CI/CD 1
▼
Понимает CI/CD pipeline. Создаёт простые GitHub Actions workflows. Запускает тесты и линтеры в CI. Использует actions из marketplace.
Проектирует multi-stage pipelines. Настраивает кэширование зависимостей. Использует matrix builds. Создаёт reusable workflows. Настраивает secrets management.
Проектирует CI/CD strategy для микросервисов. Создаёт custom actions. Настраивает deploy pipelines с approvals. Внедряет quality gates и security scanning.
Определяет CI/CD standards для организации. Оптимизирует runner infrastructure. Внедряет deployment strategies. Стандартизирует pipelines.
Code Review 1
▼
Участвует в review как ревьюи. Понимает замечания reviewer. Исправляет код по feedback. Знает базовый checklist для self-review.
Проводит code review. Даёт конструктивный feedback. Проверяет логику, тесты, security. Знает разницу между blocking и non-blocking замечаниями. Использует suggestions.
Проводит архитектурные review. Фокусируется на design решениях. Менторит через review. Автоматизирует проверки (linters, CODEOWNERS). Оценивает trade-offs.
Определяет code review standards. Внедряет review culture. Настраивает автоматизацию. Формирует review guidelines.
Domain-Driven Design 1
▼
Понимает тактические паттерны DDD в Python: Entity, Value Object, Repository с SQLAlchemy/Django ORM. Применяет Ubiquitous Language через именование доменных модулей. Реализует паттерн Repository через ABC и dataclasses для Value Objects.
Применяет тактические паттерны DDD в Python: агрегаты с SQLAlchemy unit-of-work, Domain Events через event bus, Specification pattern с filter objects. Проектирует границы агрегатов через Python protocols. Балансирует rich domain model с Pythonic-простотой.
Проектирует DDD-архитектуру для Python-доменов с Bounded Contexts и Context Maps. Реализует Anti-corruption Layer для интеграции с legacy через адаптеры и порты. Обучает команду доменному моделированию на Python, балансируя строгость DDD с Pythonic-прагматизмом.
Event-Driven архитектура 1
▼
Понимает концепцию разделения моделей чтения и записи: знает зачем нужен CQRS, разницу между command и query. Способен работать с кодовой базой где read и write модели разделены, вносить простые изменения в существующие handlers.
Реализует CQRS в Python-проектах: разделяет command и query handlers через mediatr-подобные библиотеки, проектирует отдельные read-модели (денормализованные view таблицы или материализованные представления). Обеспечивает eventual consistency между write и read сторонами.
Проектирует CQRS-архитектуру для Python-сервисов: определяет границы применимости паттерна, выбирает стратегию синхронизации read models (sync vs async projections), реализует event-driven проекции через Kafka/RabbitMQ. Интегрирует CQRS с event sourcing для полной аудитируемости изменений.
Определяет стратегию применения CQRS в организации: стандартизирует подходы к разделению read/write, проектирует infrastructure для projection rebuilds, внедряет мониторинг consistency lag между моделями. Обучает команды когда CQRS оправдан и как избежать over-engineering.
Git и workflow 1
▼
Использует branching (feature branches, main). Делает commits с осмысленными сообщениями. Создаёт pull requests. Разрешает простые merge conflicts. Использует .gitignore.
Определяет branching strategy (GitFlow, trunk-based). Настраивает branch protection rules. Использует git worktrees. Оптимизирует git для large repositories. Восстанавливает данные через reflog.
Определяет git workflow для организации. Настраивает monorepo/multirepo стратегию. Внедряет conventional commits. Автоматизирует release management.
Kubernetes и оркестрация 1
▼
Понимает основные ресурсы: Pod, Deployment, Service. Деплоит приложения через kubectl. Читает логи подов. Понимает ConfigMaps и Secrets.
Настраивает Deployments, Services, Ingress. Конфигурирует HPA для автоскейлинга. Настраивает readiness и liveness probes. Использует namespaces. Отлаживает проблемы подов.
Проектирует K8s манифесты для микросервисов. Настраивает resource limits и QoS. Использует PodDisruptionBudgets. Настраивает RBAC. Оптимизирует scheduling.
Проектирует K8s architecture для платформы. Определяет namespace strategy. Внедряет GitOps. Стандартизирует манифесты через Helm/Kustomize.
REST API 1
▼
Создаёт CRUD endpoints с правильными HTTP methods. Использует статус-коды (200, 201, 400, 404, 500). Понимает JSON request/response. Добавляет query parameters для фильтрации и пагинации.
Проектирует RESTful API с versioning и cursor-based pagination. Документирует через OpenAPI/Swagger. Реализует error responses с кодами ошибок. Использует PATCH для частичных обновлений. Проектирует bulk endpoints.
Проектирует API strategy: стандарты, governance, developer portal. Внедряет API-first design process. Проектирует BFF pattern. Формирует API review board.
System Design 1
▼
Понимает клиент-серверную архитектуру. Знает HTTP request lifecycle. Понимает базовые концепции: latency, throughput, availability. Знает что такое load balancer и CDN.
Проектирует простые системы: URL shortener, REST API. Понимает CAP theorem. Знает паттерны: caching, load balancing, database replication. Оценивает нефункциональные требования.
Проектирует distributed системы. Применяет паттерны: Circuit Breaker, Bulkhead, Retry. Проектирует для fault tolerance и graceful degradation. Оценивает capacity planning.
Проектирует архитектуру на уровне домена. Проводит architecture decision reviews. Определяет NFR для сервисов. Обучает команду system design.
Unit-тестирование 1
▼
Пишет unit-тесты с pytest. Использует assert statements и fixtures. Тестирует happy path и edge cases. Понимает test isolation. Запускает тесты локально и в CI.
Проектирует test architecture для проекта. Создаёт custom fixtures и plugins. Оптимизирует скорость тестов (parallel, selective). Тестирует сложные сценарии (state machines, race conditions).
Определяет testing strategy для организации. Внедряет testing standards. Менторит команду по тестированию. Оценивает coverage vs value.
Алгоритмы и структуры данных 2
▼
Знает базовые алгоритмы сортировки и поиска. Понимает нотацию Big-O для простых случаев (O(1), O(n), O(n²)). Может оценить сложность простого цикла. Использует встроенные sorted() и collections для решения задач.
Применяет алгоритмы для оптимизации реального кода. Понимает амортизированную сложность (dict, list.append). Использует heapq, bisect, deque для оптимальных решений. Выбирает между сортировкой и хеш-таблицей для задач поиска.
Проектирует алгоритмические решения для сложных бизнес-задач. Применяет динамическое программирование, жадные алгоритмы. Оценивает trade-off между временем и памятью. Оптимизирует алгоритмы с учётом cache locality и Python-специфики (GIL, reference counting).
Проектирует алгоритмические стратегии для всей платформы. Выбирает между точными и приближёнными алгоритмами (HyperLogLog, Bloom filter). Внедряет стандарты алгоритмической сложности в code review. Обучает команду анализу сложности.
Знает основные структуры данных Python: list, dict, set, tuple. Понимает разницу между mutable и immutable типами. Использует list comprehension и dict comprehension. Знает когда использовать set вместо list для поиска.
Применяет collections (OrderedDict, Counter, deque, namedtuple). Использует dataclasses для структурированных данных. Понимает внутреннее устройство dict (hash table). Выбирает оптимальную структуру для задачи. Работает с деревьями и графами через словари.
Проектирует собственные структуры данных для специфических задач. Использует __slots__ для оптимизации памяти. Применяет immutable structures (frozenset, tuple) для thread-safety. Реализует паттерны с использованием weakref для предотвращения memory leaks.
Выбирает структуры данных на уровне архитектуры системы. Принимает решения о in-memory vs persistent structures. Проектирует кастомные коллекции для domain-specific задач. Обучает команду эффективному использованию структур данных.
Аутентификация и авторизация 1
▼
Понимает JWT: header, payload, signature. Использует JWT для аутентификации. Знает OAuth2 flows на базовом уровне. Хранит токены безопасно.
Реализует OAuth2 flows (Authorization Code, Client Credentials). Настраивает OIDC с Keycloak. Реализует refresh token rotation. Настраивает scopes и permissions.
Проектирует auth-архитектуру для микросервисов. Внедряет service-to-service auth (mTLS, JWT). Настраивает RBAC/ABAC. Реализует token introspection и revocation.
Определяет auth strategy для организации. Проектирует IAM architecture. Внедряет SSO. Стандартизирует подходы к аутентификации.
Безопасность приложений 2
▼
Знает OWASP Top 10. Понимает SQL injection и XSS. Использует параметризованные запросы. Валидирует входные данные через Pydantic.
Применяет защиту от CSRF, SSRF, XXE. Настраивает security headers. Проверяет зависимости на уязвимости (pip-audit, safety). Обрабатывает sensitive data (masking, encryption).
Проводит security review кода. Настраивает SAST/DAST сканирование. Проектирует security-first архитектуру. Реализует defense in depth.
Определяет security practices для организации. Проводит threat modeling. Внедряет security training. Координирует с security team.
Валидирует входные данные. Не хранит пароли в открытом виде (bcrypt). Использует HTTPS. Не логирует sensitive data. Следует security checklist.
Применяет input validation на всех уровнях. Использует secrets management (environment variables, Vault). Реализует rate limiting. Обрабатывает ошибки без утечки информации. Шифрует sensitive data at rest.
Проектирует secure-by-default архитектуру. Реализует defense in depth. Проводит код-аудит на безопасность. Настраивает automated security testing.
Определяет secure coding standards. Внедряет security review process. Обучает команду. Координирует с AppSec.
Веб-фреймворки 1
▼
Создаёт CRUD endpoints с FastAPI или Django REST Framework. Использует Pydantic для валидации. Понимает dependency injection. Работает с Django ORM/SQLAlchemy для базовых запросов.
Проектирует архитектуру крупных FastAPI/Django-приложений. Настраивает async middleware pipelines. Создаёт custom FastAPI dependencies. Оптимизирует стартап и shutdown. Интегрирует с Celery, Kafka, Redis.
Создаёт шаблоны и cookiecutter для новых сервисов. Выбирает между FastAPI, Django, Flask для разных задач. Проектирует shared-библиотеки для команды. Стандартизирует подходы к разработке.
Интеграционное тестирование 1
▼
Понимает разницу между unit и integration тестами. Тестирует API endpoints. Использует тестовую БД для integration тестов.
Использует TestContainers для PostgreSQL, Redis, Kafka. Тестирует межсервисное взаимодействие. Настраивает fixtures для сложных сценариев. Создаёт seed data.
Проектирует integration testing strategy. Создаёт test environments. Автоматизирует contract testing. Тестирует failure scenarios.
Определяет integration testing standards. Внедряет test infrastructure. Оптимизирует test pipeline. Стандартизирует подходы.
Контейнеризация 1
▼
Пишет Dockerfile для Python-приложений. Использует docker-compose для локальной разработки. Понимает image layers и кэширование. Использует .dockerignore.
Оптимизирует Dockerfile (multi-stage, layer caching). Настраивает health checks. Использует Docker networks и volumes. Отлаживает контейнеры. Сканирует на уязвимости.
Определяет containerization strategy. Стандартизирует base images. Внедряет security practices. Оптимизирует registry infrastructure.
Кэширование 2
▼
Использует Redis как простой key-value кэш через redis-py. Понимает TTL и expiration. Кэширует результаты API-вызовов. Знает базовые команды: GET, SET, DEL, EXISTS.
Использует различные структуры Redis (hashes, sets, sorted sets, lists). Применяет pipeline для batch-операций. Настраивает cache-aside и write-through паттерны. Использует Redis pub/sub для уведомлений. Обрабатывает cache miss корректно.
Проектирует стратегию кэширования для сервиса. Использует Redis Streams для event processing. Настраивает Redis Cluster для высокой доступности. Оптимизирует memory usage (key design, compression). Реализует distributed locks через Redlock.
Проектирует Redis-архитектуру для платформы. Оптимизирует memory и performance на уровне кластера. Настраивает мониторинг и алертинг. Проектирует стратегию eviction и persistence.
Понимает зачем нужно кэширование. Знает cache-aside паттерн. Использует TTL для автоматической инвалидации. Понимает проблему stale data.
Применяет различные стратегии: cache-aside, write-through, write-behind. Реализует cache invalidation по событиям. Использует CDN-кэширование для статики. Мониторит cache hit rate. Обрабатывает cache stampede (thundering herd).
Проектирует многоуровневую стратегию кэширования (L1/L2/L3). Оптимизирует cache warming и pre-fetching. Реализует distributed cache invalidation. Выбирает между consistency и performance.
Проектирует caching-стратегию для всей платформы. Решает проблемы кэширования в микросервисной архитектуре. Проектирует cache coherence для distributed systems. Обучает команду.
Логирование 1
▼
Использует logging module вместо print. Понимает log levels (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR). Добавляет контекст в логи. Использует structlog или python-json-logger.
Настраивает structured logging с correlation IDs. Логирует в JSON для EFK/Loki. Добавляет request tracing через middleware. Фильтрует sensitive data из логов. Настраивает log aggregation.
Проектирует logging strategy для микросервисов. Настраивает centralized logging (EFK, Loki). Создаёт dashboards для log analysis. Оптимизирует объём логов. Внедряет alerting на основе логов.
Определяет logging standards для организации. Оптимизирует costs log storage. Внедряет log-based monitoring. Стандартизирует logging libraries.
Метрики и мониторинг 1
▼
Понимает концепцию метрик (counter, gauge, histogram). Просматривает Grafana dashboards. Знает основы PromQL. Добавляет базовые метрики в приложение.
Создаёт custom metrics с prometheus-client. Пишет PromQL запросы (rate, histogram_quantile). Создаёт Grafana dashboards. Настраивает basic alerting rules.
Проектирует monitoring strategy для сервисов. Настраивает SLI/SLO мониторинг. Создаёт RED/USE dashboards. Оптимизирует cardinality. Настраивает recording rules.
Определяет monitoring standards для организации. Внедряет unified dashboards. Настраивает multi-cluster monitoring. Оптимизирует Prometheus infrastructure.
Многопоточность и конкурентность 2
▼
Понимает концепцию асинхронного программирования. Пишет простые async/await функции. Знает разницу между sync и async кодом. Использует httpx или aiohttp для асинхронных HTTP-запросов.
Работает с asyncio: Tasks, gather, wait, semaphore. Использует aiohttp, httpx для async HTTP. Понимает event loop и его ограничения. Применяет asyncio.Queue для producer-consumer паттерна. Обрабатывает cancellation и timeouts.
Проектирует асинхронную архитектуру приложений. Использует asyncio с Celery/Dramatiq для гибридных решений. Отлаживает сложные async-проблемы (deadlocks, starvation). Оптимизирует event loop performance. Понимает когда async не подходит (CPU-bound задачи).
Проектирует стратегию асинхронной обработки для платформы. Выбирает между asyncio, multiprocessing, threading для разных задач. Внедряет стандарты async-разработки. Проектирует graceful degradation для async-систем.
Понимает концепции потоков и процессов. Знает о GIL в CPython и его влиянии. Использует threading для простых I/O-bound задач. Понимает разницу между threading и multiprocessing.
Использует concurrent.futures для thread и process pools. Применяет multiprocessing для CPU-bound задач. Понимает race conditions и использует Lock, RLock. Работает с shared state через Queue и Pipe.
Проектирует concurrent-системы с учётом GIL. Выбирает между threading, multiprocessing, asyncio для задач. Профилирует многопоточный код. Использует shared memory для межпроцессного обмена. Проектирует lock-free алгоритмы где возможно.
Проектирует стратегию конкурентности для сервисов. Принимает решения о модели concurrency (multi-process, async, hybrid). Оптимизирует ресурсоёмкие вычисления. Обучает команду безопасной работе с потоками.
Моделирование данных 2
▼
Создаёт миграции через инструменты миграций. Понимает forward и rollback. Добавляет колонки и таблицы. Тестирует миграции локально.
Пишет zero-downtime миграции. Использует expand-contract pattern. Мигрирует данные с backfill. Настраивает автоматический запуск миграций в CI/CD. Обрабатывает конфликты миграций.
Проектирует стратегию миграций для сервиса. Выполняет сложные schema changes (splitting tables, changing types). Автоматизирует rollback. Мигрирует между database engines.
Определяет migration strategy для организации. Стандартизирует подходы к zero-downtime. Внедряет migration review process. Планирует масштабные миграции.
Создаёт базовые схемы с таблицами и связями. Понимает 1:1, 1:N, N:M отношения. Применяет нормализацию до 3NF. Использует правильные типы данных.
Проектирует схемы для микросервисов. Применяет денормализацию для performance. Моделирует полиморфные связи (STI, MTI). Проектирует audit trails и soft deletes. Использует JSONB для flexible data.
Проектирует domain models для сложных бизнес-доменов. Применяет DDD при моделировании. Проектирует event-sourced хранилище. Оптимизирует схему для read-heavy и write-heavy нагрузок.
Определяет data modeling standards для организации. Проектирует cross-service data architecture. Внедряет data governance. Обучает команду.
Облачные провайдеры 1
▼
Знает основные сервисы: EC2, S3, RDS, Lambda. Использует AWS Console. Понимает IAM roles и policies. Деплоит через CLI.
Настраивает VPC, Security Groups, ALB. Использует ECS/EKS для контейнеров. Работает с SQS/SNS для messaging. Настраивает CloudWatch для мониторинга. Использует Terraform для IaC.
Проектирует AWS-архитектуру для production. Оптимизирует cost. Настраивает multi-AZ для HA. Использует Lambda для serverless. Настраивает CloudFront CDN.
Проектирует AWS strategy для организации. Настраивает multi-account structure. Внедряет FinOps. Определяет cloud security policies.
ООП и паттерны проектирования 2
▼
Знает базовые паттерны: Singleton, Factory, Observer. Понимает назначение Repository и Service Layer. Может распознать паттерн в существующем коде. Применяет простые паттерны по рекомендации senior.
Применяет Strategy, Template Method, Decorator, Command в Python-коде. Использует Repository pattern для работы с БД. Применяет Unit of Work с SQLAlchemy sessions. Знает антипаттерны и умеет их рефакторить.
Комбинирует паттерны для решения сложных архитектурных задач. Применяет CQRS, Event Sourcing, Specification pattern. Проектирует middleware pipelines. Адаптирует классические паттерны к Python-идиомам (decorators, context managers, generators).
Выбирает архитектурные паттерны на уровне системы. Формирует каталог одобренных паттернов для команды. Проектирует framework-level решения с использованием паттернов. Оценивает trade-offs различных подходов.
Понимает инкапсуляцию, наследование, полиморфизм в Python. Создаёт классы с __init__, свойствами и методами. Знает принципы SOLID на базовом уровне. Использует property декораторы и dunder-методы (__str__, __repr__).
Применяет SOLID в повседневной разработке. Использует абстрактные классы (ABC) и Protocol для определения интерфейсов. Понимает composition over inheritance. Применяет dependency injection через конструктор. Использует миксины правильно.
Проектирует доменные модели с использованием DDD-подхода. Применяет metaclasses и descriptors для framework-level задач. Создаёт гибкие API с использованием абстракций. Рефакторит legacy-код с нарушениями SOLID без breaking changes.
Формирует стандарты проектирования для команды. Проводит архитектурные review с фокусом на SOLID. Проектирует extensible frameworks и plugin-системы. Обучает команду правильному применению ООП-принципов в Python.
Оптимизация БД 2
▼
Понимает что индексы ускоряют SELECT. Знает CREATE INDEX синтаксис. Добавляет индексы по рекомендации. Понимает что индексы замедляют INSERT.
Создаёт B-tree, UNIQUE, COMPOSITE индексы. Использует EXPLAIN для query plans. Знает когда индекс помогает и когда вредит. Создаёт индексы для foreign keys.
Проектирует индексные стратегии. Использует partial, covering, GIN/GiST индексы. Мониторит pg_stat_user_indexes. Оптимизирует с учётом cardinality и selectivity.
Проектирует индексные стратегии для distributed databases. Использует expression indexes, BRIN для time-series. Настраивает GIN для JSONB и full-text search. Проводит REINDEX без downtime.
Пишет базовые SQL (SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY). Понимает что запросы могут быть медленными. Знает что EXISTS быстрее IN для подзапросов.
Анализирует через EXPLAIN. Устраняет N+1 (eager loading, select_related). Оптимизирует JOINs. Использует оконные функции (ROW_NUMBER, LAG/LEAD). Понимает subquery types.
Глубоко анализирует query plans. Использует materialized views. Оптимизирует bulk operations (COPY). Настраивает work_mem, shared_buffers.
Проектирует стратегию оптимизации для системы. Настраивает pg_stat_statements мониторинг. Оптимизирует cross-shard queries. Обучает команду.
Очереди сообщений 2
▼
Понимает концепцию message broker. Пишет простые producers и consumers с confluent-kafka-python. Знает что такое topic, partition, offset. Понимает at-least-once семантику.
Настраивает consumer groups и partition assignment. Обрабатывает ошибки с retry и dead letter topics. Использует acks=all для надёжности. Мониторит consumer lag. Проектирует schema событий с Avro/JSON Schema.
Проектирует event-driven архитектуру на Kafka. Оптимизирует throughput и latency. Настраивает exactly-once semantics. Проектирует топологию topics и partitioning strategy. Использует Kafka Streams для обработки.
Проектирует Kafka-инфраструктуру для платформы. Определяет стандарты событий и naming conventions. Проектирует multi-cluster setup. Внедряет governance для topics и schemas.
Понимает базовые концепции message broker'ов: publish/subscribe, point-to-point, очереди сообщений. Умеет отправить и получить сообщение через RabbitMQ (pika) или Redis pub/sub. Знает зачем нужна асинхронная коммуникация между сервисами.
Работает с message broker'ами в Python-проектах: использует Celery с RabbitMQ/Redis для фоновых задач, реализует pub/sub через confluent-kafka или aiokafka, применяет паттерны competing consumers и fan-out. Настраивает dead letter queues для обработки ошибок.
Проектирует messaging-архитектуру для Python-сервисов: выбирает между RabbitMQ, Kafka, Redis Streams для разных сценариев, реализует transactional outbox для гарантии доставки, настраивает exactly-once semantics в Kafka. Проектирует schema registry для эволюции форматов сообщений.
Определяет messaging-стратегию для организации: стандартизирует паттерны (saga, choreography vs orchestration, event sourcing), внедряет monitoring/alerting для message lag и consumer health. Проектирует партицирование Kafka-топиков для оптимальной параллелизации и data locality.
Протоколы API 1
▼
Понимает основы gRPC в Python: определения proto-файлов, кодогенерация через grpcio-tools и базовые unary-вызовы. Следует командным паттернам для реализации gRPC-сервисов через grpcio и async-поддержку через grpclib.
Разрабатывает gRPC-сервисы на Python с grpcio/grpcio-tools: проектирует .proto-файлы, реализует server-side и client-side streaming, настраивает interceptors для логирования и аутентификации. Интегрирует gRPC с asyncio для неблокирующей обработки запросов.
Проектирует gRPC API для микросервисной архитектуры: определяет стратегию версионирования proto-файлов, настраивает gRPC-gateway для REST-совместимости, реализует health-checking и graceful shutdown. Оптимизирует производительность через connection pooling и keepalive-параметры.
Определяет стандарты gRPC-коммуникации в организации: выбирает стратегию управления proto-контрактами (Buf, proto-lint), внедряет service mesh интеграцию с Envoy/Istio для gRPC-трафика, проектирует паттерны retry/deadline propagation. Обучает команды правильному проектированию gRPC API.
Реляционные БД 1
▼
Пишет SQL-запросы: SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY. Создаёт таблицы с правильными типами данных. Использует ORM для CRUD. Понимает foreign keys и constraints.
Проектирует схемы для высоконагруженных систем. Настраивает partitioning (range, hash). Использует LISTEN/NOTIFY для real-time. Оптимизирует pg config для workload. Настраивает logical replication.
Проектирует database architecture для платформы. Настраивает HA с Patroni. Проектирует sharding strategy. Мониторит и тюнит на уровне кластера.
Сети 1
▼
Понимает TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS в контексте Python-приложений. Знает как работают порты, firewall rules, load balancers. Диагностирует проблемы соединения через curl, telnet, netstat. Настраивает CORS в Django/FastAPI.
Проектирует сетевую архитектуру для Python-сервисов: VPC, subnets, security groups, NAT gateways. Настраивает reverse proxy (nginx) для Gunicorn/Uvicorn. Понимает service discovery, DNS-based routing. Оптимизирует latency между сервисами.
Проектирует сетевую инфраструктуру для Python-платформы: multi-AZ, cross-region replication, CDN для статики. Настраивает service mesh для микросервисов. Внедряет mTLS, network policies. Оптимизирует сетевые вызовы через connection pooling и keep-alive.
Системы типов 1
▼
Использует базовые type hints: str, int, list[str], Optional. Понимает зачем нужна типизация в Python. Знает основные типы из typing module. Запускает mypy для проверки типов.
Использует TypedDict, Protocol, Literal, Union, Generic. Настраивает mypy с strict mode для модулей. Создаёт custom type aliases. Понимает variance (covariant/contravariant). Пишет типы для сложных API (overload, ParamSpec).
Проектирует type-safe API для библиотек. Использует advanced typing (TypeVar, ParamSpec, Concatenate). Настраивает mypy plugins. Создаёт типизированные DSL. Понимает ограничения системы типов Python.
Внедряет стратегию типизации для организации. Формирует стандарты и guidelines по type hints. Настраивает инфраструктуру проверки типов в CI. Обучает команду advanced typing.
Управление API 4
▼
Понимает зачем нужен rate limiting: защита от DDoS, предотвращение злоупотреблений API, fair usage. Знает что такое HTTP 429 статус, заголовки X-RateLimit-Limit/Remaining/Reset. Умеет использовать готовые middleware (django-ratelimit, slowapi).
Реализует rate limiting в Python-сервисах: настраивает SlowAPI/FastAPI limiter с Redis backend, реализует token bucket и sliding window алгоритмы, применяет разные лимиты для разных endpoint'ов и user tier'ов. Настраивает throttling в Django REST Framework с custom throttle classes.
Проектирует distributed rate limiting для Python-микросервисов: реализует sliding window counter через Redis Lua scripts для атомарности, настраивает rate limiting на API Gateway уровне (Kong, AWS API Gateway). Проектирует adaptive throttling с dynamic limits на основе backend health и load.
Определяет rate limiting стратегию для организации: стандартизирует подходы к quota management, проектирует multi-tier rate limiting (per-IP → per-user → per-API-key → per-org), внедряет monitoring и alerting для rate limit violations. Разрабатывает self-service portal для управления API quotas.
Добавляет описания к endpoints (docstrings, summary). Понимает OpenAPI спецификацию. Использует Swagger UI для тестирования. Документирует request/response models.
Генерирует полную OpenAPI-документацию из кода. Настраивает Redoc или Swagger UI. Документирует error codes и примеры. Создаёт Postman collections. Пишет guides для потребителей API.
Проектирует developer portal. Автоматизирует генерацию SDK из OpenAPI. Настраивает versioned documentation. Создаёт interactive examples. Внедряет docs-as-code подход.
Определяет стандарты документирования API для организации. Внедряет unified API catalog. Автоматизирует проверку полноты документации.
Понимает зачем нужно версионирование API. Знает URL-based versioning (/api/v1/). Поддерживает обратную совместимость при добавлении полей. Следует гайдлайнам команды.
Реализует versioning через URL, header или content-type. Проектирует deprecation policy с Sunset headers. Поддерживает несколько версий одновременно. Пишет migration guides для клиентов.
Проектирует стратегию версионирования для сервиса. Автоматизирует backward-compatibility проверки. Создаёт contract tests между версиями. Проектирует маршрутизацию между версиями в API Gateway.
Определяет versioning strategy для организации. Стандартизирует подход к версионированию. Проектирует автоматическую миграцию клиентов.
Тестирует API через Postman или Insomnia. Создаёт базовые коллекции запросов. Использует переменные окружения. Проверяет status codes и response body.
Автоматизирует API-тесты через тестовые инструменты. Создаёт test fixtures для API. Использует Postman/Newman для automated collections. Тестирует edge cases и error handling. Генерирует отчёты.
Проектирует API testing strategy. Внедряет contract testing (Pact). Создаёт performance tests для API. Автоматизирует security testing (OWASP ZAP). Настраивает chaos testing для API.
Определяет API testing standards для организации. Внедряет unified testing framework. Автоматизирует API quality gates.
Фоновые задачи 1
▼
Понимает концепцию фоновых задач. Создаёт простые Celery tasks. Использует delay() и apply_async(). Понимает разницу между синхронной и асинхронной обработкой.
Настраивает Celery с различными брокерами (Redis, RabbitMQ). Использует chains, groups, chords для workflow. Настраивает retry с exponential backoff. Мониторит задачи через Flower. Обрабатывает ошибки и dead letter queues.
Проектирует архитектуру фоновой обработки. Оптимизирует concurrency и prefetch. Настраивает приоритетные очереди. Реализует idempotent tasks. Мигрирует между очередями без потери задач.
Проектирует стратегию фоновой обработки для платформы. Выбирает между Celery, Dramatiq, arq для разных случаев. Проектирует distributed task processing. Внедряет мониторинг и observability для задач.
Чистый код и рефакторинг 1
▼
Следует стандартам PEP 8. Использует линтеры (flake8/ruff) и форматтеры (black). Пишет docstrings для функций. Понимает принципы чистого кода: осмысленные имена, маленькие функции, DRY.
Настраивает pre-commit hooks с ruff, mypy, black. Проводит рефакторинг code smells. Пишет type hints для всего кода. Применяет метрики качества (cyclomatic complexity, coverage). Участвует в code review конструктивно.
Проектирует архитектуру для поддержания высокого качества кода. Внедряет architectural decision records. Настраивает метрики качества в CI/CD. Проводит глубокие code review с фокусом на архитектуру. Рефакторит legacy-код без regression.
Формирует стандарты качества кода для организации. Внедряет coding guidelines и style guides. Обучает команду практикам чистого кода. Проектирует процессы для поддержания качества в масштабе.