کتاب راهکارهای پیشرفته افزایش سرعت و کارایی در زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفسر PyPy با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیشرفته افزایش سرعت و کارایی در زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفسر PyPy

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت منابع در برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تحلیل عملکرد و اندازه‌گیری زمان اجرا در پایتون
  • 2. شناخت تفاوت‌های ساختاری در مفسرهای CPython و PyPy
  • 3. مدیریت حافظه و نحوه عملکرد Garbage Collector در پایتون
  • 4. ارزیابی پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها با نماد O بزرگ
  • 5. استفاده از پروفایلرها برای شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
  • 6. اصول بهینه‌سازی کدهای پایتون با تمرکز بر مدیریت اشیاء
  • 7. بهینه‌سازی ساختارهای داده داخلی و لیست‌ها
  • 8. استفاده هوشمندانه از دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها برای افزایش سرعت جستجو
  • 9. تکنیک‌های مدیریت حافظه در توابع و کلاس‌ها
  • 10. بررسی تأثیر نوع داده‌ها بر مصرف منابع سیستم
  • 11. بهره‌گیری از ژنراتورها و تکرارکننده‌ها برای کاهش بار حافظه
  • 12. مدیریت بهینه رشته‌ها و عملیات الحاق در پایتون
  • 13. کاربرد کتابخانه NumPy برای پردازش‌های سنگین عددی
  • 14. استفاده از Cython برای تبدیل کدهای پایتون به کدهای کامپایل‌شده
  • 15. بهینه‌سازی فراخوانی توابع و کاهش سربار فراخوانی‌های مکرر
  • 16. معرفی JIT Compilation در مفسر PyPy و مکانیزم عملکرد آن
  • 17. استراتژی‌های پیاده‌سازی کد برای بهره‌وری حداکثری از PyPy
  • 18. تفاوت‌های بهینه‌سازی در PyPy نسبت به CPython
  • 19. مدیریت همزمانی و استفاده از کتابخانه asyncio برای افزایش بهره‌وری
  • 20. بهینه‌سازی ورودی و خروجی (I/O) در برنامه‌های بزرگ
  • 21. استفاده از Multiprocessing برای دور زدن محدودیت GIL
  • 22. تکنیک‌های کاهش سربار در برنامه‌نویسی شی‌گرا
  • 23. بهینه‌سازی استفاده از کتابخانه‌های استاندارد و جانبی
  • 24. روش‌های تحلیل و رفع نشت حافظه در برنامه‌های پایتون
  • 25. بهینه‌سازی دسترسی به پایگاه داده و کاهش تأخیر در کوئری‌ها
  • 26. استفاده از کشینگ (Caching) و متد memoization برای کاهش پردازش‌های تکراری
  • 27. بهینه‌سازی حلقه‌ها و استفاده از List Comprehensions
  • 28. بررسی تأثیر دکوراتورها بر سرعت اجرا
  • 29. مدیریت بهینه منابع در برنامه‌های تحت شبکه
  • 30. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای محیط‌های ابری و سرورهای مجازی
  • 31. اصول نوشتن کدهای تمیز و بهینه بر اساس استانداردهای مهندسی نرم‌افزار
  • 32. تست عملکرد و بنچمارک‌گیری در محیط‌های عملیاتی
  • 33. راهکارهای کاهش مصرف CPU در پردازش‌های سنگین
  • 34. شناسایی و حذف کدهای مرده و توابع غیرضروری
  • 35. مدیریت پکیج‌ها و وابستگی‌ها برای بهبود سرعت بارگذاری برنامه
  • 36. بهینه‌سازی تعامل با سیستم‌عامل و فراخوانی‌های سیستمی
  • 37. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش عملکرد در زمان واقعی
  • 38. اصول طراحی مقیاس‌پذیر برای نرم‌افزارهای پایتونی
  • 39. بهینه‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو در پایتون
  • 40. بررسی تأثیرات نسخه‌های مختلف پایتون بر عملکرد سیستم
تگ‌ها: افزایش سرعت کدنویسی برنامه‌نویسی پایتون بهینه‌سازی الگوریتم‌ها بهینه‌سازی پایتون پرفورمنس پایتون توسعه نرم‌افزار حرفه‌ای کارایی در پایتون مدیریت منابع نرم‌افزار مفسر PyPy مهندسی نرم‌افزار

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.