Cursusaanbod
Dag 1 — Robuuste Python-Basis & Tooling
Moderne Python-Functies en Typing
- Typing-basis, generic's, Protocols en TypeGuard
- Dataclasses, frozen dataclasses en een overzicht van attrs
- Pattern matching (PEP 634+) en idiomatisch gebruik
Codekwaliteit en Tooling
- Code-formatteerders en linters: black, isort, flake8, ruff
- Statische typechecking met MyPy en pyright
- Pre-commit hooks en developer-workflows
Projectbeheer en Packaging
- Afhankelijkheidsbeheer met Poetry en virtuele omgevingen
- Pakketstructuur, entry points en best practices voor versiebeheer
- Builden en publiceren van pakketten naar PyPI en private registries
Dag 2 — Ontwerppatronen & Architectonische Practices
Ontwerppatronen in Python
- Creational patronen: Factory, Builder, Singleton (Python-varianten)
- Structural patronen: Adapter, Facade, Decorator, Proxy
- Behavioral patronen: Strategy, Observer, Command
Architectonische Principes
- SOLID-principes toegepast op Python-codebases
- Hexagonal/Clean Architecture en grenzen
- Dependency injection patronen en configuratiebeheer
Modulariteit en Hergebruik
- Ontwerpen van library- versus applicatiecode
- API's, stabiele interfaces en semantische versionering
- Verwerken van configuratie, secrets en omgevingsspecifieke instellingen
Dag 3 — Concurrentie, Async IO en Prestaties
Concurrentie en Parallelisme
- Basis van threading en implicaties van de GIL
- Multiprocessing en process pools voor CPU-intensieve taken
- Wanneer concurrent.futures versus multiprocessing te gebruiken
Async Programmeren met asyncio
- Async/await patronen, event loop en annulering
- Ontwerpen van async libraries en interoperabiliteit met sync-code
- IO-gedreven patronen, backpressure en rate limiting
Profiling en Optimalisatie
- Profiling-tools: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
- Optimaliseren van hot paths en het gebruik van C-extensions/Numba waar passend
- Meten van latency, throughput en bronbenutting
Dag 4 — Testing, CI/CD, Observability en Deployment
Teststrategieën en Automatisering
- Unit testing en fixtures met pytest; testorganisatie
- Property-based testing met Hypothesis en contract testing
- Mocking, monkeypatching en testen van asynchrone code
CI/CD, Release en Monitoring
- Integreren van tests en kwaliteitspoorten in GitHub Actions/GitLab CI
- Builden van reproduceerbare containers met Docker en multi-stage builds
- Applicatie-observability: gestructureerd loggen, Prometheus-metrika's en tracing
Beveiliging, Versterking en Best Practices
- Auditing van afhankelijkheden, SBOM-basis en kwetsbaarheidsscanning
- Veilige coderingspractices voor invoervalidatie en secretsbeheer
- Runtime-versterking: bronbeperkingen, gebruikersrechten en containerbeveiliging
Capstone Project & Review
- Teamlab: ontwerp en implementeer een kleine service met patronen uit de cursus
- Testing, typechecking, packaging en CI-pipeline voor het project
- Eindreview, code-critiek en een actieplan voor verbeteringen
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Uitgebreide intermediaire ervaring met Python-programmeren
- Kenis van objectgeoriënteerd programmeren en basis testing
- Ervaring met het gebruik van de command line en Git
Doelgroep
- Senior Python-ontwikkelaars
- Software engineers die verantwoordelijk zijn voor Python-codekwaliteit en architectuur
- Technische leiders en MLOps/DevOps-engineers die werken met Python-codebases
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 6400 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (2)
alles was perfect
Florin Vrincianu
Cursus - Python Programming Fundamentals
Automatisch vertaald
Praktijkopdrachten gerelateerd aan de inhoud helpen echt om meer te begrijpen over elk onderwerp. Bovendien is de manier waarop de les begint met een college en verdergaat met praktijkopdrachten goed en helpt het om de eerder gepresenteerde lesstof beter te relateren.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Cursus - Introduction to Data Science and AI using Python
Automatisch vertaald