Всем привет! Меня зовут Морозова Елена и, возможно, мы уже знакомы по моему блогу про IT или другим статьям для начинающих свой путь в программировании. По образованию я инженер-робототехник, но уже больше 6 лет работаю в IT. Начинала с embedded-разработки, позже полностью перешла в backend. Сейчас я руковожу направлением бэкенд-разработки в компании Техниум, где мы готовим и стажируем будущих разработчиков, и менторю IT-стартапы в рамках акселерационной программы WiT.

Этот роадмэп мы начали собирать ещё в прошлом году вместе с нашей командой мидл-бэкендеров, по совместительству разработчиков и менторов наших курсов. Хотелось системно оформить весь стек технологий, с которым реально работает современный backend-разработчик на Python — от базовых тем вроде HTTP и SQL до CI/CD, микросервисной архитектуры, Kubernetes, облаков, безопасности и брокеров сообщений.

По сути, это техдок для тех, кто хочет в backend: будь то абсолютный новичок или разработчик, который хочет расти дальше. Без воды, без мотивации, только структура, технологии, пояснения на пальцах и ссылки на актуальные материалы, которые мы сами рекомендуем джунам на практике.

Итак, для того чтобы стать уверенным backend-разработчиком на Python, необходимо освоить широкий набор технологий и практик, от изучения основ языка до работы с архитектурными решениями и DevOps инструментами. Вот подробная дорожная карта по этапам:

1. Изучение основ Python

• Цель: Научиться писать код, работать с типами данных, структурой программы и использовать базовые библиотеки.

• Задачи:

  • Основы синтаксиса Python: переменные, типы данных, операторы, условные выражения.

  • Работа с функциями и их аргументами.

  • Циклы и итерации.

  • Исключения и обработка ошибок.

  • Работа с файлами (чтение, запись).

Программирование — это способ общения с компьютером, который позволяет ему выполнять различные задачи.

Чтобы научиться программировать, нужно изучить язык программирования. Это как новый иностранный язык: сначала вы учите алфавит и основы грамматики, а потом начинаете писать простые предложения и тексты. Так же и в программировании: вы изучаете синтаксис языка, основные конструкции и правила, а затем можете создавать свои программы.

Начни с фундамента – самого языка Python. Выучи синтаксис, типы данных (числа, строки, списки, словари и т.д.), операторы и базовые конструкции. Разбери условия (if), циклы (for, while), функции и модули. Проще говоря, научись писать простые скрипты: например, программа, которая приветствует пользователя, считает сумму чисел или перебирает элементы списка. С этого начинается всё.

Особое внимание удели стилю кода: Python славится читаемостью, поэтому следуй правилам PEP8 (как оформление кода). Попробуй практиковаться в интерактивной консоли или маленьких задачках – так ты быстрее поймёшь, как работает язык. Не бойся экспериментировать: Python прощает многое, а ошибки – это нормально. Главное, заложи прочную базу, ведь дальше всё будет строиться на этих основах.

• Ресурсы:

  • Хендбук от яндекса https://education.yandex.ru/handbook/python

  • Документация Python https://docs.python.org/3/.

  • Онлайн-курсы на Степике и миллиарде других платформ: https://stepik.org/course/67/info, https://stepik.org/course/58852/info 

  • https://hyperskill.org/courses/2-python-developer?utm_source=homepage

2. ООП (Объектно-Ориентированное Программирование)

• Цель: Понимание и применение принципов ООП в Python для написания масштабируемого и поддерживаемого кода.

• Задачи:

  • Классы и объекты.

  • Инкапсуляция, наследование, полиморфизм.

  • Модули и пакеты.

  • Основные паттерны проектирования (например, Singleton, Factory).

Когда базовый синтаксис освоен, переходи к ООП – парадигме программирования, которая позволяет структурировать код вокруг объектов. В Python всё является объектом, но тебе важно научиться создавать свои классы. Разбери понятия класс (шаблон, описывающий объект) и объект (экземпляр класса). Пойми три кита ООП: инкапсуляция, наследование, полиморфизм – не пугайся этих слов, на практике всё проще.

Почему это важно? ООП делает код более понятным и удобным в поддержке. Ты научишься разбивать программу на классы, вместо одного длинного скрипта. Например, в веб-приложении могут быть классы User, Post, Comment – каждый со своими атрибутами и методами. Это лучше, чем десятки разрозненных функций.

Практикуйся: создай класс и несколько его объектов, реализуй методы. Попробуй написать что-то своё – например, класс BankAccount с методами пополнения и снятия денег, и проверь, как разные аккаунты (объекты) ведут себя независимо. Такие эксперименты “на пальцах” помогут прочувствовать ООП.

• Ресурсы:

  • https://www.youtube.com/playlist?list=PLA0M1Bcd0w8zPwP7t-FgwONhZOHt9rz9E 

3. Алгоритмы и структуры данных

• Цель: Развитие навыков решения сложных задач с помощью эффективных алгоритмов и структур данных для оптимизации производительности приложений и работы с большими объёмами данных.

• Задачи:

  • Основные структуры данных:

    • Массивы (arrays): Понимание операций над массивами (доступ к элементам, добавление, удаление).

    • Связные списки (linked lists): Односвязные и двусвязные списки.

    • Стек (stack) и очередь (queue): Принципы работы с FIFO (first in, first out) и LIFO (last in, first out).

    • Хэш-таблицы (hash maps): Принципы хэширования и работы с хэш-таблицами.

    • Деревья и графы:

      • Деревья, бинарные деревья поиска (BST), обходы деревьев.

      • Графы, виды обходов (BFS и DFS).

    • Кучи (heaps): Максимальные и минимальные кучи, использование для работы с приоритетами.

  • Основные алгоритмы:

    • Поиск:

      • Линейный поиск.

      • Бинарный поиск (на отсортированных массивах).

    • Сортировка:

      • Пузырьковая сортировка, сортировка вставками.

      • Быстрая сортировка (Quick Sort), сортировка слиянием (Merge Sort).

      • Понимание временной сложности различных сортировок.

    • Жадные алгоритмы: Примеры задач и их решения (например, задача о рюкзаке).

    • Динамическое программирование: Оптимизация задач с помощью сохранения промежуточных решений (задача о рюкзаке, задачи на разбиение чисел и т.д.).

    • Алгоритмы работы с графами:

      • Поиск кратчайшего пути (алгоритм Дейкстры).

      • Поиск минимального остовного дерева (алгоритм Прима, алгоритм Краскала).

  • Анализ сложности алгоритмов:

    • Понимание временной и пространственной сложности алгоритмов (O(n), O(log n), O(n^2)).

    • Навыки оптимизации решения задач для минимизации использования ресурсов.

Алгоритмы – это шаги решения задач, а структуры данных – способы хранения информации. Даже бэкенд-разработчику важно понимать основы: как устроены списки, очереди, стеки, деревья, графы, и какие есть алгоритмы сортировки, поиска и т.д. Это пригодится при оптимизации кода и на собеседованиях – часто спрашивают решение задач или знание сложности алгоритмов (O(n), O(log n) и т.п.).

Проще говоря: Представь, что у тебя есть шкаф с ящиками. Хорошая структура данных – это как правильно организованные ящики: например, один для носков, другой для футболок. Тогда поиск вещи (алгоритм) будет быстрым. Если всё свалено в одну кучу, придётся перерывать весь шкаф (неэффективно, то есть плохой алгоритм).

Начни с классики: разберись с массивами (в Python – списки), связными списками, хэш-таблицами (в Python – словари), деревьями, графами. Пойми, как работают сортировки (пузырьковая, выбором, быстрая сортировка) и алгоритмы поиска (линейный, бинарный). Не нужно сразу глубоко изучать продвинутые алгоритмы, главное – основная идея и чем они отличаются по эффективности. Например, почему поиск в отсортированном списке можно сделать за десятки шагов вместо тысяч с помощью бинарного поиска.

Практикуйся решать задачки на LeetCode или Codewars – сначалa простые (Easy уровень). Это разовьёт алгоритмическое мышление и подготовит к техническим интервью. Не пугайся: поначалу многие задачи будут казаться сложными, но решая их, ты научишься разбивать проблему на части и выбирать подходящие структуры данных.

• Ресурсы:

  • Книги:

    • "Грокаем алгоритмы" Адитьи Бхаргава — для понимания алгоритмов на простых примерах.

  • Онлайн-ресурсы и курсы:

    • LeetCode, HackerRank, Codeforces — платформы для практики решения задач на алгоритмы.

    • https://education.yandex.ru/handbook/algorithms

4. Работа с базами данных

• Цель: Научиться взаимодействовать с базами данных, как реляционными, так и нереляционными.

• Задачи:

  • Основы SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.

  • Работа с реляционными БД (PostgreSQL, MySQL).

  • Использование ORM (например, SQLAlchemy или Django ORM).

  • Введение в нереляционные БД (MongoDB).

Веб-приложения почти всегда работают с данными, которые нужно где-то хранить. Поэтому бэкенд-разработчику необходимо знать основы баз данных. Начни с реляционных БД (например, PostgreSQL, MySQL): они хранят данные в таблицах. Выучи язык SQL: как делать запросы SELECT (выборка), INSERT (добавление), UPDATE, DELETE. Пойми, что такое JOIN (объединение таблиц), индексы (ускоряют поиск), транзакции (гарантируют целостность данных).

Проще говоря: Представь базу данных как большую электронную таблицу или набор связанных таблиц. SQL – это язык, на котором ты спрашиваешь у базы: “дай мне вот такие данные”. Например: “Дорогая база, выбери всех пользователей старше 18 из таблицы users” – и SQL-запросом ты получишь результат.

Разберись с проектированием схемы: что такое таблицы, столбцы, первичные ключи и внешние ключи. На практике это значит понимать, как связать, например, таблицу пользователей с таблицей заказов (чтобы узнать, какие заказы сделал конкретный пользователь).

Кроме SQL-БД, существуют NoSQL базы (например, MongoDB) – хранящие данные не в таблицах, а в форматах типа JSON. Их тоже используют, но начинать лучше с классических реляционных БД, потому что принципы нормализации данных и язык запросов дадут тебе прочную основу.

Также узнай об ORM (Object-Relational Mapping) – библиотеки, которые позволяют работать с БД в коде как с объектами (например, Django ORM или SQLAlchemy). Это удобно: ты пишешь на Python, а ORM сама генерирует SQL запросы.

• Ресурсы:

  • Начать нужно с самых основ, тут хорошо подойдет бесплатный курс от Карпова https://karpov.courses/simulator-sql

  • Документация PostgreSQL и MySQL.

  • https://postgrespro.ru/education/courses/DBA1

  • https://www.youtube.com/watch?v=59xLm12RkFc&list=PLt0vzWoDuwcTdFnp-QWtx2yEvKMDlPw7l

5. Как работает интернет

Чтобы писать веб-бэкенд, нужно понимать, как в целом работает интернет и веб. Это значит разобраться с протоколом HTTP – как браузер и сервер обмениваются данными. Пойми, что такое клиент-серверная модель: клиент (например, браузер или мобильное приложение) делает запросы, сервер отвечает.

Разберись, что происходит, когда ты вбиваешь URL в браузере: происходит DNS-запрос (узнать IP адрес сервера по доменному имени), затем устанавливается соединение (TCP “рукопожатие”), затем браузер посылает HTTP-запрос (например, GET /index.html), сервер отвечает HTML-страницей.

Пойми разницу между методами HTTP: GET (получить данные), POST (отправить данные, создать), PUT(изменить/создать), DELETE (удалить), и для чего они нужны. Узнай, что такое статусы ответов (200 OK, 404 Not Found, 500 Internal Server Error и т.д.) – это “коды”, которыми сервер сообщает, как прошёл запрос.

Простыми словами: Интернет – как почтовая служба. Браузер – отправитель писем (HTTP-запросов), сервер – почтовое отделение, которое эти письма получает и отправляет ответы. DNS – как телефонный справочник, который по имени (домену) даёт адрес (IP) почтового отделения. Понимая эту аналогию, тебе легче будет понять любые веб-технологии.

Также узнай про HTTPS (HTTP Secure) – это шифрование обмена данными для безопасности. В современном вебе всё должно работать по HTTPS.

Обрати внимание и на такие понятия, как cookies, сессии, заголовки HTTP – они влияют на то, как реализуется авторизация пользователей, сохранение их состояния между запросами и т.п.

Вот список ключевых тем, которые нужно изучить начинающему разработчику о работе интернета, HTTP и клиент-серверной архитектуре:

1. Основы работы интернета

• Принципы работы сети (LAN, WAN).

• IP-адресация (IPv4 и IPv6).

• DNS (Domain Name System) и его роль в интернета.

• Протоколы TCP/IP и UDP.

• Работа маршрутизаторов и свитчей.

2. HTTP/HTTPS протокол

• Что такое HTTP и его основные характеристики.

• Разница между HTTP и HTTPS (шифрование, SSL/TLS).

• Структура HTTP-запроса:

  • Методы HTTP (GET, POST, PUT, DELETE и т.д.).

  • Заголовки HTTP (что они делают и как используются).

  • Тело запроса (форматы данных, например, JSON, XML).

• Структура HTTP-ответа:

  • Статус-коды (1xx, 2xx, 3xx, 4xx, 5xx) и их значения.

3. Клиент-серверная архитектура

• Основные принципы клиент-серверной модели.

• Как клиент взаимодействует с сервером (запросы и ответы).

• Различия между тонким и толстым клиентом.

• Архитектура RESTful API.

• Микросервисы и их особенности.

4. DNS и маршрутизация

• Как работают DNS-серверы и процесс разрешения доменных имен.

• Принципы маршрутизации в интернете.

• CDN (Content Delivery Network) и его роль.

5. WebSockets

• Принципы работы WebSockets.

• Различия между WebSocket и HTTP.

• Применение WebSockets для обмена данными в реальном времени.

6. Работа браузеров

• Как браузеры обрабатывают и отображают HTTP-запросы.

• Рендеринг веб-страниц.

• Кэширование браузера и его важность.

• Инструменты разработчика (DevTools) для отладки.

7. API и веб-приложения

• Понятие API (Application Programming Interface) и его назначение.

• Разница между веб-приложением и API.

• Как веб-приложения используют API для обмена данными.

ССЫЛКИ НА РЕСУРСЫ:

• Клиент-серверная архитектура в картинках https://habr.com/ru/articles/495698/

• https://ru.hexlet.io/courses/internet-fundamentals/lessons/client-server/theory_unit

• Курс по сетям https://youtube.com/playlist?list=PLtPJ9lKvJ4ojPWFLuUz6g8c73Ta45bUN8&si=20sFvOly8MqGxNSY

• Личная рекомендация Книга "Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science. Фило Владстон Феррейра, Пиктет Мото"

6. Фреймворки для веб-разработки

• Цель: Изучение популярных фреймворков для разработки веб-приложений на Python.

Научившись языку, ты захочешь создавать полноценные веб-приложения. Для этого в Python существуют веб-фреймворки – готовые каркасы приложения, которые берут на себя многие рутинные задачи. Три популярных на сегодня:

• Flask – микро-фреймворк. Лёгкий и минималистичный, даёт только базу: маршрутизацию URL, обработку запросов. Гибкий, сам решаешь, какие компоненты добавить.

• Django – “полный” фреймворк (батарейки в комплекте). Идет с ORM, админкой, аутентификацией, шаблонизатором – из коробки много функциональности. Позволяет быстро стартовать большой проект.

• FastAPI – современный фреймворк, оптимизированный для создания API. Очень быстрый (благодаря использованию асинхронности) и удобный: автоматически генерирует документацию для API. Отлично подходит для микросервисов и проектов, где нужен чисто backend-API без HTML-шаблонов.

Как выбрать? Для обучения многие советуют начать с Flask, потому что он прост и не навязывает структуру – ты поймёшь, как работает веб “под капотом”. Flask хорош для небольших сервисов или если тебе нужна полная свобода. Django же обучит тебя правильной структуре крупного проекта – там есть своё “видение” (MVC архитектура, точнее MTV – Model-Template-View). Django научит работать с ORM, миграциями базы, формами – в общем, даст “всё и сразу”. FastAPI можно посмотреть позже, когда разберёшь основы – у него очень современный и приятный интерфейс, особенно если нужно писать REST/JSON API.

Практика: сделай на Flask простейший сайт – например, “Блог” с парой страниц (главная, страница записи). Потом попробуй реализовать то же на Django – поймёшь, чем они отличаются по подходу. На FastAPI – создай несколько эндпоинтов API (например, выдающих список статей, добавляющих статью). Как правило для трудоустройства достаточно отлично знать один фреймворк и чаще всего требуется Django или FastAPI. Но с Flask объективно легче начать и хорошо разобраться в теории веб-программирования. Перейти потом на другой уже будет сильно проще.

Простыми словами: Фреймворк – это как набор строительных лесов и инструментов, чтобы строить приложение быстрее. Можно, конечно, построить ручками с нуля (на чистом Python, обрабатывая сокеты и HTTP сам), но фреймворки экономят время: многие детали уже реализованы и отлажены.

Flask

• Цель: Изучение легкого и гибкого микрофреймворка для разработки веб-приложений.

• Особенности:

  • Легковесный и гибкий.

  • Подходит для создания небольших и средних приложений.

  • Требует больше работы по настройке, но даёт гибкость в выборе инструментов и архитектуры.

• Плюсы:

  • Легкость изучения, минимум "магии".

  • Большое сообщество и обширная документация.

  • Легкость интеграции сторонних библиотек и модулей.

• Минусы:

  • Для больших приложений требуется больше ручной работы по настройке (ORM, миграции, авторизация).

  • Нет административной панели "из коробки".

• Примеры применения:

  • API для небольших микросервисов.

  • Сайты-визитки, блоги, CMS.

  • Прототипы и MVP.

• Ресурсы:

  • Официальная документация Flask.

  • https://www.youtube.com/playlist?list=PLA0M1Bcd0w8yrxtwgqBvT6OM4HkOU3xYn 

Django

• Цель: Изучение мощного фреймворка для построения полнофункциональных веб-приложений.

• Особенности:

  • "Батарейки включены" — много возможностей "из коробки".

  • Полная экосистема для создания больших приложений с минимальными усилиями по настройке.

• Плюсы:

  • Встроенная административная панель.

  • Django ORM — мощный инструмент для работы с БД.

  • Структурированный подход (MVC архитектура).

  • Подходит для создания больших веб-приложений и корпоративных систем.

• Минусы:

  • Сложнее освоить из-за большего объёма функционала.

  • Меньшая гибкость по сравнению с Flask — сложнее отойти от предложенных стандартов.

• Примеры применения:

  • Интернет-магазины.

  • Социальные сети.

  • Внутренние корпоративные системы.

  • Проекты, где требуется быстрая разработка за счёт встроенных возможностей.

• Ресурсы:

  • Официальная документация Django.

  • https://www.youtube.com/playlist?list=PLA0M1Bcd0w8xZA3Kl1fYmOH_MfLpiYMRs 

FastAPI

• Цель: Изучение современного высокопроизводительного фреймворка для создания RESTful API.

• Особенности:

  • Основан на асинхронности и высокой производительности.

  • Интуитивно понятный и мощный интерфейс для создания API.

  • Поддержка автодокументации через OpenAPI.

• Плюсы:

  • Высокая скорость и производительность (идеален для API).

  • Автоматическая валидация данных.

  • Простой и чистый синтаксис.

  • Интеграция с асинхронными операциями (поддержка async/await).

• Минусы:

  • Молодой фреймворк с менее развитыми экосистемами по сравнению с Django.

  • Более сложный для начинающих, чем Flask.

• Примеры применения:

  • Высоконагруженные API.

  • Микросервисы с требованием к производительности.

  • Проекты, требующие интеграции с асинхронными сервисами.

• Ресурсы:

  • Официальная документация FastAPI.

  • https://www.youtube.com/playlist?list=PLYnH8mpFQ4akzzS1D9IHkMuXacb-bD4Cl

7. Разработка RESTful

REST API – это способ, которым бэкенд предоставляет данные и функциональность фронтенду или другим сервисам. В современном бэкенде умение создать RESTful API – практически обязательный навык. Если ты сделал приложение на Flask/Django, скорее всего, ты захочешь, чтобы им мог пользоваться не только твой браузер с HTML, но и, например, мобильное приложение – через обмен JSON-данными.

Просто о REST: Это архитектурный стиль, при котором ты организуешь URL и методы так, чтобы работать с ресурсами. Например, у тебя есть ресурс users:

• GET /users – получить список пользователей

• POST /users – создать нового пользователя

• GET /users/123 – получить данные пользователя с ID 123

• PUT /users/123 – изменить данные этого пользователя

• DELETE /users/123 – удалить пользователя

Таких ресурсов в API может быть много (товары, заказы, статьи и т.д.). В ответах обычно передаётся JSON – удобный формат данных.

Важно соблюдать REST-принципы: статус-коды (например, ответ 201 при успешном создании), идиоматичные URL, статусность (сервер не хранит состояние между запросами, вся нужная инфа приходит в запросе). Конечно, на практике бывают отклонения, но общий подход такой.

При создании API сразу подумай о документации. Есть инструменты вроде Swagger/OpenAPI – они позволяют описать твой API и даже сгенерировать интерактивную страницу, где можно попробовать запросы. (FastAPI это делает автоматически, у Django/Flask есть плагины.)

Также узнай об аутентификации для API: обычно используется JWT (JSON Web Tokens) или токены API-ключи. Бэкенд должен уметь проверять, кто делает запрос, чтобы защитить данные.

И не забудь про обработку ошибок и безопасность: на вход API может прийти что угодно, поэтому валидируй данные (например, с помощью Pydantic, если FastAPI, или Django REST Framework, если Django).

• Цель: Научиться создавать API для обмена данными между клиентом и сервером.

• Задачи:

  • Принципы REST API: маршрутизация, запросы и ответы, методы HTTP.

  • Авторизация и аутентификация

  • Валидация данных.

• Ресурсы:

  • Документация по Django REST Framework, Flask-Restful.

  • https://habr.com/ru/articles/464261/

8. Тестирование и отладка кода

• Цель: Научиться писать тесты для обеспечения стабильности кода и обнаружения ошибок.

• Задачи:

  • Юнит-тестирование с помощью unittest или pytest.

  • Модульные, интеграционные тесты.

  • Принципы TDD (разработка через тестирование).

  • Использование инструмента отладки (pdb).

• Ресурсы:

  • Документация pytest.

  • https://habr.com/ru/companies/otus/articles/755460/

Код нужно не только писать, но и проверять. Тестирование – ключевая практика: она позволяет убедиться, что всё работает правильно и новые изменения не ломают старое. Начни с написания юнит-тестов – небольших тестовых функций, которые проверяют работу отдельных частей кода (функций, методов). В Python для этого есть модуль unittest (встроенный) и более популярный фреймворк PyTest.

Просто о тестах: Представь, что ты написал функцию add(a, b) складывающую числа. Тест для неё – это как проверить на калькуляторе: подставить 2 и 3, и проверить, что вышло 5. Ты прописываешь ожидаемый результат и запускаешь тест – если функция работает иначе, тест упадёт красным.

В реальном приложении пиши тесты на ключевые части: бизнес-логику, модели, утилиты. Также есть интеграционные тесты – проверяющие связку нескольких частей (например, весь REST API эндпоинт: сделать запрос и проверить ответ целиком). Это чуть сложнее, но есть библиотеки и для этого.

Важный момент – TDD (разработка через тестирование): некоторым нравится сперва написать тест (описывающий желаемое поведение функции), увидеть, что он падает, затем написать код функции, и когда тест зелёный – задача выполнена. Это дисциплинирует и помогает спроектировать код. Попробуй для интереса на маленькой функции.

Ещё неплохая идея – настроить CI (Continuous Integration) попозже, чтобы тесты запускались автоматически при каждом изменении (например, с помощью GitHub Actions или GitLab CI).

9. Git и GitHub

Git – система контроля версий. На практике, это ваш лучший друг при разработке. Он хранит историю изменений кода и позволяет работать в команде над одним проектом без конфликтов. GitHub (или аналоги типа GitLab, Bitbucket) – сервисы, где хранятся репозитории Git, и где вы можете сотрудничать с другими, делать код открытым или деплоить проекты.

Начни с основ: научись инициализировать репозиторий (git init), отслеживать файлы (git add), делать коммиты (git commit -m "Комментарий"), смотреть историю (git log). Затем разберись с ветками: ветка (branch) – параллельная версия кода. Обычно есть главная ветка (main/master) и от неё создаются feature-ветки для новых фич или багфиксов. Учись переключаться (git checkout) и сливать (merge) ветки.

Простыми словами: Git – это как “история изменений” вашего проекта. Представьте Google Docs, где можно видеть все правки и вернуться к любой версии – вот Git делает то же, но для кода. А GitHub – как соцсеть для кода: там можно выкладывать свои репозитории, смотреть чужие, форкать (копировать себе) и отправлять pull request(предложение изменений в чужой проект).

Совет: создай репозиторий для своего учебного проекта и практикуй команды Git. Попробуй внести изменение в файл, закоммитить, откатить обратно (git revert или git checkout <commit>), сделай ветку, поменяй что-то там, смержи с основной веткой. Почувствуй, как это работает.

Также узнай про GitFlow или другие стратегии ветвления – это больше про командную работу и релизы, но общее понимание пригодится: где багфикс, где релизная ветка и т.д.

GitHub, помимо хранения кода, важен для твоего портфолио. Рекрутеры часто смотрят на GitHub кандидата. Поэтому выкладывай пет-проекты, контрибуть в open source (можно начать с маленьких PR в чужие репозитории – исправить опечатку в документации, например). Это покажет, что ты активен и умеешь пользоваться инструментами разработки.

Цель: Освоить систему контроля версий для командной работы над проектами и развертывания кода.

• Задачи:

  • Основы Git:

    • Команды git init, git add, git commit, git push, git pull.

    • Ветвление и слияние (команды git branch, git merge).

    • Разрешение конфликтов при слиянии.

    • Работа с удалёнными репозиториями.

  • GitHub:

    • Создание и клонирование репозиториев.

    • Работа с pull-request и code review.

    • Использование GitHub Issues для отслеживания задач.

    • Настройка GitHub Actions для автоматизации процессов CI/CD.

  • Командная работа:

    • Стратегии ветвления (Git Flow, GitHub Flow).

    • Практики оформления коммитов (семантические коммиты).

• Ресурсы:

  • GitHub Guides – официальный туториал «Hello World» на GitHub для новичков (англ., но очень наглядно, есть переводы статей на русский в блогах).

  • https://practicum.yandex.ru/git-basics/?utm_source=telegram&utm_medium=performance&utm_campaign=Telegram_performance_promo_git-basics-bookflow 

  • https://ru.hexlet.io/programs/git-basics-free

Рекомендуемая практика: - Создать проект на GitHub, добавить в него код, практиковаться в создании Pull Requests. - Присоединиться к open-source проектам на GitHub, участвовать в разработке и ревью чужого кода.

10. Основы фронтенда и вёрстки для backend-разработчика

• Цель: Понимание основ работы клиентской части веб-приложений для более эффективного взаимодействия с фронтенд-разработчиками и создания полноценного взаимодействия между клиентом и сервером.

• Задачи:

  • HTML:

    • Структура HTML-документа.

    • Основные теги и их использование (заголовки, параграфы, списки, ссылки, формы).

    • Семантическая вёрстка для улучшения читаемости кода и SEO.

  • CSS:

    • Основные свойства CSS: отступы, размеры, цвета, шрифты.

    • Работа с Flexbox и Grid для создания гибкой компоновки элементов.

    • Медиа-запросы и адаптивная вёрстка (Responsive Web Design).

  • JavaScript (базовый уровень, опционально):

    • Основы работы с DOM (Document Object Model).

    • Обработка событий (например, клик, ввод данных).

    • Взаимодействие с API.

  • Frontend-фреймворки (очень опционально):

    • Понимание основ работы с популярными фреймворками (React, Vue.js, Angular) для того, чтобы лучше интегрировать backend с frontend.

  • Работа с API (важно для понимания):

    • Настройка взаимодействия фронтенда с backend (AJAX-запросы).

    • JSON как формат обмена данными между клиентом и сервером.

• Почему это важно:

  • Понимание полной картины: Backend-разработчик, знающий, как работает фронтенд, может лучше организовать API, учитывая потребности и особенности клиентской части.

  • Лучшая коммуникация с фронтенд-разработчиками: Обсуждение интеграционных моментов станет эффективнее.

  • Создание фуллстек приложений: Понимание фронтенда позволяет разработчику создавать полные приложения без необходимости привлекать отдельного специалиста для простой вёрстки или взаимодействия с API.

  • Инструменты для отладки: Возможность тестировать взаимодействие API через браузер или инструменты разработчика напрямую.

Хотя наш путь – бэкенд, важно иметь представление о фронтенде, чтобы лучше понимать веб-разработку в целом и разговаривать с фронт-разработчиками на одном языке. Не нужно становиться экспертом в JS, но HTML и CSS– знать базово полезно. Пойми структуру веб-страницы (HTML-теги, атрибуты) и как к ней применяются стили CSS (красивый вид).

На уровне бекендера, желательно понимать:

• HTML: что такое DOM, основные теги (<div>, <p>, <a>, <form> и т.д.), как формируются формы для отправки данных на сервер.

• CSS: основы селекторов, свойства для оформления (цвета, отступы, шрифты). Это поможет, например, если нужно поправить мелочь в шаблоне.

• JavaScript: хотя бы общую идею – что JS делает страничку интерактивной, как он может отправлять AJAX-запросы на твой бэкенд (например, используя fetch API). Понимать это важно для создания динамичных приложений: фронт может без перезагрузки дергать твой REST API.

Простыми словами: Фронтенд – это “лицо” приложения, то, что видит и с чем взаимодействует пользователь. Бэкенд – “мозг и сердце” на сервере. Хорошо, когда мозг понимает, что нужно лицу. Например, ты, как бэкендер, генерируешь HTML-шаблон – полезно знать, как он отобразится в браузере. Или возвращаешь JSON – понимать, как фронтенд его раскрутит и покажет.

Совет: попробуй написать простую страничку на HTML/CSS (например, статическую анкету) – почувствуешь, как всё выглядит со стороны фронта. Если используешь Django, посмотри на его шаблоны (Jinja2) – как вставляются переменные сервера в HTML.

Также разберись с концепцией REST API с фронта: например, как с помощью JS (или React/Vue, если пойдёшь дальше) отправить запрос к бэкенду и обработать ответ. Пусть это не глубоко бекендовая задача, но понимание картины целиком делает тебя более ценным разработчиком.

Ресурсы:

• Курсы на Stepik

• HTML Academy – интерактивные бесплатные курсы по HTML и CSS на русском. Можно быстро освоить базовую вёрстку.

• https://developer.mozilla.org/ru/docs/Learn_web_development/Getting_started/Your_first_website/Creating_the_content

Дополнительные темы

Python-приложения могут выполнять несколько задач параллельно или конкурентно – и это отдельный пласт знаний. Важно понимать, что в Python есть GIL (Global Interpreter Lock), который не позволяет двум потокам одновременно исполнять Python-байткод. Поэтому многопоточность (threads) в Python полезна в задачах, где основное время – ожидание (например, запросы к внешним сервисам, I/O), а не вычисления. Для вычислительнотяжёлыхзадачиспользуют мультипроцессинг (модуль multiprocessing), чтобы обойти GIL, запуская несколько процессов.

Есть и третий подход – асинхронность (asyncio). Она позволяет писать конкурентный код без создания множества потоков, с помощью async/await. Asyncio особенно эффективен для веб-серверов: например, тот же FastAPI использует асинхронный цикл событий, чтобы обслуживать тысячи одновременных запросов, не создавая на каждый свой поток.

Проще говоря:

• Потоки (threads) – представь, что программа может делиться на параллельные дорожки выполнения внутри одного процесса. Но из-за GIL в Python две дорожки не бегут одновременно по CPU, они переключаются (но это всё равно помогает, когда одна дорожка ждёт ввода-вывода, другая может делать работу).

• Процессы – это как запустить несколько копий интерпретатора, каждая на своём ядре CPU. Подходит для тяжёлых вычислений (напр., научные расчёты).

• Asyncio – это как очень быстрый одноногий курьер ?: он не ждёт, пока задача выполнится, а бежит дальше по другим поручениям, периодически проверяя “а готово ли там?”. В итоге создаётся иллюзия параллельности, хотя код выполняется в одном потоке, просто не простаивает в ожиданиях.

Практически: почитай, что такое threading.Thread, как сделать простой многопоточный скрипт (например, параллельно скачивать содержимое с нескольких URL). Попробуй multiprocessing.Process – например, посчитать факториалы нескольких чисел одновременно. И обязательно попробуй asyncio: напиши асинхронную функцию, которая await-ит asyncio.sleep(1) (имитируя ожидание), запусти её 10 раз через asyncio.gather – увидишь, что все “спят” параллельно и просыпаются почти одновременно через 1 сек, а не по очереди через 10 секунд.

В веб-разработке многопоточность может потребоваться, если, скажем, ты читаешь большие файлы или обращаешься к медленным API внутри запроса – можно вынести это в отдельный поток, чтобы не блокировать основной. Asyncio же – основа современных высоконагруженных Python-сервисов (но код с async чуть сложнее для понимания, так что вводи его, когда потребуется).

11. Многопоточность и мультипроцессинг

• Цель: Научиться эффективно управлять параллельными и конкурентными задачами для повышения производительности Python-приложений.

• Задачи:

  • Многопоточность (Threading):

    • Работа с библиотекой threading.

    • Проблемы гонки данных и блокировки (deadlock).

    • Понимание GIL (Global Interpreter Lock) в Python и его влияние на многопоточность.

  • Мультипроцессинг (Multiprocessing):

    • Использование библиотеки multiprocessing для выполнения задач параллельно с помощью нескольких процессов.

    • Разделение данных между процессами.

    • Очереди и каналы для коммуникации между процессами.

Ресурсы:

• Документация Python: библиотеки threading, multiprocessing

• https://www.udemy.com/share/105NYy3@S4YBxLAiBPtVO3YSUqDpDVIWtPnywH8Qs6suHF6HCN8lW03Xd-tcl2mEN7vVCnXe3Q==/

12. Асинхронное программирование

• Цель: Освоить асинхронные возможности Python для создания высокопроизводительных приложений.

• Задачи:

  • Основы асинхронного программирования: async/await.

  • Работа с библиотеками asyncio и aiohttp.

  • Асинхронные запросы к базам данных.

• Ресурсы:

  • Документация asyncio.

  • https://metaclass.kts.studio/aiohttp

13. Docker и контейнеризация

В современном бэкенде очень ценится умение работать с Docker. Docker – это платформа контейнеризации приложений. Простыми словами: Docker позволяет “упаковать” ваше приложение со всем окружением (зависимости, системные библиотеки) в лёгкий контейнер, который можно запустить где угодно – на вашем компе, на сервере, в облаке – и он будет работать одинаково. Это решает проблему “у меня на компьютере работало!” ?.

Начни с того, чтобы установить Docker и попробовать собрать свой первый образ. Для этого ты напишешь Dockerfile – текстовый файл с инструкциями. Например:

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

Это очень простой Dockerfile, который берёт базовый образ Python, копирует твой код, устанавливает зависимости и при запуске контейнера выполняет python app.py.

Пойми концепции: образ (image) – шаблон, из которого запускаются контейнеры; контейнер – запущенный экземпляр образа (как процесс, изолированный от хост-системы). Регистры образов – например, Docker Hub, куда можно пушить свои образы.

Практика: контейнеризуй простой Flask-приложение. Запусти через Docker, убедись, что можешь зайти на localhost и он работает. Попробуй остановить, запустить несколько контейнеров – увидишь, как Docker изолирует их.

Docker также нужен для оркестрации (о ней дальше, Kubernetes), но начни с базового понимания. Ещё часто используют docker-compose – удобный инструмент запускать сразу несколько контейнеров, связанных друг с другом (например, ваше приложение + контейнер с PostgreSQL для базы). Compose берет на себя конфигурирование сети между ними, переменные окружения и т.д.

Простыми словами: Контейнер – это как контейнер на корабле: внутрь положили приложение, оно изолировано, у него всё своё (системная среда), и его можно перевозить. Docker – это сам корабль и краны, которые грузят/выгружают контейнеры. С Docker твой бэкенд легко деплоится: не надо вручную на сервере устанавливать Python и пакеты – ты просто загружаешь контейнер.

• Цель: Научиться использовать Docker для разработки, тестирования и деплоя приложений.

• Задачи:

  • Создание Docker-контейнеров для Python приложений.

  • Работа с Docker Compose для создания многокомпонентных систем.

  • Понимание основ оркестрации контейнеров с помощью Kubernetes (опционально).

• Ресурсы:

  • Документация Docker и Docker Compose.

  • https://stepik.org/course/74010/info

Дальше дополняем роадмэп продвинутыми темами

(Если ты уже чувствуешь себя уверенно с вышеперечисленным, вот направления для дальнейшего развития. Их много – не обязательно браться за всё сразу. Выбирай по интересу и потребностям работы. Со временем ты со всем познакомишься.)

CI/CD и автоматизация деплоя

CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) – это практика непрерывной интеграции и доставки кода. Задача – автоматизировать процесс сборки, тестирования и развёртывания приложения, чтобы разработчики могли быстрее поставлять новые версии без ручной рутины.

CI (непрерывная интеграция): Представь, что каждый раз, когда ты пушишь код на GitHub, автоматически запускается процесс: прогоняются тесты, собирается приложение (например, в Docker-образ). Это делает специальный сервис (CI-пайплайн). Популярные варианты:

• GitHub Actions – встроенные в GitHub действия, можно легко настроить YAML-файл, который скажет: “при каждом push выполняй такие-то шаги (установи зависимости, запусти pytest и т.д.)”.

• GitLab CI – аналогично, но в GitLab.

• Jenkins – отдельный сервер для CI, исторически популярный (особенно в крупных компаниях). Настраивается гибко, но требует больше усилий.

• Другие: CircleCI, Travis CI, TeamCity – систем много.

CD (непрерывная доставка/развёртывание): Шаг дальше – после успешной сборки и тестов, автоматически задеплоить приложение на сервер/в облако. Например, после CI пайплайна можно настроить деплой: залить Docker-образ в регистр и обновить контейнер на продакшене (это иногда называют Continuous Deployment – автоматический деплой без участия человека). Либо Continuous Delivery – готовность к деплою (артефакт собран, ждёт одобрения).

Проще говоря: CI/CD – это как конвейер на заводе: код попадает на ленту, машины сами его проверяют, тестируют, упаковывают и доставляют пользователю обновление. Без CI/CD – разработчики делали бы много рутинных шагов руками, рискуя ошибиться.

Даже для пет-проекта можно настроить простейший CI: например, GitHub Actions, который запускает тесты при каждом пул-реквесте. Это хороший опыт, плюс impress на собеседовании.

Попробуй: настроить GitHub Action по шаблону (есть готовые действия, например, для Python – установка и запуск pytest). Если у тебя уже есть Docker, попробуй настроить Action, который билдит Docker-образ и, скажем, отправляет его на Docker Hub (нужен аккаунт, но бесплатно).

В профессиональной среде изучи такие штуки, как инфраструктура как код (Terraform, Ansible – чтобы конфигурировать серверную инфраструктуру декларативно). Это уже ближе к DevOps-зоне, но бэкендеру полезно знать основу.

Облачные технологии (AWS, GCP, Azure и др.)

Сегодня многое крутится в облаке. Облако – это чьи-то мощные серверы, ресурсы которых вы берёте в аренду. Крупнейшие провайдеры: AWS (Amazon Web Services), GCP (Google Cloud Platform), Azure (Microsoft). Знать их основы важно: скорее всего, развёртывать ваше приложение будете на одном из них.

Что предлагает облако? Очень многое, основные типы сервисов:

• Вычисление (Compute): виртуальные машины (AWS EC2, GCP Compute Engine, Azure VM), контейнеры (AWS ECS/EKS, Azure AKS, GCP GKE – связаны с Kubernetes), функции без сервера (AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions) – запуск кода по событию, без управления серверами.

• Хранение файлов: AWS S3 (объектное хранилище), Azure Blob Storage, GCP Cloud Storage – сохраняешь файлы или данные.

• Базы данных: управляемые сервисы – реляционные (AWS RDS – Postgres/MySQL/etc в облаке, Azure SQL, GCP SQL), NoSQL (AWS DynamoDB, Azure Cosmos DB, GCP Datastore) и специализированные (в памяти Redis/Memcached – AWS ElastiCache).

• Сети и CDN: настройки сети, балансировщики нагрузки (AWS ELB), CDN для раздачи статики (CloudFront).

• Мониторинг и логирование: AWS CloudWatch, GCP Stackdriver – для метрик и логов ваших приложений в облаке.

Важна концепция оплаты: обычно облака идут по pay-as-you-go (платишь за потреблённые ресурсы). Настраивая сервисы, всегда следи, чтобы не оставить что-то работающее и не получить внезапный счёт ?. Для начала, многие облака дают Free Tier – бесплатные минимальные ресурсы (например, AWS на год небольшой EC2, S3 5 ГБ, и т.д., у GCP и Azure тоже есть бонусы для новичков).

Практика: попробовать развернуть свой проект в облаке. Например, на AWS:

• Подними EC2 (ВМ с Ubuntu), через SSH установи Docker и запусти свой контейнер.

• Или используй AWS Elastic Beanstalk – платформа, куда просто заливаешь код/образ, и она сама развернёт (поддерживает Python).

• На GCP можно попробовать App Engine или Cloud Run (для контейнеров).

• Azure – аналогично, есть Azure App Service.

Пойми также понятия регионов и зон доступности – география облаков, и как распределять сервисы для отказоустойчивости.

Для чего бэкендеру облако: Чтобы уметь настраивать окружение для своего приложения. Напр., если проект на AWS: ты должен знать, как настроить S3 для хранения пользовательских аватарок, сделать очередь сообщений на AWS SQS, прикрутить рассылку email через AWS SES. Это сильно повышает твою ценность.

Kubernetes и оркестрация контейнеров

Когда проектов много и они сложны, или нагрузка высокая, вручную управлять десятками контейнеров сложно. Для этого есть Kubernetes (k8s) – система оркестрации контейнеров. Она автоматически разворачивает контейнеры на кластере машин, перезапускает упавшие, масштабирует по нагрузке и т.д.

Основы k8s:

• Кластер – набор узлов (нод). Обычно один мастер-узел (управляет) и несколько рабочих узлов (где крутятся ваши контейнеры).

• Pod – минимальная единица в Kubernetes. Обычно Pod содержит один контейнер вашего приложения (может и несколько, но редко). Когда нужно запустить 5 копий вашего сервиса, Kubernetes создает 5 Pod на доступных узлах.

• Deployment – объект, описывающий желаемое состояние: например, “хочу 3 реплики моего контейнера”. Kubernetes-Deployment будет следить, чтобы 3 Pod всегда были активны (если один упал – создаст новый).

• Service – объект, который объединяет Pods и обеспечивает к ним сетевой доступ (например, распределяет трафик между репликами).

• Ingress – чтобы пустить внешний HTTP-трафик в кластер (имя хоста, маршруты).

Для тебя, как для бэкендера, знание Kubernetes станет актуальным, когда проект дорастёт до микросервисов или высокой нагрузки. Но ознакомиться стоит: k8s очень популярен.

Практика: можно установить minikube (локальный Kubernetes), и попробовать задеплоить туда свой Docker-контейнер. Написать простой manifest (YAML) для Deployment и Service. Это поможет понять, как приложение живёт в кубере.

Также узнай про Helm – пакетный менеджер для k8s, который позволяет описывать наборы манифестов (chart) и легко их развертывать. Часто используют, чтобы деплоить сложные приложения одной командой.

k9s – удобный терминальный UI для наблюдения за k8s-кластером, тоже можно посмотреть для интереса.

Простыми словами: Kubernetes – это умный оркестратор. Он как дирижёр, который говорит: “так, у нас должен играть 5 скрипок (pods) – проверю, все ли играют. Ага, одна замолчала – добавлю новую”. Он сам ищет, на каком сервере есть место, перезапускает если что-то сломалось, умеет обновлять версии без downtime (rolling update). Ты описываешь, что хочешь (декларативно), а k8s делает “как надо”.

Безопасность веб-приложений

Безопасность – неотъемлемая часть работы бэкендера. Нужно писать такой код, который устойчив к атакам. Организация OWASP публикует Top 10 самых критичных уязвимостей в вебе – обязательно ознакомься с этим списком. В версии 2021 туда входят:

1. Broken Access Control – нарушения контроля доступа (когда пользователь может получить данные/функционал, не предназначенные для него, из-за ошибок проверки прав).

2. Cryptographic Failures – проблемы с шифрованием (например, хранение паролей в открытом виде, использование слабых алгоритмов).

3. Injection – атаки через внедрение кода, самое известное – SQL-инъекция (когда злоумышленник вставляет свой SQL в запрос через вводимые данные). Также инъекции бывают в LDAP, в командную строку и т.д.

4. Insecure Design – общие изъяны дизайна приложения, не учитывающие угрозы (новая категория, скорее методологическая).

5. Security Misconfiguration – неправильные настройки безопасности (например, отладочный режим с выключенной аутентификацией на проде, или публичный доступ к служебным панелям).

6. Vulnerable and Outdated Components – использование устаревших зависимостей с известными уязвимостями.

7. Identification and Authentication Failures – ошибки в реализации авторизации/аутентификации (например, возможность перебора паролей без ограничений, небезопасное хранение сессий).

8. Software and Data Integrity Failures – например, отсутствие проверок целостности обновлений, CI/CD, что может привести к инъекции уязвимостей в supply chain.

9. Security Logging and Monitoring Failures – недостаток логирования и мониторинга безопасности, из-за чего поздно обнаруживают взлом.

10. Server-Side Request Forgery (SSRF) – уязвимость, позволяющая заставить сервер делать запросы на произвольные адреса (например, внутренние сервисы) – добавлена в Top10.

Многовато? Да ? Но не пытайся зубрить – лучше понимай суть каждой:

• SQL-инъекции предотвращаются использованием подготовленных выражений/ORM (не подставлять данные напрямую в SQL).

• XSS (входит в “инъекции”/“крипто” списки) – решается экранированием вывода и заголовками безопастности.

• Утечки информации – не хранить пароли в тексте, использовать хэширование + соль.

• Контроль доступа – проверять права на каждом важном действии на сервере (не доверять тому, что кнопка скрыта на фронте – запрос можно вручную послать!).

В Django, кстати, много защиты встроено: и от XSS, и от CSRF (межсайтовой подделки запросов), и ORM предотвращает SQL-инъекции. Но нужно понимать, как эти механизмы работают и где их включать.

Разберись также:

• HTTPS везде – использовать сертификаты, чтобы трафик шифровался.

• Валидация данных на сервере – никогда не полагаться, что “пользователь не сможет ввести отрицательное число в возраст” – всегда проверяй на бекенде.

• Ограничение попыток логина, сложность пароля – базовые вещи авторизации.

• Хранение секретов (ключи, пароли) – не в репозитории, а в переменных окружения или специальных хранилищах (Vault).

Архитектура приложений

Поднимаясь от конкретного к общему: архитектура – это о том, как организовать всю систему. Есть разные подходы и шаблоны проектирования больших приложений.

MVC / MVVM:

• MVC (Model-View-Controller) – классический шаблон: Model – логика данных, View – отображение (веб-страницы, шаблоны), Controller – обработчик, который получает запросы, обращается к моделям и выбирает view для отображения. Во многих веб-фреймворках (Rails, Laravel, старый ASP.NET) так. В Django, правда, своя терминология MTV: Model, Template, View (но там View – это контроллер фактически).

• MVVM – Model-View-ViewModel, чаще в десктопе/фронтенде (например, Angular использует концепцию похожую). Бэкендеру можно знать, что это про разделение логики представления и состояния.

Монолит vs микросервисы:

• Монолит – приложение целиком представляет собой единый сервис, единый кодбейс, один деплой. Проще в разработке и отладке, но может сложнее масштабировать (масштабируется целиком) и одна ошибка может уронить всё приложение.

• Микросервисы – архитектура, где приложение разбито на набор независимых сервисов, каждый отвечает за свою часть функциональности и общается с другими через чётко определённые интерфейсы (обычно API). Преимущества: независимое масштабирование (можно увеличить только нужный сервис), изоляция сбоев (падение одного не всегда валит всю систему), команды могут работать автономно над разными сервисами. Недостатки: повышенная сложность (нужно настроить коммуникацию, управление конфигурацией, много деплоев), требуются DevOps-решения (тот же Kubernetes для оркестрации).

• Для старта проекта часто лучше монолит (быстрее реализовать), а уже при росте переходить к микросервисам при необходимости. Стоит понимать когда нужен микросервис: например, компонент, сильно нагруженный, можно выделить, или часть, которой требуются совсем другие технологии.

REST vs GraphQL:

• REST – мы уже обсудили: много эндпоинтов, каждый возвращает фиксированные данные.

• GraphQL – альтернатива API: один endpoint (обычно /graphql), и клиент посылает запросы специальным языком, указывая, какие поля данных ему нужны, и сервер формирует ответ ровно с этими полями. Преимущество: гибкость, один запрос может собрать данные сразу из разных сущностей (то, что в REST потребовало бы несколько запросов). Недостатки: более сложная настройка на бэкенде, нужно описать схему, резолверы. GraphQL хорош для сложных фронтов (например, мобильное приложение может одним запросом получить и данные пользователя, и список его постов, и комментарии). Но для простых случаев REST проще.

• Как бэкендер, ты можешь столкнуться с GraphQL, но чаще начинай с REST. Если интересно – посмотри библиотеки Graphene (для Django) или Ariadne, Strawberry для Python.

Шина событий, брокеры сообщений:

• В микросервисной архитектуре часто общение идёт не только через прямые запросы, но и через обмен сообщениями (асинхронно). Event Bus (шина) – это посредник, через которого сервисы обмениваются событиями. Например, сервис А опубликовал событие "пользователь зарегистрирован", сервис B (например, рассылка) получил его и отправил приветственное письмо.

• Message Broker – конкретная технология, реализующая очередь/шину: популярные – RabbitMQ (очередь сообщений, поддерживает разные паттерны, гарантирует доставку), Apache Kafka (распределённый журнальный брокер, очень производительный, используется для потоковой обработки данных и событий, хранит историю сообщений определённое время).

• RabbitMQ хорош для задач типа отправка задач на обработку (например, Celery – см. следующий раздел, по умолчанию использует Rabbit/Redis). Kafka – для высокой нагрузки, аналитических событий, логов, где нужен event streaming (например, обработка миллиона событий в минуту в реальном времени, накопление их и т.д.).

Архитектуру определяют ещё понятия:

• SOA (Service-Oriented Architecture) – микросервисы – частный случай этого, по сути.

• Serverless архитектура – когда микросервисы не в виде постоянно работающих приложений, а как функции (AWS Lambda, etc.), вызывающиеся по запросу – хорошo для нерегулярных задач, снижает стоимость инфраструктуры, но тоже требует определённого подхода (функция должна быстро загружаться и быть статeless).

• Domain-Driven Design (DDD) – подход к проектированию сложных приложений, разбивая их на домены (области знаний) с явными границами. Иногда используется, чтобы определять границы микросервисов.

Как бэкенд-разработчик, на первых порах следуй здравому смыслу: делай код модульным, разделяй слои (например, слой доступа к данным, слой бизнес-логики, слой веб-обработчиков). По мере роста проекта читай про шаблоны архитектур.

Логирование и мониторинг

Когда приложение запущено на сервере, нужно отслеживать его работу. Логирование – запись событий, ошибок, предупреждений в лог-файлы. Мониторинг – сбор метрик (нагрузка, время отклика, количество ошибок) и наблюдение в реальном времени.

Логи: Хороший бэкенд-код пишет информативные логи. Используй встроенный модуль logging – он позволяет логировать с уровнями (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL) и перенаправлять логи в файл или консоль. Логи помогают потом разбираться, что произошло, если случилась ошибка на продакшене. Удостоверься, что не логируешь чувствительные данные (пароли, токены).

В продакшене часто используют централизованные системы логирования. Например, ELK-стек:

• Elasticsearch – хранит и индексирует логи;

• Logstash – собирает и обрабатывает логи из разных источников;

• Kibana – визуальный интерфейс для поиска и просмотра логов.
  Сейчас ещё модно использовать Grafana Loki – специальный “логовый” аналог, интегрируется с Grafana.

Мониторинг метрик:

• Prometheus – популярная система мониторинга: регулярно опрашивает ваши сервисы, собирает метрики (специально экспонируемые числовые показатели, например, длина очереди задач, количество активных пользователей, память, CPU и т.д.).

• Grafana – инструмент для графиков и алертинга. Обычно Grafana тянет данные из Prometheus (и др. источников) и рисует дашборды. Можно настроить оповещения (например, прислать в Slack, если метрика “ошибок 5xx за минуту” превышает порог).

• Sentry – сервис для отслеживания ошибок приложений. Очень полезная штука: при возникновении исключения оно отправляется в Sentry, где собирается стек-трейс, контекст, и вы можете спокойно посмотреть все ошибки, произошедшие у пользователей, в удобном интерфейсе. Есть бесплатный план для небольших проектов.

Настрой мониторинг, как только приложение идёт в прод – это спасёт нервы. Хотя бы элементарно: писать ошибки в логи, и иметь скрипт/инструмент смотреть эти логи. Потом можно развернуть ELK (можно даже в Docker Compose) или подключить Sentry (несколько строчек кода – и все ошибки автоматом летят в дашборд).

Простыми словами: Представь, ты запустил ресторан ? (приложение) и сидишь в подсобке (серверной). Логи – как камера видеонаблюдения: записывают всё происходящее, чтобы потом понять, кто уронил поднос (какая функция вылетела с ошибкой). Мониторинг – как датчики: термометр на кухне, счётчик посетителей – они в реальном времени покажут, что, например, посетителей стало 0 (приложение упало) или кухня перегружена (очередь задач растёт).

Работа с очередями и потоками данных

Иногда нужно выполнять задачи асинхронно, вне основного потока обработки веб-запросов. Например, отправка письма пользователю, генерация отчёта, обработка изображения – это может быть долго. Чтобы пользователь не ждал, бэкенд ставит задачу в очередь, а фоновые “воркеры” выполняют её и потом, возможно, возвращают результат или сохраняют куда-то.

Celery

Для Python классическое решение – фреймворк Celery. Он позволяет легко отправлять задачи в очередь и обрабатывать их воркерами. Поддерживает разные брокеры (RabbitMQ, Redis).

Celery также может запускать периодические задачи (cron-like) – удобно для ежечасных операций.

Практика: Настрой Celery с Redis (проще всего) для своего проекта – скажем, вынос отправку email или сложный расчёт в задачу. Запусти celery -A myapp worker – увидишь, как он подхватывает задачи.

Kafka, RabbitMQ, Redis Streams

Если речь о потоках данных или коммуникации между микросервисами:

• RabbitMQ – как сказали, надёжный брокер сообщений (с очередями, подтверждением получения и т.п.). Используется для постановки задач (как backend для Celery), а также для взаимодействия сервисов (один послал сообщение – другой получил).

• Kafka – более “широковещательная” система. Сообщения в Kafka хранятся в топиках, продюсеры добавляют сообщения, консюмеры читают в режиме реального времени. Kafka очень масштабируется (на кластер), часто применяется для аналитики, сбора логов, событий пользовательских действий (например, трекинг кликов на сайте – летит в Kafka, потом аналитика считает).

• Redis Pub/Sub или Streams – Redis помимо кеша может работать как простой брокер: у него есть режим Pub/Sub (каналы, куда можно публиковать сообщения, и все подписчики их получают), и Redis Streams – поток с сохранением истории, чем-то похожий на Kafka в миниатюре. Хорошо подходит для не слишком больших нагрузок, когда не хочется поднимать отдельный RabbitMQ или Kafka.

Google Pub/Sub, AWS SQS, etc.

В облаках свои службы очередей: AWS SQS (Simple Queue Service), Google Cloud Pub/Sub. Принцип тот же: отправил сообщение – получатель забрал. Если работаешь в облаке, скорее всего, проще воспользоваться их сервисом, чем тащить свой RabbitMQ.

Зачем тебе очереди?

• Разгрузка веб-сервера: длительные операции – в фон.

• Связь между сервисами: один компонент сообщает другому о событиях через сообщения, что даёт слабую связанность (они не вызывают напрямую функции друг друга).

• Масштабирование: можно поднять несколько воркеров, которые параллельно обрабатывают очередь.

Работа с большими данными и аналитикой

Это немного в сторону от чисто веб-бэкенда, но часто пересекается. “Большие данные” – это когда объем, скорость или сложность данных выходят за рамки обычных БД. Если вдруг придется сотрудничать с Data Science отделом или интегрировать аналитику, полезно знать инструменты:

• ETL – Extract, Transform, Load: конвейеры, перекачивающие данные из источников (баз, файлов, API) в хранилище, преобразуя по пути. Для организации ETL-процессов часто используют уже упомянутый Airflow.

• Apache Airflow – планировщик и оркестратор сложных задач. Например, каждую ночь запусти сбор данных из API, затем обработай и запиши в Data Warehouse.

• Pandas – библиотека Python для обработки данных (таблиц) в памяти. Крайне удобна для анализа и трансформации данных, визуализации. В веб-бэкенде иногда используют для генерации отчётов, работы с CSV/Excel.

• Apache Spark – фреймворк для распределённой обработки больших данных. Если нужно обработать терабайты логов – делают кластер Spark, пишут задачу (можно на Python через PySpark) – он разбивает задачу между узлами. Это далеко не всегда потребуется бэкенд-разработчику, но на горизонте полезно знать, что такое есть.

• Hadoop, Hive – более старые технологии для больших данных (HDFS – распределённая файловая система, Hive – SQL-подобный движок поверх HDFS). Spark во многом их заменил/дополняет.

• Databases для аналитики: Columna-oriented базы (ClickHouse, Amazon Redshift, Google BigQuery) – для очень быстрого анализа по столбцам, могут обрабатывать огромные наборы данных.

• ML и Data Science инструменты: может быть полезно знать, например, библиотеку scikit-learn или TensorFlow/PyTorch – вдруг нужно интегрировать модель машинного обучения на бэкенде (например, для рекомендации товаров).

Если твоя сфера – классические веб-сайты, возможно, с большими данными напрямую не столкнёшься. Но в фуллстек-разработке компаний иногда от бэкендера ждут, что он и отчёт сформирует по данным, и простенькую модель обучит. Так что базовое знакомство лишним не будет.

Пет-проекты

Пет-проекты – это небольшие побочные проекты “для души” и практики. Очень рекомендую: они дают опыт, пополняют портфолио и снимают страх перед новыми технологиями. После изучения основ начни писать что-то своё. Формат не важен: простой блог, чат, телеграм-бот, маленький веб-сервис для заметок – что угодно, что тебе интересно.

Цель пет-проекта – применить все эти темы на практике целиком. Тут ты столкнёшься с реальными вопросами: как организовать структуру проекта, как хранить конфиги, как деплоить приложение (попробуй выложить свой проект, например, на Heroku или Railway.app – платформы, где можно бесплатно запускать Docker-контейнеры).

Пет-проект учит работать с чужими библиотеками: ты наверняка подключишь какие-то пакеты (например, для отправки email, для обработки картинок и т.д.) и научишься разбираться в документации.

Важно: веди свой проект на GitHub – тогда ты и Git прокачаешь, и у тебя будет код, который можно показать работодателю. Даже небольшой, но законченный проект лучше пустого профиля.

Простыми словами: Пет-проект – как песочница, где можно строить замки и рушить их сколько угодно, набивая руку. Здесь не страшно ошибиться, затратить больше времени – зато, сталкиваясь с проблемами, ты учишься их решать. А потом на реальной работе подобные задачи уже не будут новыми.

Важно доводить проекты до хоть какого-то завершённого состояния. Пусть функционал минимален, но он должен работать, и пользователь должен понять, как этим пользоваться. Это дисциплинирует: учит писать README (описание проекта), делать понятную структуру.

Вот несколько идей для пет-проектов, которые помогут начинающему бэкенд-разработчику поэтапно прокачивать навыки из предложенного roadmap и создать впечатляющее портфолио:

1. RESTful API для блога

• Описание: Разработайте API для создания, редактирования и удаления постов в блоге.

• Технологии:

  • Flask или Django для API.

  • PostgreSQL или SQLite для хранения данных.

  • JWT для аутентификации пользователей.

  • Flask-RESTful для организации архитектуры API.

  • SQLAlchemy для работы с БД.

• Чему научитесь:

  • Основы создания RESTful API.

  • Работа с базами данных и ORM.

  • Авторизация и аутентификация.

  • Валидация данных.

2. Микросервис для обработки изображений

• Описание: Создайте сервис, который принимает изображения, применяет фильтры (черно-белый, размытие, обрезка) и возвращает измененные изображения.

• Технологии:

  • FastAPI для создания API.

  • Pillow или OpenCV для обработки изображений.

  • Redis для кеширования результатов.

  • Docker для контейнеризации.

  • MongoDB для хранения информации об обработанных изображениях.

• Чему научитесь:

  • Асинхронное программирование с FastAPI.

  • Обработка медиафайлов.

  • Кеширование с Redis.

  • Работа с Docker и контейнерами.

3. Приложение TODO с веб-интерфейсом

• Описание: Простое веб-приложение для управления списками задач с возможностью создания, редактирования и удаления задач, с авторизацией пользователей.

• Технологии:

  • Django для бэкенда.

  • Django ORM для работы с БД.

  • HTML/CSS/JavaScript для фронтенда.

  • Bootstrap для быстрой вёрстки.

  • SQLite или PostgreSQL для хранения данных.

• Чему научитесь:

  • Полноценная интеграция бэкенда и фронтенда.

  • Авторизация и аутентификация пользователей.

  • CRUD-операции.

  • Основы фронтенда (HTML, CSS, JS).

4. API для погодного сервиса

• Описание: Разработка API, которое подключается к внешнему сервису погоды и возвращает пользователю прогноз по городу с возможностью кеширования запросов.

• Технологии:

  • Flask или FastAPI для создания API.

  • Requests для взаимодействия с внешним API.

  • Redis для кеширования запросов.

  • SQLAlchemy для работы с базой данных (если хотите хранить историю запросов).

• Чему научитесь:

  • Взаимодействие с внешними API.

  • Асинхронное программирование для оптимизации запросов.

  • Кеширование с Redis.

Soft skills и карьерный рост

Технические знания – это отлично, но не менее важны soft skills – коммуникация, умение работать в команде, планирование, самообучение. Разберём и вопросы карьеры, которые стоят перед каждым разработчиком.

Портфолио:

• Собери свои проекты на GitHub. Оформи репозитории: хороший README с описанием, скриншотами, инструкцией запуска. Это показывает твою ответственность и внимание к деталям.

• Сделай небольшой пет-проект, но постарайся сделать его полностью (пусть урезанный функционал, но доведи до деплоя). Работодатель скорее оценит один законченный проект, чем пять начатых и брошенных.

• Можно сделать личный сайт-портфолио (даже статичный на GitHub Pages) и описать там свои умения, проекты, блог, если есть.

Контрибьют в open-source:

• Это и обучение, и плюс к резюме. Найди на GitHub проект по душе (можно начать с простого – поправить документацию, или решить issue обозначенную как “good first issue”). Например, улучшить перевод, добавить маленькую функцию. Ты получишь опыт code review – мейнтейнеры будут комментировать твой вклад, будешь править – это ценно.

• Участие в open-source показывает, что ты умеешь работать в команде удалённо и разбираться в чужом коде.

Путь Junior → Middle → Senior:

• Junior – знает синтаксис языка, может решать задачи по образцу, нуждается в наставничестве, не несёт ответственности за архитектуру.

• Middle – уверенно пишет код самостоятельно, может оценить задачу, знает стандартные библиотеки и практики, разбирается с относительно незнакомыми вещами по документации, начинает помогать джунам. Middle уже предполагается, что может выбирать решения, оптимизировать.

• Senior – не только пишет код, но и проектирует систему, принимает архитектурные решения, код ревьюит других, знает как наладить процессы (тестирование, деплой). Часто берет на себя наставничество, коммуникацию с бизнес-заказчиками, может руководить небольшой командой технически.

Как расти:

• Учись у коллег: Не стесняйся задавать вопросы. Читай код опытных разработчиков в команде, посещай code review не только своего кода.

• Бери ответственность: попробуй решать чуть более сложные задачи, чем делал до этого. Если есть шанс взяться за небольшой под-проект – соглашайся, даже если страшно. На ошибках учатся.

• Развивай навыки планирования и оценки времени: умение прикинуть, сколько займёт задача, приходит с опытом. Пробуй уже на уровне джуна думать: “что мне нужно для выполнения, какие шаги и сколько примерно уйдёт”.

• Софт скиллы: Синьор – это зачастую медиатор. Поэтому тренируй общение: ясно объяснять свои мысли, писать понятные сообщения в чатах/коммитах, аргументировать решения. Учись принимать конструктивную критику и давать её.

Собеседования:

• Будь готов к техническим вопросам (алгоритмы, базы, фреймворк). Для позиций Junior/Middle часто дают небольшое тестовое задание – отнесись серьёзно, делай с аккуратностью, покрывай тестами, это покажет тебя с лучшей стороны.

• Некоторые компании (особенно крупные) просят решать алгоритмические задачи (здесь поможет тренировка на LeetCode/HackerRank).

• Обязательно подготовь рассказ о своих проектах: что сделал, с какими трудностями столкнулся, чему научился. Это почти всегда спрашивают.

• Также могут спросить про командный опыт: например, “была ли ситуация, когда вы не согласны с ревью? что делали?”. Такие вопросы проверяют твои софт-скиллы. Отвечай честно, но старайся показать зрелость (например, “да, я поспорил, но потом понял, что коллега прав/или мы вместе нашли компромисс”).

Не бойся меняться и учиться новому. Наша сфера постоянно развивается. Технологии, которые ты учишь сегодня, через 5 лет могут устареть – и это нормально. Главный навык – умение учиться. По этому роадмэпу ты уже этому учишься самостоятельно ?.

И помни: у каждого свой темп. Кто-то за год из джуна вырастает до мидла, кому-то нужно два – это не гонка. Главное – прогресс и удовольствие от процесса. Выгорание – реальная проблема в IT, так что не забывай отдыхать, заниматься спортом и поддерживать социальную жизнь, даже когда код захватывает весь мозг ?

Если вам близка тематика backend-разработки, инженерных подходов и построения образовательных продуктов (а так же смешных мемов и историй из практики) — можно подписаться на мой блог. Иногда пишу о практическом опыте, архитектуре, стартапах и развитии backend-команд. А если интересно, чем занимается наша команда в Техниуме, — заходите на наш блог.