• как структурировать модули
• как управлять зависимостями
• какие принципы из SOLID он применяет на практике

class ClientA:

    is_active = False

    def check_activity(self) -> bool:
        return self.is_active


class ClientB(ClientA):

    def __init__(self, is_active: bool):
        self.is_active = is_active

a_ = ClientA()
b_ = ClientB(is_active=True)
print(b_.check_activity())
a_.is_active = False
print(b_.check_activity())
b_.is_active = False
print(b_.check_activity())

True  
True  
False

class Collection:

    def __init__(self, *items):
        self.collection = []
        for item in items:
            if isinstance(item, (list, tuple)):
                self.collection.extend(item)
            else:
                self.collection.append(item)

    def map(self, fn: Callable) -> Self:
        return self.__class__(*map(fn, self.collection))

    def filter(self, fn: Callable) -> Self:
        return self.__class__(*[x for x in self.collection if fn(x)])

    def __repr__(self) -> str:
        return f"{self.__class__.__name__}:{self.collection}"


coll = Collection(1, 2, -3, 4, 5)
result = coll.map(lambda x: x * 2).filter(lambda x: x >= 6)
print(result)

• работа с атрибутами и методами
• свойства объектов (@property)
• использование декораторов @classmethod и @staticmethod
• магические методы и переопределение поведения объектов
• итерируемые объекты и последовательности
• контекстные менеджеры и декоратор @contextmanager
• дескрипторы
• наследование, композиция и полиморфизм
• использование __slots__ для оптимизации классов
• Enum
• декораторы классов
• модуль dataclasses

Буквально на прошлой неделе была на митапе PostgreSQL в Екатеринбурге. После официальной части осталась на неформальную, и в итоге завязала разговор с разработчиками из Тинькофф и ЯндексCloud. Тут чуть информации, там, и в конце вечера меня уже добавили в закрытый телеграм-канал с анонсами будущих митапов в городе. Я туда бы никогда сама не попала.

Однажды я записалась на конференцию Сбербанка, но прийти не смогла. Через пару дней мне написала HR и спросила, ищу ли я работу, и можно ли ей отправить моё резюме коллегам. И все просто потому что я была в списке зарегистрированных.

После таких мероприятий остается мерч, который приятно использовать. Например, на этом митапе подарили книжку😉

Что нужно знать:
✅ Python на уровне уверенного написания простых сервисов
✅ Основы ООП, понимание принципов SOLID на базовом уровне
✅ Асинхронность (async/await) — базовые представления
✅ FastAPI — базовые CRUD-эндпоинты, роутинг, обработка ошибок
✅ PostgreSQL: JOIN, GROUP BY, индексы, транзакции
✅ SQLAlchemy или Django ORM — базовые запросы
Понимание NoSQL (Redis, MongoDB) на уровне базовых операций
✅ Docker: запуск простого контейнера, базовый Dockerfile
Понимание, что такое REST API, HTTP, статусы ответов
✅ Git: ветки, merge request, code review, конфликты
Логирование, работа с зависимостями, структура проекта

Что нужно знать:
✅ Глубокое понимание Python: генераторы, контекстные менеджеры, async/await, типизация
✅ Понимание паттернов проектирования
✅ FastAPI: асинхронные приложения, middleware, фоновые задачи
✅ PostgreSQL: планы выполнения, оптимизация запросов, индексы, триггеры
✅ Проектирование API, контрактов, интеграций
✅ Использование Redis для кэша, rate-limit, очередей
✅ Работа с SQLAlchemy ORM на продвинутом уровне
✅ Docker: мультистейдж сборка, оптимизация образов
✅ CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI/Yandex Cloud)
✅ Базовые знания Kubernetes (часто встречается в 2025)
✅ Pytest: фикстуры, моки, тестирование API
✅ Опыт с брокерами сообщений: Kafka, RabbitMQ
✅ Линтеры: ruff, black, mypy
✅ Умение писать документацию
✅ Участие в планировании, декомпозиции задач

Что нужно знать:
✅ Проектирование высоконагруженных систем
✅ Микросервисная архитектура, событийный подход
✅ Domain-Driven Design (DDD) на практическом уровне
✅ Продвинутый Kubernetes (Helm, Operators)
✅ Балансировка нагрузки
✅ Мониторинг: Prometheus, Grafana, Sentry
✅ Оптимизация на уровне схемы, репликация, шардинг
✅ Redis для сложных задач: очереди, pub/sub
✅ Code review, менторинг, постановка задач
✅ Ведение технических дорожных карт
✅ Понимание влияния архитектурных решений на продукт
✅ Оценка рисков, сроков
✅ Качество SLA, отказоустойчивость систем

— Посмотреть логи и найти явные ошибки.
— Открыть код эндпоинта, проверить простые проблемы: блокирующие операции, отсутствие таймаутов.
— Перезапустить сервис, обновить зависимости, протестировать простой случай.
— Написать небольшой скрипт для замера времени ответа.
— Сделать фикс под руководством ментора: вынести тяжёлую операцию в фон, добавить кэш, поправить обработчик ошибок.

— Проанализировать узкие места: медленные запросы в PostgreSQL, блокировки, неэффективные ORM-операции.
— Проверить, не упирается ли сервис в ограничение Redis, очередь, лимиты CPU.
— Переписать критичный участок на асинхронный FastAPI, вынести операции в Celery или другой брокер задач.
— Оптимизировать SQL: добавить индексы, CTE, изменить схему таблиц.
— Настроить метрики и алерты: время ответа, длину очереди, ошибки 5xx.
— Внедрить rate-limit, чтобы ни один канал не перегружался.
— Предложить архитектурное улучшение: разделить сервис на два модуля, вынести тяжёлые задачи в отдельный worker.

— Спроектировать высоконагруженную архитектуру для отправки уведомлений: очереди, ретраи, шардирование, отдельные сервисы под каждый канал.
— Выстроить систему observability: логирование, трассировка, метрики, алерты, дашборды в Grafana.
— Переписать критичные части на устойчивую схему: worker-пул, механизм backpressure.
— Настроить CI/CD, автотесты, нагрузочное тестирование, чтобы проблем не возникало после релизов.