Что должен знать middle python разработчик

Middle-разработчик на Python – это специалист с опытом от двух до четырёх лет, способный решать задачи без постоянного контроля и сопровождения. Такой разработчик должен уверенно использовать язык в рабочих проектах, понимать архитектуру приложений и участвовать в проектировании.

Знание синтаксиса Python недостаточно. Middle-уровень предполагает понимание внутреннего устройства языка: управление памятью, модель объектов, особенности GIL. Также важно уверенно работать с стандартной библиотекой – collections, itertools, functools, pathlib, datetime и другими модулями, часто используемыми в продакшене.

Обязателен опыт работы с асинхронным программированием. Понимание событийного цикла, библиотек asyncio и aiohttp – требование большинства современных проектов. Кроме того, необходимо владение одним из популярных веб-фреймворков, таких как FastAPI, Django или Flask, с пониманием их архитектуры, middleware, роутинга и обработки исключений.

Middle Python разработчик должен уверенно пользоваться системами контроля версий (Git), уметь писать юнит- и интеграционные тесты с использованием pytest или unittest, а также разбираться в принципах CI/CD – хотя бы на уровне настройки через GitHub Actions или GitLab CI.

Навыки работы с реляционными (PostgreSQL, MySQL) и нереляционными (Redis, MongoDB) базами данных обязательны. Разработчик должен уметь писать SQL-запросы, пользоваться ORM (например, SQLAlchemy или Django ORM) и разбираться в индексах, транзакциях и изоляции.

Наконец, от middle-разработчика ожидается участие в код-ревью, планировании задач, декомпозиции и адекватной оценке сроков. Он должен понимать, как писать читаемый, поддерживаемый код, следовать PEP 8 и использовать type hints, если проект того требует.

Что должен уметь middle Python разработчик

Middle-разработчик на Python обязан уверенно владеть синтаксисом языка, включая генераторы, декораторы, контекстные менеджеры, понимание различий между списками, кортежами, множестами и словарями, а также знание области видимости переменных и модели управления памятью (включая сборщик мусора).

Работа с библиотеками – обязательный навык. Разработчик должен уметь использовать:

requests и httpx для работы с HTTP
pydantic для валидации данных
asyncio и aiohttp для асинхронных задач
pytest для написания тестов
logging для ведения журналов

Опыт работы с базами данных обязателен. Нужно уметь писать запросы на SQL, использовать ORM (SQLAlchemy, Django ORM) и понимать принципы транзакций, индексов и соединений таблиц.

Асинхронное программирование – часто требуемый навык. Разработчик должен знать event loop, уметь работать с async/await, управлять конкурентным выполнением задач и понимать ограничения GIL.

Навыки проектирования архитектуры: умение разносить логику по слоям, писать читаемый и масштабируемый код, использовать шаблоны проектирования (например, Repository, Adapter, Service Layer).

Работа с инструментами разработки:

git: ветвление, rebase, squash, cherry-pick
docker: написание Dockerfile, docker-compose, сборка и деплой
CI/CD: настройка пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI)

Документирование и поддержка кода. Умение писать docstring по стандарту Google или NumPy, оформлять README, использовать Sphinx или MkDocs.

Ниже приведён список навыков, которые желательно контролировать:

Навык	Обязателен	Желателен
Работа с асинхронностью	Да	—
Понимание ООП и SOLID	Да	—
DevOps-инструменты	—	Да
Разработка REST API	Да	—
Работа с GraphQL	—	Да

Работа с асинхронным кодом на asyncio и aiohttp

Middle-разработчик должен уметь использовать asyncio для управления конкурентными задачами без блокировки основного потока. Это предполагает знание async def, await, asyncio.create_task(), gather(), sleep() и управления циклом событий. При использовании create_task() важно следить за сохранением ссылок на задачи, чтобы избежать их преждевременного уничтожения сборщиком мусора.

При работе с aiohttp важно уметь инициализировать сессию через aiohttp.ClientSession и корректно её закрывать. Игнорирование закрытия сессий приводит к утечкам соединений. Следует использовать async with при каждом HTTP-запросе и конфигурировать таймауты через ClientTimeout во избежание зависаний при медленных ответах сервера.

Полезно уметь ограничивать количество одновременных запросов через asyncio.Semaphore, особенно при массовых запросах к API. Также стоит знать, как реализовать повторные попытки при ошибках сети с экспоненциальной задержкой. Для логирования исключений в асинхронных задачах – использовать try/except внутри каждой async-функции, а не оборачивать только внешние вызовы.

Понимание того, как await приостанавливает выполнение до получения результата, позволяет писать неблокирующий код, способный эффективно использовать ресурсы сервера. Также необходимо различать методы run() и run_until_complete() для запуска асинхронного кода в разных сценариях.

Умение тестировать асинхронные функции – ещё один навык: необходимо использовать pytest с плагином pytest-asyncio, писать async def test_* и применять await внутри тестов. Это позволяет корректно проверять поведение кода без искусственного усложнения логики.

Настройка и использование логирования через logging

Модуль logging входит в стандартную библиотеку Python и позволяет регистрировать сообщения разного уровня важности: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL. Настройку следует выполнять через logging.config.dictConfig или вручную через logging.basicConfig при прототипировании.

Рекомендуется разделять логи по уровню и источнику. Например, писать DEBUG-логи в один файл, а WARNING и выше – в другой. Это реализуется через несколько хендлеров с фильтрами. Для многопоточных приложений необходимо использовать logging.handlers.QueueHandler и QueueListener, чтобы избежать конфликтов при записи.

Файловый логгинг должен использовать ротацию – RotatingFileHandler или TimedRotatingFileHandler. Это предотвращает переполнение диска. Обязательно указывается максимальный размер файла и количество копий.

Для интеграции с системами мониторинга (например, Sentry, ELK) используются сторонние хендлеры или экспорт логов в JSON-формате. В таком случае форматтер должен обеспечивать сериализацию без потери данных.

Организация структуры средних и крупных проектов

Проекты с кодовой базой более 10–15 тысяч строк требуют строгой модульной структуры. Каждый логически обособленный компонент – в отдельном пакете. Пример: users, payments, notifications. Внутри – единообразие: models.py, services.py, schemas.py, views.py.

Разделение слоёв: бизнес-логика – в services, обработка данных – в schemas (pydantic), взаимодействие с базой – строго через repositories или ORM-модели. Во views (если FastAPI или Django) – только маршруты и вызовы сервисов.

Настройки проекта должны храниться в отдельном модуле (settings.py или config/). Используется pydantic или dynaconf. Конфигурация разделяется на окружения: dev, prod, test. Чтение переменных – строго из окружения через os.environ или pydantic BaseSettings.

Инициализация зависимостей – через container (например, в стиле dependency injection). Базы данных, очереди, кэши – создаются и подключаются в одном месте, а не по всему коду. Пример – файл infrastructure/startup.py.

Папка common содержит переиспользуемые утилиты, исключения, базовые классы. Но не свалка: только те элементы, что реально используются более чем в одном модуле.

Тесты лежат рядом с кодом (tests/ на том же уровне), повторяя структуру основного кода. Используется pytest, фикстуры – в conftest.py, минимум моков, максимум изолированных интеграционных тестов.

Скрипты, запускаемые вручную (миграции, импорты, бэкапы), – в scripts/. У каждого – аргументы CLI через argparse или typer, логирование – через logging, никакого print.

main.py или app.py – единственная точка входа. Она вызывает инициализацию зависимостей, старт сервера или выполнение команд.

Покрытие кода тестами с использованием pytest и mock

pytest поддерживает лаконичный синтаксис и автоматическое обнаружение тестов. Именование функций тестов должно начинаться с test_, чтобы они автоматически подхватывались при запуске pytest.

Фикстуры позволяют изолировать окружение и переиспользовать подготовительные действия. Для создания фикстуры используется декоратор @pytest.fixture. Передача фикстуры осуществляется через аргументы тестовой функции.

Модуль unittest.mock позволяет подменять объекты и контролировать внешние зависимости. Для временной замены атрибута или метода применяется patch. Использовать его можно как декоратор или контекстный менеджер:

from unittest.mock import patch
def test_api_call():
with patch('module.api_call') as mock_call:
mock_call.return_value = {'status': 'ok'}
result = function_under_test()
assert result == 'ok'
mock_call.assert_called_once()

Для имитации поведения базы данных, HTTP-запросов или системных вызовов следует использовать MagicMock с заданием возвращаемых значений и побочных эффектов. Это позволяет тестировать только бизнес-логику, исключив нестабильные зависимости.

Покрытие тестами измеряется с помощью pytest-cov. Для запуска используется команда:

pytest --cov=your_module tests/

Следует добиваться покрытия логики не менее 90%, исключая автогенерируемый и инфраструктурный код. Низкоуровневые функции проверяются на корректность входов и выходов. Сложные ветвления требуют параметризованных тестов с граничными значениями. Для этого используется @pytest.mark.parametrize:

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
(1, "one"),
(2, "two"),
])
def test_converter(input, expected):
assert convert(input) == expected

Любой тест должен проверять только одно поведение. Избыточное дублирование следует устранять через фикстуры и вспомогательные функции. Mock-объекты не должны использоваться без необходимости – предпочтительнее писать код, пригодный к изоляции без моков.

Работа с ORM на примере SQLAlchemy или Django ORM

SQLAlchemy и Django ORM имеют схожие принципы работы, но различаются в подходах и возможностях. Знание обеих библиотек полезно для middle-разработчика, так как это расширяет кругозор и дает возможность выбирать инструмент в зависимости от задачи.

SQLAlchemy

SQLAlchemy – это мощная и гибкая библиотека для работы с реляционными базами данных в Python. В отличие от Django ORM, SQLAlchemy не привязан к фреймворку и может использоваться с любыми Python-программами.

Основной концепт SQLAlchemy – это создание классов моделей, которые отражают структуру таблиц в базе данных. Для работы с данными используются сессии (sessions). Пример модели в SQLAlchemy:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
# Создание базы данных и сессии
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Добавление пользователя
user = User(name='John')
session.add(user)
session.commit()
# Запрос пользователей
users = session.query(User).all()

Ключевые моменты:

Для создания таблицы создается класс, который наследуется от Base.
Запросы выполняются через сессии, где можно использовать методы как фильтрацию, так и агрегацию.
SQLAlchemy позволяет работать как с декларативными моделями, так и с более гибкими подходами (например, с использованием SQL напрямую).

Django ORM

Django ORM интегрирован с фреймворком Django и более ограничен в плане гибкости по сравнению с SQLAlchemy. Однако он значительно упрощает создание и управление базой данных в проектах на Django.

Пример модели в Django ORM:

from django.db import models
class User(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
# Пример добавления записи
user = User.objects.create(name='John')
# Запрос всех пользователей
users = User.objects.all()

Основные особенности:

Модели в Django создаются с использованием встроенного класса models.Model.
Для выполнения запросов используются менеджеры, такие как objects, что позволяет строить запросы без написания SQL.
Django ORM включает такие методы, как filter, exclude, get, которые упрощают работу с данными.

Ключевые различия

SQLAlchemy предоставляет большую гибкость в плане конфигурации и интеграции с другими проектами, не завися от фреймворка.
Django ORM сильно интегрирован в экосистему Django, что облегчает настройку и использование для проектов на этом фреймворке.
SQLAlchemy поддерживает использование различных баз данных, а Django ORM ориентирован на работу с базами данных, поддерживаемыми Django (например, PostgreSQL, MySQL, SQLite).
SQLAlchemy дает возможность более тонкой настройки запросов и работы с транзакциями, в отличие от Django ORM, который ориентирован на простоту использования.

Создание REST API с использованием FastAPI или Flask

Для создания REST API на Python можно использовать два популярных фреймворка: FastAPI и Flask. Каждый из них имеет свои особенности, которые могут повлиять на выбор в зависимости от требований проекта.

Flask – это минималистичный фреймворк, который предоставляет гибкость в разработке. Он подходит для небольших и средних проектов, когда нужно быстро развернуть приложение без лишних зависимостей. Основное преимущество Flask – простота и легкость в настройке. Чтобы создать базовый REST API с использованием Flask, достаточно установить сам фреймворк через pip и определить несколько маршрутов:

from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():
return jsonify({"message": "Hello, World!"})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

Этот код создает API с одним маршрутом, который возвращает JSON-ответ с приветственным сообщением. Flask предоставляет широкий выбор расширений для работы с базами данных, аутентификацией и другими аспектами разработки веб-приложений.

FastAPI, в свою очередь, ориентирован на скорость разработки и производительность. Он использует аннотации типов Python и автоматическое создание документации с помощью Swagger. FastAPI нацелен на создание высокоскоростных приложений с минимальными затратами времени на настройку и реализацию. Пример создания REST API на FastAPI:

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/api/data")
def get_data():
return {"message": "Hello, World!"}

FastAPI поддерживает асинхронные запросы из коробки, что позволяет значительно повысить производительность в приложениях с высокой нагрузкой. Для работы с асинхронными операциями в FastAPI нужно использовать async/await, что дает возможность обрабатывать запросы без блокировки потока.

Что касается производительности, то FastAPI обычно показывает лучшие результаты в сравнении с Flask, благодаря встроенной поддержке асинхронности и использованию Starlette для обработки запросов. Flask, в свою очередь, требует дополнительных усилий для настройки асинхронной обработки, а его производительность в многозадачных средах может быть ограничена.

Для работы с базами данных в FastAPI и Flask можно использовать такие библиотеки, как SQLAlchemy или Tortoise ORM. В FastAPI интеграция с ORM и асинхронными базами данных происходит с помощью Pydantic и SQLAlchemy для синхронных запросов или Tortoise для асинхронных.

Важно помнить, что при выборе между FastAPI и Flask стоит учитывать не только производительность, но и требования к архитектуре приложения. FastAPI идеально подходит для приложений с высокой нагрузкой, требующих асинхронности, а Flask больше подходит для небольших и средних проектов, где гибкость и простота являются приоритетами.

Работа с Docker для запуска и деплоя Python-приложений

Docker позволяет изолировать приложения и их зависимости, обеспечивая удобный и быстрый способ развертывания Python-приложений. Это особенно важно для упрощения процессов тестирования, деплоя и масштабирования. Рассмотрим основные моменты, которые должен знать middle Python-разработчик при работе с Docker.

Для начала необходимо создать Dockerfile – файл, в котором описываются все шаги для создания контейнера с приложением. В Dockerfile указываются исходный образ, копирование исходного кода, установка зависимостей и запуск приложения.

FROM python:3.9-slim – указание базового образа для Python. Лучше использовать легкие образы, например, python:3.9-slim, чтобы уменьшить размер контейнера.
WORKDIR /app – установка рабочей директории для приложения внутри контейнера.
COPY . /app – копирование всех файлов проекта в контейнер.
RUN pip install -r requirements.txt – установка зависимостей из файла requirements.txt.
CMD ["python", "app.py"] – команда для запуска приложения, в данном случае app.py.

Пример Dockerfile для Python-приложения:

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

После создания Dockerfile можно собрать образ с помощью команды:

docker build -t my-python-app .

Чтобы запустить контейнер с приложением, используйте команду:

docker run -d -p 5000:5000 my-python-app

При разработке с Docker важно правильно настроить .dockerignore, чтобы исключить ненужные файлы из образа. Это может быть файлы конфигураций, базы данных, директории с тестами и прочее. Пример .dockerignore:

__pycache__
*.pyc
*.pyo
*.git
*.env

Для тестирования и локальной разработки можно использовать Docker Compose. Этот инструмент позволяет определять многоконтейнерные приложения, что полезно, если ваше Python-приложение зависит от других сервисов, таких как база данных.

Пример конфигурации Docker Compose для приложения с базой данных:

version: '3'
services:
web:
build: .
ports:
- "5000:5000"
db:
image: postgres:latest
environment:
POSTGRES_USER: user
POSTGRES_PASSWORD: password
POSTGRES_DB: mydatabase

После этого для запуска приложения и базы данных достаточно выполнить команду:

docker-compose up

Важный момент: для продакшн-среды лучше настроить многоконтейнерные решения с использованием Nginx или другого прокси-сервера, который будет балансировать нагрузки между контейнерами.

Наконец, для деплоя Python-приложений в облачные сервисы (например, AWS или Google Cloud) можно использовать Docker контейнеры, что облегчает переносимость и масштабируемость приложения. Это позволяет избежать проблем с несовместимостью версий или зависимостей на различных серверах.

Использование систем очередей и брокеров сообщений (Celery, RabbitMQ)

Системы очередей и брокеры сообщений, такие как Celery и RabbitMQ, становятся неотъемлемой частью архитектуры многих Python-приложений, обеспечивая обработку задач в фоновом режиме и масштабируемость. Для разработчика уровня middle важно не только понимать основные принципы работы с этими инструментами, но и уметь эффективно их настроить и использовать.

Celery – это фреймворк для асинхронной обработки задач. Он позволяет распределять задачи между несколькими воркерами, что позволяет эффективно обрабатывать задачи, требующие много времени, без блокировки основного потока. Важно понимать, что Celery поддерживает несколько брокеров сообщений, включая RabbitMQ и Redis. Выбор брокера зависит от требований к производительности, масштабируемости и надежности системы.

RabbitMQ – это брокер сообщений, который использует протокол AMQP (Advanced Message Queuing Protocol). Он ориентирован на высокую производительность и надежность доставки сообщений. В отличие от Redis, RabbitMQ предоставляет более сложную маршрутизацию сообщений, очереди с приоритетами и управление доставкой, что полезно в случае сложных сценариев обработки. Также RabbitMQ поддерживает различные способы доставки сообщений: «публикация-подписка», «точка-точка», «тема».

Чтобы эффективно использовать Celery с RabbitMQ, нужно настроить соответствующие параметры в конфигурации Celery, указав RabbitMQ как брокер. Важно настроить правильное управление подключениями, чтобы избежать утечек ресурсов при высоких нагрузках. Для этого необходимо использовать пул соединений и убедиться в правильной настройке таймаутов.

Также следует учитывать, что Celery поддерживает механизмы повторных попыток, что важно при работе с RabbitMQ, так как он может не доставить сообщение с первого раза из-за временных сбоев. Настроив retries, можно избежать потери данных и гарантировать успешную обработку задач.

Для мониторинга задач и воркеров Celery существует несколько инструментов, таких как Flower, который позволяет в реальном времени отслеживать состояние очередей, нагрузку на воркеров и успешность выполнения задач. Это помогает оперативно реагировать на сбои и оптимизировать производительность.

Для middle Python разработчика важно не только понимать основные принципы работы Celery и RabbitMQ, но и уметь решать практические задачи: например, балансировать нагрузку между воркерами, работать с отложенными задачами, интегрировать Celery с другими частями приложения, такими как Django или Flask, и оптимизировать использование брокеров сообщений для достижения наилучшей производительности в условиях реального использования.

Вопрос-ответ:

Какие навыки должен иметь middle python разработчик?

Middle Python разработчик должен уверенно владеть основами языка Python, знать стандартные библиотеки, а также уметь работать с фреймворками, такими как Django или Flask. Он должен разбираться в принципах ООП, уметь работать с многозадачностью и асинхронным кодом. Знание баз данных, как SQL, так и NoSQL, будет большим плюсом. Также важно уметь писать тесты и проводить отладку, разбираться в принципах CI/CD и иметь опыт работы с системами контроля версий, например, Git. Важно иметь опыт в разработке приложений, которые могут быть масштабируемыми и безопасными.

Какие фреймворки должен знать middle python разработчик?

Middle Python разработчик, как правило, должен хорошо разбираться в таких популярных фреймворках, как Django и Flask. Django подходит для разработки сложных веб-приложений с высокой нагрузкой, а Flask — для более легких и гибких проектов. Знание таких библиотек, как FastAPI, также будет плюсом, так как это современный и быстрый фреймворк для создания API. Опыт с другими инструментами, например, Celery для распределенной обработки задач или SQLAlchemy для работы с базами данных, также пригодится.

Нужно ли знать алгоритмы и структуры данных для работы python разработчиком среднего уровня?

Да, знание алгоритмов и структур данных является важной частью работы любого разработчика. Даже на уровне middle python разработчик должен понимать, как выбирать правильные структуры данных для конкретной задачи, будь то списки, множества, деревья или графы. Это знание помогает разрабатывать более эффективные алгоритмы и оптимизировать производительность программ. Часто такие знания применяются при решении задач, связанных с обработкой больших объемов данных или работе с алгоритмами поиска и сортировки.

Какие типы тестирования должен уметь делать python разработчик среднего уровня?

Middle Python разработчик должен иметь опыт написания юнит-тестов, используя такие инструменты, как unittest или pytest. Он должен понимать принципы тестирования и уметь применять различные виды тестирования, включая тестирование кода, функциональное тестирование, а также тестирование производительности и безопасности. Важно, чтобы разработчик знал, как использовать mock-объекты и фреймворки для интеграционного тестирования, чтобы убедиться, что компоненты системы взаимодействуют корректно.

Какую роль играет знание баз данных для python разработчика среднего уровня?

Знание баз данных является важной частью работы Python разработчика. Middle разработчик должен уметь проектировать, разрабатывать и оптимизировать запросы в реляционных базах данных, таких как PostgreSQL или MySQL. Также стоит разбираться в NoSQL базах, таких как MongoDB, для работы с большими объемами неструктурированных данных. Опыт работы с ORM, например, SQLAlchemy, поможет разработчику эффективно работать с базами данных, минимизируя количество написанных запросов и улучшая поддержку миграций данных.

Какие навыки должен иметь middle Python разработчик, чтобы эффективно работать в команде?

Middle Python разработчик должен уверенно работать с фреймворками и библиотеками, такими как Django или Flask, а также знать основы работы с базами данных (SQL и NoSQL). Также важно понимать принципы ООП, паттерны проектирования и методы тестирования кода. Он должен быть в состоянии писать чистый и поддерживаемый код, а также участвовать в рефакторинге существующих решений. Кроме того, умение работать с системами контроля версий (например, Git) и опыт работы с методологиями разработки, такими как Agile или Scrum, играют важную роль в эффективной командной работе.

Какие темы стоит изучить, чтобы стать middle Python разработчиком?

Для того чтобы стать middle Python разработчиком, важно углубиться в несколько областей. Во-первых, нужно хорошо освоить Python, включая его более сложные аспекты, такие как декораторы, контекстные менеджеры и асинхронное программирование. Во-вторых, стоит изучить фреймворки и библиотеки для веб-разработки (Django, Flask) и работы с данными (pandas, NumPy). Также необходимы навыки работы с базами данных, понимание SQL и основы работы с API. Кроме того, важно познакомиться с принципами тестирования (unit-тестирование, интеграционные тесты), а также с основами DevOps, чтобы иметь представление о CI/CD и деплое приложений. На этом этапе разработки знаний о системах контроля версий и основах работы с контейнерами (например, Docker) будет достаточно для уверенной работы в командной среде.