Обо мне
Я веб-разработчик. Получаю высшее образование по профилю программная инженерия - 3 курс ИТИС КФУ. Разрабатываю веб-приложения при помощи Django, Flask, Vue. Кроме того, имеется практика в написании парсеров с помощью библиотеки requests и Beautiful Soup, имеется опыт работы с Telegram Bot. Работаю в частности с PostgreSQL, вместе с тем имеются знания MySQL. Ранние проекты были развернуты при помощи Docker и GitLab CI/CD.
Образование
Бакалавриат
Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань
ИТИС, Программная инженерия, 3 курс
сентябрь 2021 - июнь 2025
Стек технологий
|
Programming languages Python 3.10v Js (Node.js 18.5.0v) |
Backend
third-party packages Django Rest Framework (DRF) Celery (with Redis) Swagger Pytest Poetry |
Frameworks Django 4.2v React 18.0v Vue.js 3.2v Flask 2.2v |
Frontend
layout HTML CSS Bootstrap 5v |
Database
PostgreSQL MySQL |
Other
Git Docker CI/CD with GitLab |
Проекты
март 2023 -
май 2023
Web
Данный проект индивидуальный, серверная часть (backend) на писана на Django (DRF), визуальная часть (frontend) в свою очередь на Vue.js. Данный сервис помогает людям проводить различные мероприятия или вебинары, как онлайн так и офлайн, устраивать митапы и много другое. Пользователи могут выбирать и подписываться на различного рода мерпориятия, которые им понравились и посещать их.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, JS, фреймворк: Django, Vue.js, PostgreSQL, git, Docker, REST API, частично CI/CD
август 2022 -
август 2023
Web (Smart Education Lab)
Данный проект закрытый, он был реализован командой по заказу ботанического сада - API на фреймворке Django, а пользовательская часть на Vue.js. Суть проекта заключается в том, что мы создали микросервис по оцифровке растений. Каждый работник того или иного ботанического сада имеет возможность авторизоваться и начать добавлять растения в список. Также имеет имеет возможность просмотра и изменения растений. Данный сервис помогает сотрудникам в более удобном формате структурировать и описывать растения, которые находятся у них в садую.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, JS, фреймворк: Django, Vue.js, PostgreSQL, git, Bootstrap, Docker, REST API, частично CI/CD
октябрь-декабрь 2022
Web
Данный проект был реализован в процессе прохождения курса по фреймворку Django. Суть проекта заключается в том, что мы создали микросервис с заметками. Каждый пользователь имеет возможность регистрироваться, оставлять свои заметки, их редактировать и много другое. Также была редактирована панель администрирования django, проведена работа с API (DRF) и с контейнерами Docker, а также пробный деплой сайта при момощи CI/CD.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, фреймворк: Django, PostgreSQL, git, Bootstrap, Docker, REST API, частично CI/CD
октябрь-декабрь 2022
GUI
Данный проект был командным, выполнен на питоновоской библиотеке PyQT6. Это десктопное приложение написанное на сокетах, то есть два игрока могли сыграть одновременно на одном компьютере.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, библиотеки: PYQT6, git.
сентябрь-октябрь 2022
Web
Данный проект написан на микрофреймворке Flask. Это интернет магазин. Вы можете просматривать продукты на главной странице, для совершения покупок вам нужно войти или зарегистрироваться. Каждый авторизованный пользователь имеет право совершать покупки, а также отслеживать свои заказы, добавлять товары в избранное и редактировать профиль.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, фреймворк: Flask, PostgreSQL, Ajax, Bootstrap, git.
июль 2022
Парсинг
Проект был выполнен на летней практике по окончании первого курса. Основная задача заключалась в том, чтобы спарсить продукцию магазина "Лента", осуществить выгрзуку данных в GoogleSheets (при помощи соответствующего API), далее проанализировать полученные данные, используя DataLens от Яндекса (построить разного рода дашборды) и разместить это на сайте, предварительно захостив его на Jino.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, библиотеки: Selenium, requests и Beautiful Soup, git, сервисы DataLens, Google API.
апрель-июнь 2022
Алгоритмы
Данные проекты командные. Разрабатывались в процессе изучения различных алгоритмов и структур данных. Здесь реализованы: очередь с приоритетом и сортировка Шелла. Были построены графики зависимостей с целью оценки скорости работы. Также были изучены и другие алгоритмы - изучение проходило на языке C++. С целью поддержания алгоритмических знания периодически решаю задачи на LeetCode.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, библиотеки: pandas, numpy и matplotlib, git, MySQL.
апрель-июнь 2022
Телеграм бот
Это мой первый командный проект Telegram Bot - электронная библиотека. В ней вы можете получить книги для прочтения и даже оформить подписку для премиум книг. Для создания проекта нам потребовалось написание ТЗ (блок-схемы) - Figma, создание концепутальной модели (экраны интерфейса) - draw.io, а также создание макета базы данных - Figma. Кроме того, для удобства работы в команде было освоено Trello с целью отслеживания и структурирования задач.
Используемые технологии: Python 3.7 и выше, библиотеки: python-telegram-bot и python-dotenv, git, MySQL.