Чему вы научитесь
- Находить узкое место в любом скрипте за пять минут с помощью cProfile
- Оценивать сложность кода на глаз - O(n), O(n²) и почему один цикл с in по списку уже квадратичный
- Выбирать структуру данных по замеру, а не по привычке: list, dict, set, deque, Counter
- Обрабатывать файлы в гигабайты без MemoryError через генераторы
- Кешировать с умом - lru_cache, cached_property, и когда кеш только вредит
- Отличать CPU-bound от I/O-bound и не пытаться лечить одно лекарством от другого
- Понимать GIL и выбирать между threading и multiprocessing осознанно
- Читать AI-сгенерированный код, находить в нём типовые проблемы и чинить до продакшена
О курсе
Цели курса.
Курс не учит синтаксису Python - это вы уже знаете. Он учит видеть, что код делает на самом деле: какие операции дорогие, где зашита квадратичная сложность, почему скрипт зависает на боевом объёме данных. И что с этим делать.
К концу курса вы умеете три вещи, которые отличают junior от middle. Измерять, а не гадать - профайлер вместо интуиции, конкретные числа вместо «вроде медленно». Принимать решения по данным - не «везде использовать словари», а «здесь словарь, потому что профиль показывает 80% времени на проверках вхождения». И валидировать чужой код, включая AI-сгенерированный, до того как он попадёт в продакшен.
Почему этот курс, а не другой. Большинство курсов оптимизации либо устарели - написаны под Python 3.7-3.9, где половина классических приёмов уже не работает - либо дают теорию Big O без практики. Здесь всё наоборот: каждая техника идёт с замером в формате «предсказали - проверили - объяснили разницу». Все числа автор получил живым запуском на CPython 3.12, а не переписал из учебников 2018 года - а на современном Python многие старые советы дают проценты вместо обещанных «в разы», и курс честно показывает где.
Отдельный разбор - валидация кода от нейросети: типовые проблемы AI-генерации и как их находить и чинить. Этого пока нет в других курсах по оптимизации.
Для кого этот курс
Начальные требования
Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с базой Python. Чтобы курс не оказался слишком сложным, перед стартом полезно уметь следующее.
По Python:
- Базовый синтаксис: переменные, условия (if/else), циклы (for, while)
- Функции: def, return, параметры, аргументы по умолчанию
- Базовые коллекции: list, dict, set, tuple, str и их основные методы (append, insert, remove, pop, get, keys, values, items)
- Чтение и запись файлов через open и with
- Базовые элементы функционального стиля: map, filter, lambda, list/dict comprehensions
- Желательно: понимание классов и
__init__(нужно начиная с модуля 4) - Желательно: установка пакетов через pip
По общим темам:
- Запуск Python-скриптов из терминала или среды разработки
- Понимание разницы между файлом и переменной в памяти
Програмное обеспечение:
- Python 3.10 или новее (оптимально 3.12 - совпадёт со всеми замерами курса)
- Любая среда разработки: IDLE, VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook
- Базовое знакомство с терминалом (открыть, выполнить команду, проверить версию Python)
Что НЕ нужно знать до старта:
- Алгоритмы и Big O - объясняются с нуля в модуле 3
- Профилирование, cProfile, tracemalloc - объясняется с нуля в модуле 2
- Многопоточность и многопроцессность - объясняется с нуля в модуле 10
- Английский на уровне чтения документации - все материалы курса на русском
Уровень опыта: примерно 6-12 месяцев активного изучения Python или базовый институтский/университетский курс. Если вы только что прошли "Python для начинающих" - стоит сначала закрепить базу на пет-проектах, потом возвращаться сюда.
Наши преподаватели
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Поддержка автора в Telegram-чате курса. Покупая курс, вы не остаётесь один на один с материалом. В закрытом Telegram-чате я отвечаю на вопросы по урокам, помогаю разобраться, почему конкретная техника не дала ожидаемого ускорения, и можно принести свой код - разберём узкое место вместе. Здесь же участники обсуждают реальные кейсы из своей работы, делятся находками и смотрят, как с похожими задачами справляются другие. Особенно полезно, если вы учитесь в одиночку или единственный Python-разработчик в команде.
- Шпаргалки, которые останутся с вами после курса:Таблица сложности встроенных операций Python - что O(1), что O(n), а что прячет квадратичность. Чек-лист оптимизации из 6 шагов - применим и к своему коду, и к AI-сгенерированному. Каталог топ-10 проблем AI-кода с готовыми фиксами. Это не «бонусные материалы для галочки» - это рабочие документы, к которым возвращаетесь на реальных задачах.
- Доступ навсегда и бесплатные обновления. Python развивается - выходят 3.13, 3.14, меняются замеры и инструменты. Материалы актуализируются, обновления приходят без доплат. Можно вернуться к любому уроку через год или освежить тему перед собеседованием.
- Сертификат Stepik. Выдаётся после прохождения всех модулей и набора порогового балла за задачи. Указывается в резюме.