Backend
Что должен знать Python-разработчик: база для успешного старта
tony_dev
Иконка календаря 08.09.2025
Иконка чата 0
Иконка глаза 43
 

Python остаётся одним из самых востребованных языков разработки. Его используют в веб-разработке, анализе данных, автоматизации, ML и DevOps. На 2025 год Python уверенно удерживает лидерство по количеству активных разработчиков и проектов в open-source. Но важно понимать: сегодня от программиста ждут не только знания синтаксиса, но и умение работать в современной экосистеме.

Python в 2025 году

Основные тенденции:

  • Рост популярности FastAPI. Этот лёгкий и быстрый фреймворк уверенно обгоняет Flask и почти догнал Django. Он стал стандартом де-факто для создания REST и gRPC сервисов.
  • Переход на Pydantic v2. Валидаторы данных переписаны под pydantic-core на Rust, что делает валидацию быстрее и удобнее.
  • SQLAlchemy 2.0. Новый стиль декларативных запросов и акцент на типизацию.

Инструменты нового поколения:

  • uv — универсальный инструмент для работы с версиями Python, окружениями и зависимостями;
  • Ruff — сверхбыстрый линтер и форматтер, вытесняющий Black и Flake8.

Python 3.13 и новые горизонты: в язык внедряют экспериментальный JIT-компилятор и free-threaded режим без GIL. Это пока не стало стандартом, но работодатели ждут, что разработчики хотя бы понимают, что такое GIL и зачем нужны эти изменения.

Реклама. ООО «ЯНДЕКС». ИНН: 7736207543
Станьте Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев. На курсе вы освоите Django, FastAPI, базы данных, Docker и CI/CD. Соберёте портфолио из 13 проектов: сайты, приложения, API и боты. После выпуска получите диплом и помощь с трудоустройством.
Начать бесплатно

Базовые навыки Junior Python-разработчика

Чтобы претендовать на первую позицию в 2025 году, нужно уметь не только «писать код на Python», но и владеть современными инструментами, подходами к тестированию и базами данных.

Ядро языка

  • уверенное владение коллекциями, итераторами, генераторами;
  • работа с исключениями и контекстными менеджерами;
  • понимание принципов ООП и композиции.

Типизация

📢 Подписывайтесь на наш Telegram-канал.

Там вы найдете анонсы обучающих статей и видео, готовый код для ваших проектов и увлекательные курсы. Ничего лишнего — только практика, вдохновение и развитие.

👉 https://t.me/codelab_channel

Python остаётся динамическим, но аннотации типов стали обязательной практикой. Работодатели ждут, что вы знакомы с:

  • typing.Annotated, TypedDict, Self;
  • современным синтаксисом дженериков (PEP 695);
  • инструментами проверки: mypy или pyright.

Асинхронность

Всё больше сервисов строится на asyncio. От джуна требуется:

  • знание ключевых конструкций async/await;
  • умение работать с TaskGroup, отменой и таймаутами;
  • понимание, когда выбрать асинхронность, а когда — многопоточность или процессы.

Тестирование и качество кода

  • написание юнит- и интеграционных тестов на pytest;
  • использование фикстур и моков;
  • применение Ruff как линтера и форматтера;
  • настройка pre-commit для автоматической проверки кода.

Окружения и пакетирование

Современный стандарт — pyproject.toml (PEP 621). Джун должен уметь:

  • создавать виртуальные окружения через venv или uv;
  • управлять зависимостями (pip-tools, uv, Poetry);
  • собирать простые пакеты.

Работа с базами данных

  • знание SQL (JOIN, индексы, транзакции);
  • умение писать запросы через SQLAlchemy 2.0;
  • опыт миграций с помощью Alembic.

Контейнеры и CI/CD

  • умение писать простые Dockerfile и docker-compose.yml;
  • базовая настройка CI в GitHub Actions (линтеры, тесты, сборка).

Таблица: Минимальный набор навыков Junior Python-разработчика в 2025

Область Что нужно знать Инструменты/Примеры
Язык Списковые выражения, генераторы, ООП, исключения Python 3.12–3.13
Типизация Аннотации, PEP 695, статическая проверка mypy, pyright
Асинхронность async/await, TaskGroup, отмена задач asyncio, HTTPX
Тестирование Юнит/интеграционные тесты, фикстуры pytest, responses, Ruff
Пакетирование pyproject.toml, управление зависимостями uv, pip-tools, Poetry
БД и ORM SQL, миграции, декларативные запросы PostgreSQL, SQLAlchemy 2.0
Контейнеризация/CI Сборка и запуск приложений, автоматизация Docker, GitHub Actions

Трек-специфика: что именно ждут от Junior Python-разработчика

Python остаётся универсальным языком, и требования к джунам зависят от того, в какой области вы хотите развиваться. Несмотря на общую базу (Python, тесты, базы данных, Git, контейнеры), работодатели ожидают, что кандидат хотя бы поверхностно знаком с инструментами своей будущей специализации.

Backend-разработка

Это самый популярный трек для начинающих.

  • Фреймворки: FastAPI (лидер по востребованности), Django, реже Flask.
  • Валидация данных: Pydantic v2 — стандарт де-факто.
  • ORM и БД: SQLAlchemy 2.0, Alembic, PostgreSQL.
  • Фоновые задачи: Celery, RQ.
  • Интеграции: Redis, внешние API, асинхронные клиенты (HTTPX).
  • Безопасность: JWT, OAuth2, CORS, CSRF, работа с секретами.
  • Наблюдаемость: логи, метрики, OpenTelemetry.

⚡ Совет: джун должен уметь самостоятельно поднять мини-сервис с авторизацией, CRUD-операциями, миграциями и тестами.

Data и ML-направление

Если вы хотите работать с данными, нужно знать:

  • Библиотеки: NumPy, pandas, Polars.
  • Визуализация: Matplotlib, Plotly.
  • ML-инструменты: scikit-learn для базовых моделей, Jupyter для исследований.
  • Инфраструктура: развёртывание модели как API через FastAPI + Docker.
  • Валидация данных: Pydantic для «грязных» входных данных.

Здесь ценится умение построить рабочий пайплайн: от загрузки и очистки до первой модели и API-обёртки.

Автоматизация и QA

Python часто используется в автоматизации тестов и внутренних процессов:

  • HTTP/CLI-скрипты: взаимодействие с API, интеграции.
  • Парсинг: requests, BeautifulSoup, scrapy.
  • Автотесты: pytest + Playwright или HTTPX.
  • CI-отчёты: интеграция тестов в пайплайн.

💡 Современные QA-команды ожидают, что джун умеет писать тесты так же чисто и читаемо, как основной код.

Как составить резюме, чтобы его открыли

Резюме джуна должно быть коротким, структурированным и максимально конкретным. Помните: рекрутер тратит на просмотр документа 15–30 секунд.

Структура резюме

  • Обо мне — 1–2 предложения: кто вы и чего ищете.
  • Навыки — стек, которым реально владеете.
  • Проекты и опыт — конкретные достижения и пет-проекты.
  • Образование — вуз/курсы (если релевантны).
  • Контакты — email, GitHub, LinkedIn.

Пример блока «Навыки»

Python 3.12–3.13 • FastAPI / Django • Pydantic v2 • SQLAlchemy 2.0 • PostgreSQL • pytest • Docker / Compose • GitHub Actions • uv / pip-tools • Ruff, pre-commit • asyncio

Как описывать проекты

Не пишите «делал сайт на Django». Пишите результат и технологии:

Было: «Создавал REST-API».

Стало: «Реализовал REST-API задач на FastAPI: аутентификация JWT, фильтрация и пагинация; написал 60+ тестов на pytest; настроил CI на GitHub Actions».

Таблица: ошибки и хорошие практики

Ошибка Как лучше оформить
«Знаю Python, Django, SQL» «Python 3.12–3.13, FastAPI/Django, SQLAlchemy 2.0, PostgreSQL»
«Делал сайт» «Разработал API для задач: JWT-авторизация, CRUD, миграции Alembic»
«Учился на курсах» «Прошёл курс по Python Backend: итоговый проект — сервис заметок на FastAPI + Docker»
Нет GitHub/портфолио Репозитории с 2–3 пет-проектами, README и CI

⚡ Главное правило: резюме должно поместиться на один экран, быть ATS-дружественным (чистый текст, без картинок и колонок) и содержать ключевые слова из вакансии.

Пет-проекты: зачем они нужны и какие выбрать

У джуна почти никогда нет большого коммерческого опыта. Именно поэтому работодатели смотрят на пет-проекты: они показывают, что вы реально умеете, как пишете код и насколько аккуратно работаете с инструментами.

Пет-проекты — это не «игрушки ради игрушек», а маленькие учебные продукты, максимально приближённые к реальным задачам.

Зачем нужны пет-проекты

  • Они помогают выделиться среди десятков резюме.
  • Их можно показать на собеседовании как портфолио.
  • На них тренируются рабочие навыки: тесты, CI, базы данных, Docker.
  • Это быстрый способ понять, нравится ли вам выбранное направление (бэкенд, data или автоматизация).

Примеры проектов

«КиноРейтинг»

  • Мини-сервис, где пользователи могут оставлять отзывы на фильмы.
  • Что учит: работа с API, CRUD-операции, регистрация и логин, пагинация, фильтры.
  • Технологии: FastAPI + PostgreSQL + SQLAlchemy, JWT-авторизация, Alembic для миграций, pytest для тестов.
  • Чем полезен: это ближе к реальному продукту, чем «таск-менеджер».

«Велосипедный прокат»

  • Приложение для учёта велосипедов, аренды и возврата.
  • Что учит: работу с базой данных, транзакции, обработку дат и времени, простую бизнес-логику.
  • Технологии: Django или FastAPI, PostgreSQL, Docker Compose для локальной разработки.
  • Чем полезен: показывает умение работать с более сложной логикой и связями в БД.

«ETL для интернет-магазина»

  • Скрипт, который берёт данные о заказах из API магазина, очищает их и сохраняет в базу.
  • Что учит: обработку «грязных» данных, SQL и пайплайны.
  • Технологии: pandas или Polars, Pydantic для валидации, SQLAlchemy для записи в БД.
  • Чем полезен: ценен для data-направления и аналитики.

«Telegram-бот погоды»

  • Бот, который показывает прогноз погоды и умеет присылать уведомления.
  • Что учит: работу с внешними API, асинхронность, обработку ошибок.
  • Технологии: aiogram, requests/httpx, asyncio.
  • Чем полезен: демонстрирует навыки интеграции и асинхронного программирования.

Как оформить проект

  • README: как запустить за 3–5 шагов, скриншоты, примеры запросов.
  • Тесты: хотя бы несколько автотестов на pytest.
  • CI/CD: простой пайплайн в GitHub Actions — линтеры и тесты.
  • Docker: возможность запустить проект в контейнере.

Как эффективно откликаться на вакансии

Многие джуны думают: «Достаточно рассылать резюме во все компании подряд». Но так вы быстро выгорите, а ответов будет мало. Откликаться нужно грамотно.

Подготовьте пакет кандидата

Перед началом поиска у вас должно быть:

  • резюме (1 страница, ATS-дружественное, без картинок);
  • GitHub с 2–3 аккуратными пет-проектами;
  • профиль LinkedIn или Хабр Карьеры;
  • короткое сопроводительное письмо.

Как откликаться правильно

Фокусируйтесь на релевантных вакансиях

Если в вакансии указан стек (например, FastAPI + PostgreSQL), подчеркните эти технологии в резюме.

Пишите короткие сопроводительные письма

Вместо банального «Прошу рассмотреть моё резюме» напишите:

«Добрый день! У меня есть проект на FastAPI + SQLAlchemy, где реализована авторизация и миграции Alembic. Думаю, мой опыт будет полезен вашей команде.»

Используйте рефералы

Если нашли сотрудника компании в LinkedIn, можно вежливо написать:

«Вижу, что у вас открыта позиция Junior Python. Вот мой проект на GitHub [ссылка]. Буду благодарен за рекомендацию.»

Не бойтесь follow-up’а

Если спустя неделю нет ответа — напомните о себе коротким письмом. Это нормальная практика.

Таблица: ошибки и хорошие практики

Ошибка Как правильно
Массовая рассылка резюме Таргетированные отклики на подходящие вакансии
Сухое письмо Короткое сопроводительное с упоминанием стека
Нет GitHub с кодом 2–3 пет-проекта с README и тестами
Молчание после отклика Follow-up через 7–10 дней

Вопросы на собеседовании: чего ждать от интервьюера

Собеседование на позицию Junior Python-разработчика редко ограничивается только «расскажите о себе». Обычно проверяют три вещи: базовые знания языка, умение рассуждать и способность решать практические задачи.

Теоретические вопросы

Здесь важно показать понимание основ, а не зубрёжку:

  • Итераторы и итерируемые объекты: чем отличаются?
  • Генераторы: зачем нужны и когда экономят память?
  • Контекстные менеджеры: как работает with open() и как написать свой через contextlib?
  • GIL (Global Interpreter Lock): что это и как влияет на многопоточность? Почему в Python 3.13 появился экспериментальный режим без GIL?
  • Типы данных: чем отличаются изменяемые от неизменяемых, почему список нельзя использовать как ключ словаря?

Вопросы по современному стеку

Интервьюер хочет убедиться, что вы знакомы с актуальными инструментами:

  • Зачем нужны аннотации типов и как проверить их с помощью mypy или pyright?
  • Как работает валидация данных в Pydantic v2?
  • Что нового в SQLAlchemy 2.0 и как писать запросы в декларативном стиле?
  • Как организовать тесты с помощью pytest и почему многие команды переходят на Ruff?
  • Что лежит в pyproject.toml и зачем нужен PEP 621?

Практические задания

Очень часто дают короткие задачи «на код»:

  • Написать функцию, которая «расплющит» список списков.
  • Реализовать простой REST-эндпоинт /register или /login на FastAPI.
  • Составить SQL-запрос: «вывести 10 последних заказов пользователя вместе с суммой».
  • Протестировать функцию, которая ходит во внешнее API (через мок).
  • Написать асинхронный код: сходить в несколько API и вернуть результаты с таймаутом.

Чек-лист джуна перед откликом

Перед тем как отправлять резюме, убедитесь, что у вас всё готово. Вот список, по которому можно быстро пройтись:

Пункт проверки Что должно быть сделано
Проекты Репозитории запускаются в пару команд, есть README, скриншоты, тесты.
Стандарты В проекте есть pyproject.toml, настроен линтер (Ruff) и статический анализ (mypy/pyright).
Тесты Юнит- и интеграционные тесты проходят локально и в CI.
CI/CD Настроен GitHub Actions: линты → тесты → сборка Docker-образа.
Документация В README есть инструкция «Как запустить за 5 минут».
Секреты В Dockerfile и репозитории нет паролей/ключей, есть .env.example.
Резюме Один экран, ATS-дружественный, с ключевыми словами из вакансии.
GitHub В закреплённых репозиториях 2–3 аккуратных пет-проекта.

Чтобы успешно пройти собеседования и получить оффер, Junior Python-разработчику в 2025 году нужно не просто «знать язык», а показать базовую инженерную культуру: писать чистый код, использовать тесты, контейнеры и CI. Пет-проекты, грамотное резюме и осознанные отклики на вакансии — это ваши главные козыри. А чек-лист поможет убедиться, что всё готово к первому интервью.

Быстрый учебный маршрут для Junior Python-разработчика

Многие новички теряются: с чего начать, как структурировать обучение и что делать, чтобы за пару месяцев выйти на уровень, достаточный для собеседований? Ниже — примерный дорожный план на 6–8 недель, который можно адаптировать под себя.

Недели 1–2: основы языка и практики

  • Освежите синтаксис Python: коллекции, функции, исключения, работа с файлами.
  • Разберите ООП: классы, наследование, композиция.
  • Попробуйте статическую типизацию: typing, mypy или pyright.
  • Решите 30–40 задач на алгоритмы и структуры данных (например, на LeetCode).

Недели 3–4: веб и базы данных

  • Поднимите первый проект на FastAPI.
  • Добавьте PostgreSQL и ORM SQLAlchemy 2.0.
  • Освойте миграции через Alembic.
  • Реализуйте регистрацию, авторизацию, CRUD и пагинацию.
  • Покройте проект тестами на pytest.

Неделя 5: инженерная культура

  • Настройте линтер и форматтер (Ruff).
  • Добавьте статический анализ типов.
  • Подключите CI/CD: GitHub Actions, где запускаются тесты и проверки.
  • Оформите README: «Как запустить за 5 минут».

Неделя 6: работа с данными

  • Сделайте мини-ETL: возьмите данные из открытого API, обработайте их и сохраните в БД.
  • Попробуйте pandas или Polars.
  • Реализуйте простую валидацию входных данных через Pydantic.

Недели 7–8: завершение и подготовка

  • Доведите до ума 2–3 проекта: документация, тесты, Docker.
  • Составьте резюме под 1 экран.
  • Оформите GitHub с закреплёнными репозиториями.
  • Начните активно откликаться на вакансии (20–30 таргетированных откликов в неделю).
  • Подготовьтесь к собеседованиям: решайте практические задачи и повторяйте теорию по чек-листу.

Советы по мотивации

  • Работайте по принципу «один день — одна маленькая цель».
  • Ведите трекер прогресса (таблица или Notion).
  • Не зацикливайтесь на идеальности — лучше законченный проект «на троечку», чем вечный черновик.
  • Общайтесь в комьюнити: задавайте вопросы, участвуйте в код-ревью и хакатонах.

За 6–8 недель можно собрать рабочее портфолио, написать резюме и уверенно претендовать на первые позиции. Главное — не гнаться за количеством технологий, а довести до ума несколько проектов, которые будут отражать инженерные привычки: тесты, CI, документацию, Docker и чистый код.

Комментарии

0

Без регистрации и смс