Какие компетенции особенно прокачены?

Основные компетенции

Моя специализация охватывает полный спектр backend-разработки на Python с акцентом на высоконагруженные системы и архитектуру.

Backend-разработка и веб-фреймворки

FastAPI и асинхронное программирование — мой основной стек. Я глубоко понимаю async/await, работаю с Starlette, практикую правильную обработку ошибок и валидацию данных через Pydantic. Регулярно оптимизирую производительность асинхронного кода.

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, Field
import asyncio

app = FastAPI()

class UserSchema(BaseModel):
    name: str = Field(..., min_length=1, max_length=255)
    email: str

@app.post("/users")
async def create_user(user: UserSchema):
    # Валидация происходит автоматически
    return {"id": 1, "user": user}

Django используется реже, но я свободно работаю с ORM, миграциями, DRF (Django Rest Framework). Понимаю систему middleware, signals, контекст request/response.

Базы данных и ORM

PostgreSQL — моя основная БД. Работаю с индексами, query optimization, EXPLAIN ANALYZE. Использую SQLAlchemy как ORM с правильным проектированием relationships. Практикую raw SQL для сложных запросов.

from sqlalchemy import create_engine, select
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB

engine = create_engine("postgresql://...", echo=False)

with Session(engine) as session:
    # Оптимизированный запрос с join
    stmt = select(User).where(User.active == True)
    users = session.scalars(stmt).all()

MongoDB и NoSQL опыт есть, но я предпочитаю PostgreSQL за ACID и надёжность.

Архитектура и дизайн

Clean Architecture / DDD (Domain-Driven Design) — это мой подход к структуре проектов. Разделяю слои: domain → application → infrastructure → presentation. Понимаю concepts (aggregate, repository, use case) и применяю их на практике.

Микросервисная архитектура — опыт с Kubernetes, Docker, inter-service communication (REST, gRPC). Работал с API Gateway, service discovery, circuit breakers.

Асинхронность и производительность

Асинхронное программирование — не просто использую async/await, а разбираюсь в event loop, coroutines, difference между asyncio и threading. Знаю, когда использовать какой подход.

Оптимизация — работаю с connection pooling (asyncpg), кешированием (Redis), batch processing. Профилирую код с помощью cProfile и flame graphs.

Тестирование

pytest — пишу unit, integration и e2e тесты. Использую fixtures, mocking (unittest.mock, pytest-mock), параметризацию. Test coverage > 90% — стандарт для моего кода.

import pytest
from unittest.mock import AsyncMock, patch

@pytest.mark.asyncio
async def test_user_creation():
    service = UserService()
    result = await service.create_user(name="John")
    assert result.id is not None

Integration тесты с реальной БД (test containers) и Redis.

DevOps и deployment

Docker — пишу Dockerfile, docker-compose стеки. Понимаю слои образов, optimization.

CI/CD — GitHub Actions, GitLab CI. Автоматизирую тесты, линтинг (ruff, black), деплой.

Мониторинг и логирование — Prometheus, Grafana, ELK Stack. Правильное логирование структурированных данных (JSON).

Прочие навыки

• Python 3.10+ с типизацией (type hints, Pydantic)
• Git — работаю с branching, rebase, squash commits
• Concurrency patterns — race conditions, deadlocks, locks
• Документирование — API docs (OpenAPI/Swagger), архитектурная документация

Мой подход: solid fundamentals + continuous learning. Я не просто пишу рабочий код, а понимаю, почему он работает и как его оптимизировать.