Python Engineering

Python Engineering continuă exact competențele construite în Python Foundations și dezvoltă proiectarea, testarea, depanarea, persistența, interfețele și livrarea aplicațiilor Python mentenabile.

1. Engineering baseline and development workflow — medii reproductibile, structură de proiect, limitele dependențelor, linie de comandă, versionare și depanare bazată pe dovezi.
2. Python’s object and data model — identitate, mutabilitate, egalitate, hashing, copiere, referințe, scope și contractele obiectelor Python.
3. Domain modelling with classes and dataclasses — invariante, obiecte-valoare, entități, compoziție, responsabilități și serializare.
4. Interfaces, protocols and dependency direction — duck typing, contracte abstracte, protocoale, injecția dependențelor și adaptoare înlocuibile.
5. Iterators, generators and composable data pipelines — evaluare leneșă, iterare, transformări, streaming, memorie și terminare explicită.
6. Functions as engineering tools — funcții de ordin superior, closures, decoratori, context managers și comportament transversal controlat.
7. Errors, logging and operational diagnosis — erori de domeniu, chaining, cleanup, logging structurat, configurare și rapoarte utile.
8. Types and executable contracts — adnotări, generice, uniuni, narrowing, protocoale, analiză statică și validare la limite externe.
9. Automated testing and testable design — teste unitare, de integrare și contract, fixtures, doubles, invariante, acoperire și regresii.
10. Persistence and external boundaries — pathlib, fișiere structurate, tranzacții SQLite, migrări educaționale, clienți HTTP/API, timeout și izolare.
11. Concurrency and asynchronous foundations — sarcini CPU/I/O, anulare, timeout, concurență limitată și evitarea blocării sau stării comune nesigure.
12. Refactoring and delivery capstone — analiză, teste de regresie, refactorizare incrementală, împachetare, documentare și livrare.

Cursantul poate proiecta, testa, depana, refactoriza și documenta o aplicație Python mentenabilă și poate justifica limitele dintre obiecte și funcții, tipurile, persistența, tratarea erorilor și alegerea unui model de concurență.

Operations Tracker — aplicație modulară cu import și validare de date, persistență tranzacțională, interfață CLI și/sau HTTP delimitată, operație asincronă prin adaptor controlat, logging structurat și teste unitare și de integrare.

Cui se adresează Python Engineering?
Programul se adresează cursanților de Gimnaziu, Liceu, Studenților și Adulților care stăpânesc competențele Python Foundations. Contextele, autonomia și complexitatea proiectelor sunt adaptate categoriei, dar standardele de corectitudine, testare și siguranță rămân aceleași.

Este obligatoriu să fi urmat Python Foundations la Carpathica Academy?
Nu. Este obligatoriu nivelul de competență, nu un anumit certificat. Punctul de plecare este stabilit printr-o discuție verbală despre lucrul cu funcții și module, persistență JSON, tratarea erorilor, testarea și modificarea controlată a unei aplicații necunoscute. Eventualele lacune primesc un plan delimitat de remediere.

Când începe și cum se desfășoară programul?
Grupa începe la 14 septembrie 2026, se încheie cel târziu la 31 mai 2027 și lucrează ghidat online într-o sesiune de două ore pe săptămână eligibilă. Nu sunt programate sesiuni în vacanțele școlare sau în zilele libere aplicabile. Ziua și ora exactă se confirmă înaintea începerii grupei.

Ce proiect final construiește cursantul?
Operations Tracker este o aplicație Python modulară cu validare, persistență tranzacțională, interfață CLI și/sau HTTP delimitată, operație asincronă controlată, logging structurat și teste automate.

Cum este evaluat progresul?
Fiecare modul cere un rezultat observabil, teste, explicație individuală, analiză a erorilor, remediere și transfer pe o situație nouă. Proiectul final trebuie modificat și susținut de cursant, nu doar prezentat ca rezultat finit.

Ce urmează după Python Engineering?
Cursantul care demonstrează competențele de ieșire poate continua cu Python Performance Engineering, unde măsurarea, algoritmii, memoria, I/O și concurența devin obiectul central al optimizării.