Программирование [Talkpython] MongoDB с асинхронным Python

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Talkpython​

Название: MongoDB с асинхронным Python​

Продолжительность: 7 ч 19 мин Количество уроков: 111 Видео Язык: Английский Вес архива: 2,26 ГБ

Этот практический курс по MongoDB и асинхронному Python поможет вам уверенно освоить документ-ориентированные базы данных, научиться работать с ними в реальных проектах и создавать высокопроизводительные приложения на основе современных технологий async/await, Beanie и FastAPI.

Что делает этот курс особенным

Курс не ограничивается базовым знакомством с MongoDB. Мы разберём полный цикл работы с документными базами данных — от фундаментальных концепций до проектирования распределённых API и настройки развертывания в продакшене.

Основные темы и навыки, которые вы освоите

Понимание NoSQL и документных БД

• Разбор отличий между реляционными и документ-ориентированными моделями.
• Когда и почему MongoDB выбирают для высоконагруженных приложений.
• Ключевые концепции, влияющие на архитектуру и производительность.

Работа с MongoDB в различных средах

• Использование встроенного шелла MongoDB, CLI-инструментов и GUI-панелей.
• Основные команды, запросы и принципы эффективной навигации по базе.
• Подготовка MongoDB к работе: установка, конфигурация, управление.

Асинхронный Python, Beanie и Pydantic

Вы узнаете, как построить гибкий и производительный слой данных, используя современный стек Python:

• Асинхронная модель выполнения: async и await.
• Валидация и типизация данных с помощью Pydantic.
• Работа с Beanie как ODM-слоем для MongoDB.
• Создание моделей, проекций, индексов и продуманной структуры данных.

Практическая разработка приложений

На курсе вы создадите несколько приложений, включая:

• Простые примеры CRUD-работы с документами.
• Проект с моделированием реальных данных из PyPI.
• Полноценное API на FastAPI с глубокой интеграцией Beanie и MongoDB.

Повышение производительности и оптимизация

• Работа с большими коллекциями от сотен тысяч до миллионов документов.
• Использование индексов для ускорения запросов в сотни и тысячи раз.
• Проектирование эффективных схем данных и работа с операциями «на месте».
• Тестирование производительности с помощью Locust.

Деплой и эксплуатация в продакшене

• Безопасная конфигурация MongoDB на серверах Linux.
• Настройка доступа, аутентификации, шифрования.
• Лучшие практики развертывания в облаке.

Что вы получите в результате

После завершения курса вы научитесь уверенно проектировать, оптимизировать и развертывать приложения, использующие MongoDB и асинхронный Python. Эти навыки помогут вам работать с большими данными, увеличивать производительность систем и строить надёжные backend‑решения для реальных продуктов.

СКАЧАТЬ: