O que você aprenderá_

Compreenda e avalie métricas como Tempo de CPU, latência, throughput e uso de memória para diagnosticar gargalos em qualquer aplicação Python.
Entenda onde seu código está lento, utilizando ferramentas avançadas como cProfile, py-spy e line_profiler para identificar as linhas de código problemáticas.
Desvende os Internals do Python, dominando o funcionamento e as implicações do GIL (Global Interpreter Lock), e conheça alternativas de runtime como CPython, PyPy, Numba e Cython.
Aprenda a integrar e executar códigos escritos em C dentro do Python para tarefas computacionalmente intensivas.
Desenvolva uma visão estratégica para otimizar, diferenciando a otimização micro da macro e aplicando conceitos de complexidade de tempo.
Utilize técnicas avançadas de otimização, explorando a eficiência de diferentes estruturas de dados (listas vs. dicionários) e substituindo loops por list comprehensions, map/filter e geradores.
Implemente soluções que aproveitam múltiplos núcleos de CPU usando threads e processos para aumentar o throughput.
Aplique Caching distribuído e técnicas de balanceamento de carga para distribuir a requisição e garantir a alta disponibilidade e performance do seu backend.

Público alvo_

Este curso é indicado para profissionais e estudantes de tecnologia que buscam aprimorar sua compreensão em design de software por meio do Backend de Alto Desempenho em Python, aprendendo a analisar e otimizar a performance de sistemas existentes, dominar os internals do Python (GIL, CPython) e aplicar técnicas avançadas de profiling, concorrência, e escalabilidade para construir soluções que atendam a altos requisitos de latência e throughput.

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Curso atualizado em 02/12/2025

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Ementa

Fundamentos de Desempenho: Tempo de CPU, latência, throughput, uso de memória
- Profiling: cProfile, py-spy, line_profiler
- Internals do Python: GIL (como funciona, roadmap - vai ser expluído em futuras versões) CPython, PyPy, Numba e Cython
- Executar códigos C em Python
- Complexidade: O(1), O(n), O(n2)... otimização micro vs macro
- Técnicas de Otimização de Código: Estruturas de dados - eficiencia (listas vs. tuplas vs. dicionários) Evitando loops (list comprehensions, map/filter, geradores) Caching
- Paralelismo e Concorrência: Threads, processos
- Caching distribuído e balanceamento de carga

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