Скоро! Асинхронные микросервисы с Apache Kafka на Python [Stepik] [Владимир Кириевский]

Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.

Складчина: Асинхронные микросервисы с Apache Kafka на Python [Stepik] [Владимир Кириевский]​

Асинхронные микросервисы с Apache Kafka на Python [Stepik] [Владимир Кириевский]


Описание:

Если вы до сих пор не имели дела в своих проектах с брокерами сообщений, то вы несомненно сделаете правильный выбор, начав свой путь в мир событийно-управляемой архитектуры с изучения Apache Kafka. В рамках этого курса вы научитесь применять наиболее популярные библиотеки для работы с Kafka, создавать масштабируемые системы микросервисов, коммуницирующих посредством Kafka.

О курсе

Если вы до сих пор не имели дела в своих проектах с брокерами сообщений, то, будьте уверены, вы сделаете правильный выбор, начав свой путь в мир событийно-управляемой архитектуры с изучения Apache Kafka. На сегодняшний день это наиболее популярный брокер сообщений, позволяющий строить быстрые, хорошо поддерживаемые и масштабируемые приложения на большинстве современных языков программирования.
Этот курс не сделает вас сразу гуру Kafka, но позволит упростить порог вхождения в тему, даст идеи для дальнейшего развития как разработчика в этой области.

Чему вы научитесь
  • Применять наиболее популярные библиотеки, позволяющие работать с Kafka на python: confluent_kafka, aiokafka и faststream.
  • Понимать логику работы Kafka, создавать блокирующие и асинхронные приложения, имеющие в своем составе продюсеры и консьюмеры.
  • Использовать Kafka в составе приложений, построенных на базе современных веб-фреймворков, в частности, FastAPI.
Для кого этот курс
Начинающие разработчики, уже имеющие некоторый опыт с python, желающие научиться работать с брокерами сообщений, повысить свою ценность для работодателя
Как проходит обучение
Перед началом обучения вам будет необходимо установить необходимый софт и скачать репозиторий с учебными примерами.
Небольшие и предельно простые примеры кода из каждого урока являются самодостаточными и чаще всего не требуют возвращения к предыдущим урокам, чтобы в них разобраться.
Одновременно с просмотром видео или сразу после окончания просмотра необходимо самостоятельно выполнить учебные примеры в своей IDE, подумать как их можно усовершенствовать, применить в своих проектах.
Рекомендуется также ознакомиться с документаций к используемым библиотекам для получения углубленных знаний.

Спойлер: Программа курса
Перед тем как приступить к работе
  1. Системные требования
  2. Как загрузить репозиторий с уроками
  3. Как настроить IDE и загрузить необходимые библиотеки
  4. Как установить Kafka
  5. Как установить Offset Explorer
  6. Для самых ленивых: готовый образ VirtualBox со всем необходимым
Основы Apache Kafka
  1. Основные понятия Kafka
Основы работы с Kafka на python
  1. Создаем продюсер и консюмер
  2. Один продюсер, два консьюмера
  3. Один продюсер, три консьюмера, две группы
  4. Два продюсера, два топика, один консьюмер
  5. "Осиротевшая партиция" и ребалансировка
  6. Распределение по партициям сообщений с разными ключами
  7. Работа без автоматического коммита: транзакции
Сериализация данных
  1. Сериализация данных в json
  2. Применение pydantic
  3. Практический пример: приложение сбора данных
Асинхронная работа
  1. Что почитать про asyncio
  2. Создаем продюсер и консьюмер с использование aiokafka
  3. Интегрируем Kafka с веб-приложением на FastApi
Потоковая обработка данных с фреймворком FastStream
  1. Основы работы с FastStream
Послесловие
  1. Заключение

В курс входят
  • 22 урока
  • 3 часа 29 минут видео
  • 47 тестов
Автор курса: Владимир Кириевский
Цена: 2890 руб.

Скрытая ссылка

Материал «Асинхронные микросервисы с Apache Kafka на Python [Stepik] [Владимир Кириевский]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.
Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.
 
Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.
Похожие темы
SHAREWOOD
Ответы
0
Просмотры
991
SHAREWOOD
SHAREWOOD
SHAREWOOD
Ответы
0
Просмотры
1K
SHAREWOOD
SHAREWOOD
SHAREWOOD
Ответы
0
Просмотры
2K
SHAREWOOD
SHAREWOOD
Сверху Снизу