Рамис Сабирзянов

Python, Django, FastApi, Flask, SQLAlchemy, ООП, Git, Pytest, DjangoORM, API REST, SQL, HTML, CI/CD, Asyncio, Протокол HTTP, Настройка окружения, Docker, Docker-compose, Postgresql, Pandas, Redis, Selenium, Scrapy, BS4

referrals

RESTful API сервис для реферальной системы. Реализовано:
регистрация и аутентификация пользователя (JWT, Oauth 2.0), аутентифицированный пользователь имеет возможность создать или удалить свой реферальный код. Одновременно может быть активен только 1 код. При создании кода обязательно должен быть задан его срок годности. Возможность регистрации по реферальному коду в качестве реферала.
Технологический стек:
Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Asincpg, Redis, PyJWT, Docker, Docker-compose, Uvicorn, Pydantic, Poetry, Git, Flake8

task manager

Приложение для системы управления задачами. Оно позволяет устанавливать задачи, назначать исполнителей и изменять их статусы. Для работы с системой требуется регистрация и аутентификация.
При выполнении данного проекта получил такие навыки как:
- разработка веб-приложений (Django)
- реализация аутентификации и авторизации
- реализация фильтрации с помощью библиотеки django-filter
- тестирование (django.test)
- созданию сущностей с помощью ORM и описанию связей между ними (o2m, m2m)
- реализация CRUD–операций
- перевод и локализация (i18n)
Технологический стек:
Python, Django, DjangoORM, DjangoTest, Gunicorn, Bootstrap5, HTML, Django-Filter, Poetry, PostgreSQL, Psycopg2-binary, Git, Flake8,

money spent

Небольшой телеграм бот для управления финансами. Сейчас проект находится в работе, основной функционал уже реализован (MVP), с использованием асинхронных функций. Предстоит рефакторинг.

Технологический стек:
Python, Python-telegram-bot, Asyncpg, Docker, Docker compose, PostgreSQL

gendiff

Программа, которая определяет разницу между двумя структурами данных.
Поддерживаемые форматы входных данных: yaml, json.
При выполнении данного проекта получил такие навыки как:
- создание CLI-утилит с помощью модуля argparse
- написание тестов используя библиотеку pytest, используя фикстуры
- работа с разными форматами данных (json, yml)
- работа с коллекциями
- построение и обход деревьев. Использование рекурсии.
- работа CI Github Actions

Технологический стек:
Python, Poetry, Git, Pytest, CI GitHub Actions, Flake8

page analyzer

Это полноценное приложение на базе фреймворка Flask, которое анализирует сайты на предмет их SEO-пригодности.
При выполнении данного проекта получил такие навыки как:
- разработка веб-приложений (Flask)
- работа с HTTP запросами.
- работа с переменными окружения (.env, python_dotenv)
- создание и использование подключений к БД
- применение SQL запросов
- взаимодействие с базой данных (PostgreSQL)
- парсинг HTML используя библиотеку Beautifulsoup4
- деплой приложения на PaaS (render.com)

Технологический стек:
Python, Poetry, Flask, Git, Pytest, Psycopg2-binary, Beautifulsoup4, HTML, Bootstrap5, PostgreSQL, Gunicorn, CI GitHub Actions, Flake8