Скорее всего ты уже
пытался изучить эти темы:
Асинхронность, потоки и процессы, смотрел статьи
и видео — но так и не понял, как это применять в реальной разработке
Проблема
01
Учебные примеры
не похожи на работу
Проблема
02
Непонятно, какой инструмент выбрать под задачу
Проблема
03
Знания есть, но цельной картины нет
Этот курс — твоя ступенька к росту
Если ты научишься применять конкурентность и параллелизм в продакшен проектах, ты сможешь выставлять это, как одно из самых сильных качеств при повышении грейда
Вот лишь немногие примеры компаний, кто требует знание этой темы:
— А разве можно изучить тему как‑то по‑другому?
—Да, ещё как! Вот как мы поступим…
Ты попадаешь на реальный продакшен проект с микросервисной архитектурой, который содержит грубые ошибки в использовании параллелизма и конкурентности
Ты попадёшь на реальный продакшен проект
И будешь расследовать причины его тормознутости
Это курс для действующих разработчиков
Тебе нужно знать:
FastAPI
PostgreSQL
Docker
Git
Дополнительные материалы
для углубления знаний
К каждой теме прилагается текстовый конспект, описывающий востребованность каждой библиотеки/технологии, а также приведены практические примеры её использования.
Q&A созвоны
Финальным заданием будет написание собственного проекта и его защита перед перед главным куратором — Senior разработчиком. Также вы получите код‑ревью и комментарии по нему в вашем проекте.
Обратная связь по домашним
заданиям от спикера курса
Создаётся по заранее продуманному техническому заданию. Он нужен, чтобы вы отработали навыки, освоенные на курсе, и поняли, как применять их в реальных задачах.
Собственный проект
для закрепления знаний
Курс представляет собой более 35 часов видеоуроков. Вы сможете проходить их в своём темпе в удобное время. Автор понятным языком объясняет материал в коротких видеоуроках по 5−10 минут.
Видеоразборы продакшен проекта
В курсе больше 30 практических заданий, они помогают закрепить материал на практике. В результате выполнения всех заданий вы напишите полноценный веб‑сервис для портфолио.
Теория на лайв‑лекциях
Курс представляет собой более 35 часов видеоуроков. Вы сможете проходить их в своём темпе в удобное время. Автор понятным языком объясняет материал в коротких видеоуроках по 5−10 минут.
Процесс обучения
Основная ценность курса —
постоянная практика
Ты будешь разбирать ошибки в продакшен коде вместе со спикером, и параллельно будешь писать свой проект с использованием новых технологий:
Потоки и процессы
Для нетипичной
IO/CPU нагрузки
Высокая нагрузка
Нагрузим 1000 RPS для имитации продакшена
Брокеры
*kafka для курса знать не надо
Для обработки больших потоков данных из Kafka
Websockets
Для трансляции лайв-событий
Локальные очереди
Для передачи данных внутри приложения
Внешние API
С таймаутами, распределенными rate limiter’ами и локами
Распределенные системы
Мьютексы и семафоры для координации распределенных запросов
Автор курса — Артём шумейко,
Senior Python Разработчик
Использовал multiprocessing для бэктестинга, потоки для краулеров криптобирж и async‑подход в микросервисной архитектуре
Самокат
ExSenior Engineer
Разрабатывал платформу аналитики данных с ETL для всех бизнес‑юнитов
FinTech (под NDA)
FullStack Developer
Разработал платформу мгновенного отображения сделок с нагрузкой >5000 op/sec
Курс по FastAPI
Автор и наставник
Спроектировал и записал курс по FastAPI, победив в номинации «Прорыв года» на Stepik со средней оценкой 4.9
Видео автора по теме:
Как FastAPI обрабатывает 1000+ запросов в секунду – Наглядный пример
Пишем Микросервисы на Python + Брокер RabbitMQ
Решаю ТЕСТОВОЕ ЗАДАНИЕ JUNIOR Backend Разработчика на Python
Тарифы
Продвинутый
Тебе будут доступны все материалы курса, еженедельные встречи, код-ревью от спикера курса и возможность сдать задания после окончания курса.
доступ к материалам на 2 года
доступ к общему чату
еженедельные встречи с ответами на вопросы и обсуждением ДЗ
код-ревью домашних заданий + обратная связь от спикера курса
возможность сдать ДЗ в течение 1 месяца после окончания курса
Собери сильную базу до осени
За 6 недель разберёшь конкурентность и параллелизм так,
чтобы применять их не только на курсе, но и в рабочих проектах
ГАРАНТИЯ ВОЗВРАТА
Если в течение 10 дней решите, что курс вам не подходит — вернём деньги.
ВЫГОДНАЯ СТОИМОСТЬ
Сейчас действует специальная стоимость для учеников первого потока.
БЕСПРОЦЕНТНАЯ РАССРОЧКА
Можно распределить стоимость обучения на 2 года без переплат и процентов.
Остались вопросы?
Напишите нам, и мы вам ответим в ближайшее время
© 2026 ИП Шумейко Артём Владимирович
ИНН 110103208338 ОГРНИП 323784700281112
Параллелизм в Python на примерах из реальной разработки
Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием куки и обработкой данных в соответствии с политикой конфиденциальности.
Анкета предзаписи
Заполните форму, чтобы получить доступ к обучению через Telegram-бот
Анкета предзаписи
Запись на консультацию
Мы свяжемся с вами, проведем бесплатную экскурсию по обучению и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Запись на консультацию
Мы свяжемся с вами, проведем бесплатную экскурсию по обучению и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Оставить заявку от компании
После того как вы оставите заявку, мы направим вам договор и условия обучения
В статьях и видео часто показывают упрощённые примеры: sleep, несколько запросов через gather и синтетические задачи без базы, кэша, брокеров, ретраев и ограничений, которые встречаются повсеместно. Синтаксис становится понятен, но всё равно непонятно, как использовать эти знания для решения рабочих задач.
Asyncio, потоки, процессы, очереди и воркеры — все помогают выполнять несколько задач одновременно, но применяются в разных сценариях. Из-за этого легко выбрать async там, где нужен процесс, или запустить очередь там, где хватило бы обычной фоновой задачи.
Можно знать async/await, слышать про GIL, использовать gather, Celery или TaskIQ — и всё равно не понимать, как эти части согласуются в одном сервисе. Главная сложность — научиться видеть, какой именно тип нагрузки перед вами и какой инструмент действительно подходит для конкретной задачи.
