Talkpython
Talk Python Training - это ведущая онлайн-тренинговая компания, основанная в 2016 году с явной целью обеспечения высококачественного, глубоко технического обучения Python.
Продолжительность
7 ч 19 мин
Категория
MongoDBКоличество уроков
111 Видео
Дата добавления
25 апр. 2024 г., 23:44
Язык
Английский
Дата обновления
29 апр. 2026 г., 20:12
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.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
- Урок 1. 00:00:54Introducing the Course
- Урок 2. 00:03:06MongoDB is Loved
- Урок 3. 00:03:44MongoDB is fast
- Урок 4. 00:02:41Python's asyncio
- Урок 5. 00:04:28What is Beanie and What is an ODM?
- Урок 6. 00:03:44Course Topics
- Урок 7. 00:01:15Meet Your Instructor: Michael Kennedy
- Урок 8. 00:02:23Setup Introduction
- Урок 9. 00:02:14Installing MongoDB
- Урок 10. 00:01:16Studio 3T GUI
- Урок 11. 00:02:35Importing PyPI Data
- Урок 12. 00:02:30Verifying the Data with Studio 3T
- Урок 13. 00:01:04Document Dbs introduction
- Урок 14. 00:03:27How Document Databases Work
- Урок 15. 00:03:01Who uses MongoDB?
- Урок 16. 00:02:13Mongo Shell
- Урок 17. 00:01:34A More Complex Query
- Урок 18. 00:01:09And Operators in Queries
- Урок 19. 00:01:41Querying Embedded Data
- Урок 20. 00:02:04Studio 3T: A Better Shell
- Урок 21. 00:02:55Query Operators
- Урок 22. 00:00:50Queries: Logical Operators
- Урок 23. 00:04:24Queries: Projections
- Урок 24. 00:00:49Pydantic Introduction
- Урок 25. 00:02:12A Time of Change for Pydantic
- Урок 26. 00:01:03Get the Plugins
- Урок 27. 00:04:01Built on Pydantic
- Урок 28. 00:05:11Project Setup
- Урок 29. 00:06:20Our First Pydantic Model
- Урок 30. 00:05:36JSON to Pydantic Converter
- Урок 31. 00:00:56Get the Full Story on Pydantic
- Урок 32. 00:01:19Pydantic has a Solid Foundation
- Урок 33. 00:01:24Async introduction
- Урок 34. 00:04:07Async for Speed
- Урок 35. 00:01:02Async for Scalability
- Урок 36. 00:04:02Synchronous Execution Example
- Урок 37. 00:02:21Asynchronous Execution Example
- Урок 38. 00:08:27Skeleton async Program
- Урок 39. 00:07:49Full Concurrency Weather Client
- Урок 40. 00:00:45Beanie Quickstart Intro
- Урок 41. 00:01:49Motor, MongoDB's Async Driver
- Урок 42. 00:12:23Beanie Quickstart: Part 1 Classes
- Урок 43. 00:10:43Beanie Quickstart: Part 2 Connections
- Урок 44. 00:04:02Beanie Quickstart: Part 3 Inserts
- Урок 45. 00:08:43Beanie Quickstart: Part 4 Queries
- Урок 46. 00:05:29Beanie Quickstart: part 5 settings
- Урок 47. 00:03:13Lightning Review of Beanie
- Урок 48. 00:00:41Get the Full Story of Beanie
- Урок 49. 00:01:16Bunnet, the Synchronous Beanie
- Урок 50. 00:00:58Modeling Introduction
- Урок 51. 00:03:28Modeling: Relational vs. Documents
- Урок 52. 00:05:12To Embed or not to Embed?
- Урок 53. 00:03:12What is an Integration Database?
- Урок 54. 00:00:40Looking for More Guidance?
- Урок 55. 00:00:47PyPI Api Introduction
- Урок 56. 00:01:03Recall: Importing the Data
- Урок 57. 00:05:15Review: The Data Model
- Урок 58. 00:08:35Creating the DB Models
- Урок 59. 00:02:47Configuring Collections from Beanie
- Урок 60. 00:04:52Connecting to MongoDB
- Урок 61. 00:04:39CLI Skeleton
- Урок 62. 00:01:40ClI REPL
- Урок 63. 00:05:30Summary Stats
- Урок 64. 00:05:05Recent Packages
- Урок 65. 00:10:14Finding Packages and Releases
- Урок 66. 00:07:01Creating a Release
- Урок 67. 00:11:03Concurrency Safe Create Release
- Урок 68. 00:05:27Creating Users
- Урок 69. 00:06:45Setting the User's Password
- Урок 70. 00:01:24FastAPI Introduction
- Урок 71. 00:06:10FastAPI Skeleton App
- Урок 72. 00:08:11API Endpoints Ready
- Урок 73. 00:12:07Package Details Implementation
- Урок 74. 00:08:36Sometimes API focused models are required
- Урок 75. 00:03:36Stats API
- Урок 76. 00:02:01The Home Page Doesn't Belong in the API Docs
- Урок 77. 00:10:42Static Files: CSS
- Урок 78. 00:00:48Introduction to DB Performance
- Урок 79. 00:04:38Levers and Knobs of MongoDB Performance
- Урок 80. 00:02:22Creating Indexes in the Shell
- Урок 81. 00:08:49Our First Python to MongoDB Index
- Урок 82. 00:06:40Releases Counted in 1ms
- Урок 83. 00:03:48Uniqueness Index for Users
- Урок 84. 00:09:08Projections for Packages
- Урок 85. 00:01:11Concept: Projections in Beanie
- Урок 86. 00:03:52Document Design from a Performance Perspective
- Урок 87. 00:01:14Hosting Introduction
- Урок 88. 00:02:09Don't Do What These Companies Did with MongoDB
- Урок 89. 00:02:05MongoDB as a Service Options
- Урок 90. 00:02:12MongoDB's Security Checklist
- Урок 91. 00:03:13Getting the Server Ready
- Урок 92. 00:05:36Limit Network Access with VPCs and Firewall
- Урок 93. 00:01:18Creating an Encryption Key
- Урок 94. 00:03:45Installing MongoDB
- Урок 95. 00:04:40Configuring MongoDB, Part 1
- Урок 96. 00:04:40Adding Authentication to MongoDB
- Урок 97. 00:05:44Connecting to Production MongoDB with Python
- Урок 98. 00:03:06Importing Data Introduction for Production MongoDB
- Урок 99. 00:06:25Connecting to a Remote MongoDB
- Урок 100. 00:06:26Testing our Python Code in Production
- Урок 101. 00:01:51Final Comments on Speed
- Урок 102. 00:01:08Load Testing Introduction
- Урок 103. 00:04:21Introducing Locust
- Урок 104. 00:01:13Consider a Real Server Topology
- Урок 105. 00:10:57Running Locust for Max RPS
- Урок 106. 00:09:05Running Locust for Max Users
- Урок 107. 00:01:10Faster Locust Tests
- Урок 108. 00:00:42Finish Line!
- Урок 109. 00:00:30Git the Source Code, Again
- Урок 110. 00:06:11Final Review
- Урок 111. 00:01:02Stay in Touch
Автор - Talkpython
Комментарии
parmesan@coursehunter CourseHunter Team Could you please add new courses from talkpython? There are some releases if you've existing subscription with them.