Flask 교육

Flask 교육

Local instructor-led live Flask training courses in 대한민국.

회원 평가


Flask Course Outlines

코스 이름
코스 이름
14 시간
Flask Python웹 서비스를 개발하기위한 마이크로 프레임 워크입니다. Flask다른 프레임워크와 달리 외부 라이브러리에 대한 종속성이 없기 때문에 가볍고 빠릅니다. 이 강사가 주도하는 라이브 교육(현장 또는 원격)은 Python 및 Flask갖춘 REST API를 구축하려는 백엔드 개발자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다.
  • Flask 웹 응용 프로그램이 백 엔드의 데이터베이스를 읽고 쓸 수 있도록 REST API를 구현합니다.
  • 새로 고침 토큰과 같은 고급 인증 기능을 개발합니다.
  • 향후 Python 프로젝트를 위해 재사용 가능한 백 엔드를 빌드합니다.
  • SQL연금술로 데이터 저장을 간소화합니다.
  • REST API를 클라우드 기반 서버에 배포합니다.
코스 의 형식
  • 대화형 강의 및 토론.
  • 연습과 연습을 많이.
  • 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 지정 옵션
  • 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하십시오.
14 시간
이 실용적인 과정은 첫 번째 웹 응용 프로그램을 만들고 유지하려는 Python 개발자에게 제공됩니다. 또한 Django 또는 Web2py 와 같은 다른 웹 프레임 워크에 이미 익숙하고 마이크로 프레임 워크 (즉, 자체 포함 된 범용 솔루션을 제공하는 대신 타사 라이브러리를 결합하는 프레임 워크) 변경을 사용하는 방법을 배우려는 사람들에게도 제공됩니다 과정. 이 과정의 중요한 부분은 Flask 자체 (소규모)가 아니라 Flask 프로젝트에서 자주 사용되는 타사 라이브러리 및 도구에 전념합니다.
14 시간
Flask is a micro-framework for developing web applications in Python. Unlike other frameworks, Flask does not have any dependencies on external libraries, making it lightweight and fast. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the advanced features of Flask to build scalable web applications on top of MongoDB. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up the necessary development environment to start developing web applications with Flask.
  • Get to know the advanced concepts and techniques for real-world Flask projects.
  • Build a RESTful API server on top of MongoDB.
  • Learn how to containerize, test, and deploy microservices with Flask, Docker, and Amazon EC2.
  • Gain some insights on the advanced Flask integrations for scaling web applications.
Format of the Course
  • Interactive lecture and discussion.
  • Lots of exercises and practice.
  • Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
  • This course is focused on integrating Flask with MongoDB, but other software tools (Docker, Amazon EC2, etc.) may be used for advanced learning. Please let us know if you have any specific requirements or preferences.
  • To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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