Docker у Python проєктах

Старт курсу

Очікується

Для кого цей курс

Курс призначений для програмістів-початківців й тих, хто має ґрунтовні знання мови Python та бажає їх поглибити, майбутніх DevOps-інженерів та Full-stack розробників.

Попередні вимоги

• комп'ютер, на якому ви зможете встановити потрібні програми (Windows, macOS або Linux);
• базові знання Linux будуть плюсом (але не обов'язкові);
• впевнені знання мови Python;
• ґрунтовні знання БД;
• впевнене володіння СУБД PostgreSQL (дуже бажано).

Docker у Python проєктах

Старт курсу

Очікується

Тривалість:

12 год.

Кількість уроків:

6 занять

Вартість навчання:

84 USD

Форма навчання

Денне навчання

Корпоративне

Записатися

Опис курсу
Docker у Python проєктах

Docker програмне забезпечення для автоматизації розгортання та керування програмами в середовищах з підтримкою контейнеризації. Забезпечує швидший деплой, тестування та зменшення часу між написанням та запуском коду застосунків.

Docker може бути корисним у наступних випадках:
• пакування вашої програми і компонентів, які використовуються з docker-контейнерами;
• роздача та доставка цих контейнерів вашим командам для розробки та тестування;
• деплой цих контейнерів на продакшн, як у Data центри, так і в Cloud.

Даний курс готує до подальшого освоєння складних тем, повʼязаних з багатосервісною архітектурою проектів. Є необхідним для опанування інструментів сучасної розробки і може бути корисним при створенні власного проекту та його розгортанні.

На курсі буде створено телеграм-бот на базі фреймворку aiogram, який буде побудований як багатосервісний застосунок з розгортанням кожного сервісу в окремому контейнері та налаштуванні взаємодії цих сервісів. В якості СУБД & PostgrеSQL.

Програма курсу

1

Створення базового проекту та встановлення необхідних сервісів.

1. Загальна постановка завдання на проект.
2. Реєстрація бота в Telegram та створення файлу .env
3. Формування загальної структури проекту і розуміння складових частин.
4. Створення файлу налаштувань та знайомство з модулем python-dotenv.
5. Написання коду ехо-бота та знайомство з модулем aiogram.
6. Запуск першого варіанту бота та тестування його роботи.
7. Встановлення платформи Docker та перевірка коректності встановлення.
2

Знайомство з платформою Docker.

1. Віртуалізація та контейнерізація.
2. Docker: загальне розуміння та архітектура.
3. Знайомство зі складовими частинами платформи Docker.
4. Cтворення docker-образу. Dockerfile: структура та основні інструкції.
5. Робота з основними командами CLI Docker.
3

Робота з декількома контейнерами в одному проекті.

1. Помилки при роботі з CLI Docker.
2. Робота «в середині контейнеру»: зберігання секретної та конфіденційної інформації, додавання роботи із СУБД PostgreSQL, модуль psycopg2.
3. Аспекти сумісної роботи декількох контейнерів у Docker; співставлення портів ports, томів та створення постійних томів для зберігання даних, volumes.
4. Docker networking: спілкування контейнерів, Bridge\Host\None\власні мережі та DNS.
5. DockerHub.
6. Основи Docker compose. CLI docker-compose.
7. Файл docker-compose.yaml: розуміння, загальна структура, основні інструкції та створення.

4

Додаткові інструменти.

1. Помилки при роботі з CLI docker-compose й при створенні docker-compose.yaml файлу.
2. Будування багатоконтейнерного проекту. Основні дії: збирання, запуск, зупинка, видалення; розгортання СУБД PostgreSQL у контейнері.
3. Планування цілей проекту: створення БД, створення таблиць, підключення до БД з основного застосунку; створення БД, практична робота з CLI docker-compose.
4. Написання коду для роботи з БД.
5. Розгортання в додатковому контейнері інструментального ПЗ – pgAdmin: підключення до БД, базові можливості.
6. Модифікація docker-compose.yaml для створення додаткового контейнеру.
7. Розуміння профілів запуску та створення dev-профіля.
5

Робота з БД.

1. Планування структури даних під сформульовані раніше завдання для проекту. Структуризація коду для роботи з БД.
2. Створення з’єднання з БД та створення таблиці необхідної структури.
3. Робота з CLI docker-compose для запуску скриптів та створення таблиць. Використання pgAdmin для контролю стану бази даних.
4. Модифікація коду бота для роботи з БД.
5. Робота з CLI docker-compose для перетворення образів, запуску контейнерів, роботи з логами контейнерів, зупинки/старту сервісів, видалення контейнерів, образів, томів даних.
6. Запуск створеного застосунку, тестування його роботи та підведення підсумків.
6

Побудова простого CI-CD на основі GitHub Actions

1. Загальне розуміння концепції CI-CD.
2. Розгортання бота на VPS.
3. GitHub Action як інструмент для автоматизації збірки, тестування, доставки коду.
4. GitHub Secrets і готові actions.
5. Розбір прикладу опису робочого процесу тестування і доставки коду.
6. Де і як дивитись результати виконання робочих процесів.

По завершенню курсу Ви будете вміти

Розуміти основи Docker, а також основні компоненти Docker: Клієнт, Сервер, Docker Hub, Образи та Контейнери, а також те, як вони взаємодіють один з одним.
Завантажувати образи з Docker Hub та створювати на їх основі контейнери.
Публікувати порти для контейнерів та підключати томи.
Створювати Dockerfile з описом кроків при побудові власних образів для запуску застосунків у контейнерах з інструкціями FROM, RUN, COPY, CMD.

Користуватися Docker Compose для запуску декількох сервісів одночасно та налаштовувати запуск реального веб-застосунку.
Здійснювати розробку та деплой проектів з Docker та Docker Compose.
Створювати реальні проекти за допомогою Docker з нуля.
Використовувати Docker в реальному процесі розробки.

Docker у Python проєктах

Для кого цей курс

Попередні вимоги

Docker у Python проєктах

Форма навчання

Опис курсу
Docker у Python проєктах

Що ви отримаєте на курсі

Записатися на курс

Записатися на курс

Docker у Python проєктах

Для кого цей курс

Попередні вимоги

Docker у Python проєктах

Форма навчання

Опис курсу Docker у Python проєктах

Що ви отримаєте на курсі

Записатися на курс

Опис курсу
Docker у Python проєктах