Docker у Python проєктах
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).
Тривалість
12 год.
Кількість уроків
6 занять
Вартість навчання
86
Курс входить до
СпеціальностіПрограма 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. 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.
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.
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.
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.
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.
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
1
Розуміти основи Docker, а також основні компоненти Docker: Клієнт, Сервер, Docker Hub, Образи та Контейнери, а також те, як вони взаємодіють один з одним.
2
Завантажувати образи з Docker Hub та створювати на їх основі контейнери.
3
Публікувати порти для контейнерів та підключати томи.
4
Створювати Dockerfile з описом кроків при побудові власних образів для запуску застосунків у контейнерах з інструкціями FROM, RUN, COPY, CMD.
5
Користуватися Docker Compose для запуску декількох сервісів одночасно та налаштовувати запуск реального веб-застосунку.
6
Здійснювати розробку та деплой проектів з Docker та Docker Compose.
7
Створювати реальні проекти за допомогою Docker з нуля.
8
Використовувати Docker в реальному процесі розробки.
Спробуй безкоштовно
Повноцінне заняття з тренером
Що входить до курсу
12 годин живого навчання з тренером
Практичні заняття та перевірка ДЗ
Спілкування з групою
Підтримка ментора та асистента
Тестування та Сертифікат
Відео курс від ITVDN
Як відбувається навчання
1 
Живі онлайн заняття
з тренером
2
Виконання
домашніх завдань
3
Перевірка ДЗ
та фідбек
4
Тестування
та сертифікація
Сертифікат після закінчення курсу
Сертифікат після закінчення курсу
Тестування та сертифікація ІТ фахівців проходить на нашій власній платформі TestProvider.com Ви отримуєте завірений сертифікат від CyberBionic Systematics, який підтверджує рівень ваших знань та збільшує шанси на успішне працевлаштування. Кожен сертифікат має серійний номер, роботодавець може його перевірити та переконатися у справжності сертифіката.Готовий
почати навчання?
Відправляй заявку та зафіксуй свою знижку на навчання
Компанії, в яких працюють наші студенти
Залишилися питання?
Підкажемо, з чого почати, яку спеціальність обрати і як знайти першу роботу.
Про курс 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.
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.