
Python Fortgeschrittene
Fortgeschrittene Python-Entwicklung erfordert Kenntnisse in Design Patterns, asynchroner Programmierung, Testing und Deployment. Sie lernen, wie Python-Codebasen strukturiert werden, wie Typing und Linting Qualität sichern, wie asyncio und concurrent.futures Performance verbessern und wie Python-Projekte professionell getestet und deployt werden.






Ziele
Sie erwerben das Wissen, um professionelle Python-Codebasen zu entwickeln und zu betreiben. Sie lernen, wie Design Patterns in Python umgesetzt werden, wie asynchrone Programmierung mit asyncio funktioniert, wie pytest für umfassendes Testing genutzt wird und wie Python-Projekte mit Docker und CI/CD deployt werden.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: Modernes Python und Typing
- Type Hints und Annotationen: Union, Optional, TypeVar, Protocols
- mypy: statische Typprüfung in der CI-Pipeline
- Pydantic: Daten validieren und serialisieren
- Ruff und Black: Linting und Formatierung automatisieren
Modul 2: Design Patterns in Python
- SOLID-Prinzipien in Python-Projekten anwenden
- Factory, Strategy und Observer-Pattern praxisnah
- Dependency Injection: lose Kopplung in Python-Applikationen
- Dekoratoren: eigene Dekoratoren entwickeln und einsetzen
Modul 3: Asynchrone Programmierung
- asyncio-Grundlagen: Event Loop, Coroutines, Tasks
- async/await: HTTP-Requests und Datenbankzugriffe beschleunigen
- concurrent.futures: Thread- und Prozess-Pools
- aiohttp und httpx: asynchrone HTTP-Clients
Modul 4: Testing und Qualitätssicherung
- pytest: Fixtures, Parametrisierung und Plugins
- Mocking mit unittest.mock und pytest-mock
- Test-Coverage mit coverage.py und codecov
- Property-Based Testing mit Hypothesis
Modul 5: Performance-Optimierung
- Profiling mit cProfile, line_profiler und memory_profiler
- NumPy-Vektorisierung statt Python-Schleifen
- Caching mit functools.lru_cache und Redis
- Numba und Cython: Engpässe kompilieren
Modul 6: Deployment und Projektstruktur
- Python-Projekte mit pyproject.toml strukturieren
- Virtual Environments und Dependency-Management mit uv
- Docker: Python-Applikationen containerisieren
- CI/CD: Python-Tests in GitHub Actions und GitLab CI integrieren
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So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
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+Wie hoch sind die Kosten für den Kurs?
+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
+Werde ich das Gelernte in diesem Kurs anwenden können?
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