрузки, который выступает посредником, следя за тем, чтобы ни один сервер не был перегружен.
Чем хорош этот подход:
- Производительность. Распределение трафика между серверами предотвращает перегрузку одного из них и поддерживает стабильную работу системы.
- Высокая доступность. Если один из серверов выходит из строя, балансировщик автоматически перенаправляет трафик на работающие серверы, что обеспечивает непрерывность работы.
Как его реализовать:
- Выберите подходящий балансировщик. Используйте аппаратные или программные решения, такие как NGINX, HAProxy или облачные балансировщики, например, AWS Elastic Load Balancer.
- Настройте проверку работоспособности. Балансировщик должен проверять состояние серверов и направлять запросы только на те, которые работают корректно.
- Осторожно используйте липкие сессии: они связывают пользователя с конкретным сервером, что может усложнить масштабирование и снизить гибкость системы. Используйте их только при острой необходимости.
Автоматическое масштабирование
Автоматическое масштабирование – это процесс динамического изменения количества серверов или ресурсов в зависимости от текущего уровня нагрузки. АМ помогает избегать избыточного выделения ресурсов в часы низкой активности и недостатка мощности в периоды пикового трафика.
Чем хорош этот подход:
- Экономия затрат. Использование ресурсов автоматически сокращается, когда нагрузка падает, что позволяет минимизировать расходы.
- Простота управления трафиком. Автоматическое добавление ресурсов в случае резкого увеличения нагрузки позволяет системе справляться с пиковыми нагрузками без ручного вмешательства.
Как его реализовать:
- Используйте облачные платформы. Облачные провайдеры предоставляют встроенные инструменты для автоматического масштабирования, которые легко настраиваются.
- Настройте параметры масштабирования на основе следующих показателей:
⚬ Загрузка процессора.
⚬ Использование памяти.
⚬ Задержка обработки запросов.
📖☕ Больше полезных книг вы найдете на нашем телеграм-канале «Книги для джавистов | Java»
Кэширование
Кэширование – это процесс хранения часто запрашиваемых данных ближе к пользователю или в быстрых системах памяти, чтобы уменьшить нагрузку на базу данных. Это один из ключевых инструментов для повышения производительности и масштабируемости системы.
Чем хорош этот подход:
- Снижение нагрузки на базу данных. Часто повторяющиеся запросы обслуживаются из кэша, что уменьшает количество обращений к базе данных и снижает ее загрузку.
- Ускорение работы. Данные из кэша извлекаются гораздо быстрее, чем из базы данных, что улучшает скорость отклика системы.
Как его реализовать:
- Используйте инструменты кэширования – Redis, Memcached и Varnish.
- Настройте несколько уровней кэширования:
⚬ Кэширование базы данных. Сохраняйте результаты сложных запросов, чтобы не пересчитывать их каждый раз.
⚬ Кэширование на уровне приложения. Храните данные в оперативной памяти приложения для быстрого доступа.
⚬ CDN. Используйте сети доставки контента для хранения статических ресурсов (например, изображений, скриптов) ближе к пользователям. - Устанавливайте срок действия кэша. Настройте время жизни данных в кэше (TTL), чтобы они оставались актуальными и не устаревали.
Репликация базы данных
Репликация базы данных – это процесс создания нескольких копий базы данных на разных узлах. Эти копии (реплики) могут обрабатывать запросы на чтение, что увеличивает производительность и обеспечивает устойчивость системы.
Чем хорош этот подход:
- Масштабируемость чтения. Реплики могут обрабатывать большое количество запросов на чтение, не нагружая основную базу данных.
- Устойчивость к сбоям. Если основная база данных выходит из строя, данные остаются доступными на резервных копиях.
Как его реализовать:
- Используйте СУБД с поддержкой репликации. Многие популярные системы управления базами данных, такие как PostgreSQL, MySQL или MongoDB, имеют встроенные механизмы репликации.
- Настройте асинхронную репликацию. Асинхронная репликация позволяет быстрее обрабатывать запросы, но данные на репликах могут обновляться с небольшой задержкой.
- Разделите запросы на чтение и запись. Настройте приложение так, чтобы запросы на чтение отправлялись на реплики, а запросы на запись обрабатывались основной базой данных.
🎮 Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine»
Шардирование базы данных
Шардирование – это процесс разделения базы данных на более мелкие управляемые части, называемые шардами. Каждый шард содержит подмножество данных и работает независимо от других.
Чем хорош этот подход:
- Масштабируемость записи. Разделение данных на шарды снижает конкуренцию за ресурсы базы данных, улучшая производительность операций записи.
- Высокая доступность. Шарды можно размещать в разных регионах или серверах, что повышает устойчивость системы к сбоям.
Как его реализовать:
- Выберите подходящую стратегию шардирования:
⚬ Согласованное (консистентное) хэширование распределяет данные между шардами равномерно.
⚬ Шардирование по диапазонам разделяет данные на основе диапазонов значений (например, ID пользователей или временных интервалов). - Тщательно спланируйте стратегию шардирования. Переход на новую схему шардирования может быть сложным, поэтому важно заранее продумать, как будут распределяться данные.
- Мониторьте производительность шардов. Следите за тем, чтобы нагрузка распределялась равномерно между шардами. Если один шард перегружен, это может снизить общую производительность.
Асинхронная обработка
Асинхронная обработка позволяет перемещать ресурсоемкие задачи (например, отправку писем или генерацию отчетов) в фоновый режим. Это освобождает основной поток приложения для обработки новых запросов, не дожидаясь завершения фоновых задач.
Чем хорош этот подход:
- Повышение отзывчивости. Пользователи получают быстрый отклик от системы, даже если ресурсоемкая задача еще выполняется.
- Выборочная масштабируемость. Фоновые процессы могут масштабироваться отдельно, чтобы справляться с очередями задач.
Как его реализовать:
- Используйте системы управления очередями задач (RabbitMQ, Kafka).
- Реализуйте механизмы повторных попыток. Настройте повторное выполнение задач в случае их неудачи, чтобы система оставалась надежной.
- Обеспечьте идемпотентность задач. Убедитесь, что задача может быть выполнена несколько раз без побочных эффектов (например, дублирования отправленных писем).
🔤 Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Азбука айтишника»
Подведем итоги
Создание масштабируемой системы – это процесс, который требует стратегического подхода, тщательного планирования и правильного выбора инструментов. Каждая из представленных стратегий – будь то использование сервисов без сохранения состояния, горизонтальное масштабирование или автоматизация ресурсов – играет свою уникальную роль в построении устойчивых и производительных систем. Но самое главное, что эти подходы не ограничиваются приложениями ИТ-гигантов: их можно применять для улучшения работы систем любого масштаба, включая стартапы и малый бизнес.
Автор рассылки: Наталья Кайда