>>5374188
вот общий набросок плана, который мы потом детализируем:
Фаза 0: Укрепление основ Python и подготовка окружения (1-2 недели)
Повторение и углубление Python:
Структуры данных (списки, словари, кортежи, множества) и операции с ними.
Функции, аргументы (*args, **kwargs), замыкания, декораторы (базовое понимание).
Основы ООП: классы, объекты, наследование, инкапсуляция, полиморфизм (хотя бы на базовом уровне).
Работа с файлами.
Обработка исключений (try-except).
Модули и пакеты.
Инструменты разработчика:
Git и GitHub/GitLab: Основы контроля версий (commit, push, pull, branch, merge).
Виртуальные окружения: venv (обязательно!).
IDE/Редактор кода: VS Code, PyCharm (Community Edition) – настройка, полезные плагины.
Командная строка: Базовые команды навигации и работы с файлами.
Фаза 1: Основы сетей и веб-технологий (2-3 недели)
Базовые сетевые концепции:
Что такое IP-адрес, порт, протокол.
TCP/IP vs UDP.
Модель OSI (общее представление).
DNS.
HTTP/HTTPS:
Запросы и ответы (Request/Response).
Методы HTTP (GET, POST, PUT, DELETE, etc.).
Коды состояния HTTP.
Заголовки (Headers).
URL, URI.
Cookies, сессии (общее представление).
API (Application Programming Interface):
Что это такое и зачем нужно.
RESTful API: принципы и концепции.
Форматы данных: JSON (основной), XML (знать о существовании).
Практика с Python:
Библиотека requests для отправки HTTP-запросов (клиентская сторона).
Работа с JSON в Python (модуль json).
Фаза 2: Введение в FastAPI (3-5 недель)
Установка и первый запуск.
Основные концепции FastAPI:
Операции пути (Path Operations) и декораторы (@app.get, @app.post и т.д.).
Параметры пути (Path Parameters).
Параметры запроса (Query Parameters).
Pydantic для валидации данных:
Создание моделей данных.
Валидация тела запроса (Request Body).
Валидация ответа (Response Model).
Обработка ошибок.
Зависимости (Dependencies) и Dependency Injection.
Структурирование проекта: Routers.
Статические файлы и шаблоны (базово).
Документация API: Автоматическая генерация (Swagger UI, ReDoc).
Асинхронность в FastAPI:
async и await в Python (основы).
Как FastAPI использует асинхронность.
Фаза 3: Работа с базами данных (3-4 недели)
Основы SQL (если не знакомы): SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN. (Можно выбрать PostgreSQL или SQLite для начала).
ORM (Object-Relational Mapper):
SQLAlchemy (самый популярный выбор с FastAPI).
Определение моделей, сессии, запросы.
Асинхронная работа с SQLAlchemy (важно для FastAPI).
Alembic для миграций базы данных.
Интеграция БД с FastAPI: CRUD операции (Create, Read, Update, Delete).
Фаза 4: Продвинутые темы и лучшие практики (постоянно)
Аутентификация и авторизация:
OAuth2 с JWT (частый сценарий).
Basic Auth, API Keys.
Тестирование:
pytest и TestClient FastAPI.
Unit-тесты, интеграционные тесты.
Фоновые задачи (Background Tasks).
WebSocket (если есть интерес/необходимость).
Развертывание (Deployment):
WSGI/ASGI серверы: Uvicorn, Gunicorn.
Docker: контейнеризация приложения.
Основы CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI).
Облачные платформы (Heroku, AWS, Google Cloud - общее представление).
Безопасность API.
Логирование и мониторинг.
Структурирование больших проектов.
Проектная работа (параллельно с фазами 2-4):
Начните с простой идеи (например, TODO-лист, простой блог, API для коллекции книг) и постепенно усложняйте, добавляя новые изученные функции.
Потом я конкретизировал И план стал просто огромным.
