udemy
Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.
Демистификация распределенных задач с помощью Celery, SQS и Python
Distributed Tasks Demystified with Celery, SQS & Python
★2.5 (всего оценок - 4)
Продолжительность
4 ч 27 мин
Категория
PythonКоличество уроков
39 Видео
Дата добавления
17 июн. 2022 г., 00:04
Язык
Английский
Дата выхода
7 мая 2019 г., 03:00
Дата обновления
29 апр. 2026 г., 15:06
Этот курс — ваш практический путь к пониманию распределённых задач в Python. Он поможет разработчикам любого уровня освоить инструменты Celery, AWS SQS и архитектуру асинхронных приложений, чтобы строить быстрые, гибкие и масштабируемые сервисы.
О чём этот курс
Курс последовательно проводит вас через основы асинхронного программирования и распределённых очередей задач, а затем показывает, как применять эти концепции в реальных проектах на Python и Django.
Ключевые темы
- Архитектура распределённых систем и роль очередей задач
- Настройка и использование Celery для асинхронных операций
- Интеграция AWS SQS в ваши Python-приложения
- Масштабирование рабочих процессов в облаке
- Оптимизация производительности и снижение задержек
Почему Celery и SQS
Celery обеспечивает удобный и гибкий способ добавления асинхронности в Python‑проекты, а AWS SQS позволяет масштабировать нагрузку практически без ограничений. Вместе эти инструменты дают надёжный фундамент для распределённой архитектуры.
Преимущества подхода
- Повышение пропускной способности приложения
- Уменьшение времени отклика за счёт вынесения тяжёлых задач
- Возможность горизонтального масштабирования
- Гибкость в выборе облачной инфраструктуры
Чему вы научитесь
По завершении курса вы сможете уверенно применять распределённые очереди задач в реальных проектах и выстраивать архитектуру, способную выдерживать растущие нагрузки.
Практические навыки
- Создание и конфигурация Celery‑проектов
- Использование брокеров и бэкендов Celery
- Работа с AWS SQS: очереди, политики, интеграция
- Построение отказоустойчивых и масштабируемых рабочих процессов
- Интеграция Celery в Django‑приложения
Кому подходит этот курс
- Python‑разработчикам, стремящимся освоить асинхронность
- Инженерам, работающим с высоконагруженными сервисами
- Backend‑разработчикам, использующим Django
- Тем, кто хочет погрузиться в мир распределённых вычислений
Итог
Освоив технологии Celery и AWS SQS, вы откроете для себя возможности создания надёжных, быстрых и распределённых приложений, которые масштабируются вместе с вашими задачами. Этот курс поможет вам перейти от теории к практике и использовать современные подходы в любой Python‑экосистеме.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
- Урок 1. 00:05:13Introduction
- Урок 2. 00:07:24Prepping up your environment
- Урок 3. 00:06:11Blocking vs non blocking (part 1)
- Урок 4. 00:05:01Blocking vs non blocking (part 2)
- Урок 5. 00:06:38Concurrency Consumer & Producer problem a deep dive
- Урок 6. 00:06:19Solving Consumer producers problem with Mutual Exlusion
- Урок 7. 00:02:24Controlling threads with conditions (Part 1)
- Урок 8. 00:08:17Controlling threads with conditions (Part 2)
- Урок 9. 00:03:51Controlling threads with conditions (Part 3)
- Урок 10. 00:02:06Daemon threads by example (Part 4)
- Урок 11. 00:05:57Consumer producer a thread safe FIFO queue
- Урок 12. 00:05:53Getting started with Celery
- Урок 13. 00:08:45Celery backends & Asyncresult by example
- Урок 14. 00:13:43Python exception handling back to the basics
- Урок 15. 00:09:24Exception handling in Celery Explained
- Урок 16. 00:04:45Celery scheduled periodic tasks (Part 1)
- Урок 17. 00:04:43Celery scheduled periodic tasks (Part 2)
- Урок 18. 00:10:39Celery scheduled periodic tasks How to apply Mutex (Part 3)
- Урок 19. 00:01:21Celery scheduled periodic tasks solar schedules
- Урок 20. 00:14:00Introduction to distributed tasks with AWS SQS
- Урок 21. 00:05:21Creating your first AWS SQS Queue with your AWS Console
- Урок 22. 00:08:04How to create a AWS SQS background worker in python (Part 1)
- Урок 23. 00:09:43How to create a AWS SQS background worker in python (Part 2)
- Урок 24. 00:07:12Dead-letter Queues the theory
- Урок 25. 00:10:17Dead-letter Queues illustrated
- Урок 26. 00:10:33How to bypass AWS SQS (Simple Queue Service) 256kb payload limit
- Урок 27. 00:01:05Introduction Project #1
- Урок 28. 00:04:00Real world examples of data ingestors
- Урок 29. 00:06:17Creating a twitter developer application and Authentication Token
- Урок 30. 00:01:23Building your first social ingestor twitter (Part 1)
- Урок 31. 00:03:35Building your first social ingestor twitter (Part 2)
- Урок 32. 00:08:53Building your first social ingestor twitter Rate Limits (Part 3)
- Урок 33. 00:12:11Building your first social ingestor twitter Handle (Part 4)
- Урок 34. 00:07:53Building your first social ingestor twitter Handle (Part 5)
- Урок 35. 00:04:21Basic fundamentals of SMTP and transactional email Services
- Урок 36. 00:11:49Creating your first background email worker (Part 1)
- Урок 37. 00:11:23Creating your first background email worker (Part 2)
- Урок 38. 00:03:21Creating your first background email worker (Part 3)
- Урок 39. 00:07:55Quick start guide: Getting started with PyCharm IDE (Mac)
Автор - udemy
Комментарии
AnonymousПосле 19 урока полезного про селери больше нет. Да и до этого полезного не особо, курс 2017 года.