این دوره جامع، شما را با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته‌ای آشنا می‌کند که کمتر در دوره‌های مقدماتی یافت می‌شوند. تمرکز بر روی عمق و کاربرد عملی است تا شما بتوانید دانش تئوری را به مهارت‌های اجرایی تبدیل کنید:

• استفاده از ساختارهای داده پیشرفته: فراتر از لیست‌ها و دیکشنری‌های ساده، با ماژول‌هایی مانند collections (مانند Counter، deque، namedtuple) و itertools (برای عملیات بهینه روی تکرارکننده‌ها) آشنا خواهید شد.
• درک و پیاده‌سازی دکوراتورها و متاکلاس‌ها: خواهید آموخت که چگونه از دکوراتورها برای تغییر رفتار توابع و کلاس‌ها استفاده کنید و با مفهوم قدرتمند متاکلاس‌ها برای کنترل نحوه ایجاد کلاس‌ها آشنا شوید.
• مدیریت منابع با Context Managers: یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از دستور with و ماژول contextlib، مدیریت منابع (مانند فایل‌ها، قفل‌ها یا اتصالات شبکه) را به شکل ایمن و کارآمد انجام دهید.
• بهره‌برداری از مولدها (Generators) و تکرارکننده‌ها (Iterators): درک خواهید کرد که چگونه از yield برای ایجاد توابع مولد و بهبود کارایی حافظه در کار با مجموعه داده‌های بزرگ استفاده کنید.
• برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming): با مفاهیم asyncio، await و async آشنا می‌شوید تا بتوانید برنامه‌هایی با عملکرد بالا برای عملیات ورودی/خروجی (I/O-bound) بنویسید.
• همزمانی (Concurrency) با Threading و Multiprocessing: تفاوت بین threading و multiprocessing را درک کرده و می‌آموزید که چگونه از آن‌ها برای بهبود عملکرد در وظایف محاسباتی سنگین (CPU-bound) بهره ببرید.
• تست‌نویسی و دیباگینگ پیشرفته: با فریم‌ورک‌های تست مانند pytest و تکنیک‌های دیباگینگ موثر برای یافتن و رفع خطاها در کد آشنا می‌شوید.
• بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون: ابزارهای profiling مانند cProfile را برای شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در کد خود فرا می‌گیرید و تکنیک‌های بهینه‌سازی را یاد می‌گیرید.
• بسته‌بندی و توزیع پروژه‌های پایتون: می‌آموزید که چگونه پروژه‌های خود را به بسته‌های قابل نصب تبدیل کنید و آن‌ها را با استفاده از pip و محیط‌های مجازی (virtual environments) مدیریت نمایید.
• مفاهیم برنامه‌نویسی تابعی: آشنایی با توابع مرتبه بالاتر، lambda، map، filter و reduce برای نوشتن کدهای تمیزتر و مختصرتر.

شرکت در دوره Level Up پایتون پیشرفته، تنها به افزایش دانش فنی شما محدود نمی‌شود، بلکه مزایای حرفه‌ای و شخصی قابل توجهی را به همراه دارد:

• تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده پایتون ارشد: این دوره مهارت‌های لازم برای قبول مسئولیت‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر در تیم‌های توسعه را به شما می‌بخشد.
• نوشتن کدهای تمیزتر و کارآمدتر: با یادگیری الگوهای طراحی پیشرفته و تکنیک‌های بهینه‌سازی، قادر خواهید بود کدهایی بنویسید که هم خوانایی بالایی داشته باشند و هم از نظر عملکردی بهینه باشند.
• حل چالش‌های پیچیده نرم‌افزاری: دید عمیق‌تری به پایتون پیدا می‌کنید که به شما امکان می‌دهد راه‌حل‌های نوآورانه برای مسائل دشوار پیدا کنید.
• افزایش فرصت‌های شغلی و پیشرفت حرفه‌ای: تسلط بر مباحث پیشرفته پایتون، شما را به یک کاندیدای بسیار جذاب برای موقعیت‌های شغلی سطح بالا تبدیل می‌کند.
• درک عمیق‌تر از معماری پایتون: مفاهیمی مانند GIL (Global Interpreter Lock) و نحوه مدیریت حافظه در پایتون را درک خواهید کرد که به شما کمک می‌کند کدهای بهتری بنویسید.
• افزایش اعتماد به نفس در کدنویسی: با دانش و مهارت‌های جدید، با اطمینان بیشتری به سراغ پروژه‌ها و چالش‌های جدید می‌روید.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که حداقل آشنایی اولیه با زبان پایتون دارند. برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• دانش پایه پایتون: آشنایی با مفاهیم اساسی مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها (for، while)، دستورات شرطی (if/else)، توابع و کلاس‌ها.
• آشنایی با ساختارهای داده پایه: درک عملکرد لیست‌ها، دیکشنری‌ها، تاپل‌ها و ست‌ها.
• مفهوم برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP): فهم مفاهیمی مانند کلاس، شی، وراثت، کپسوله‌سازی و چندریختی.
• آشنایی اولیه با محیط خط فرمان (Terminal/Command Line): توانایی اجرای دستورات پایه در ترمینال.

اگر در هر یک از این زمینه‌ها نیاز به تقویت دارید، توصیه می‌شود ابتدا یک دوره مقدماتی پایتون را گذرانده و سپس به این دوره پیشرفته بپردازید.

دوره Level Up پایتون پیشرفته، محتوای خود را در قالب سرفصل‌های منطقی و گام به گام ارائه می‌دهد که هر یک به جنبه‌ای خاص از پایتون پیشرفته می‌پردازد:

• ۱. معماری پایتون و اصول بنیادین

  • نگاهی عمیق به فلسفه پایتون، پایتون 2 در مقابل پایتون 3.
  • درک Global Interpreter Lock (GIL) و تاثیر آن بر همزمانی.
  • مبانی مدیریت حافظه و Garbage Collection در پایتون.

• ۲. ساختارهای داده پیشرفته و بهینه‌سازی

  • بررسی جامع ماژول collections: Counter، deque، defaultdict، namedtuple.
  • کار با itertools برای عملیات موثر روی تکرارکننده‌ها (مانند permutations، combinations، product).
  • استفاده از heapq برای پیاده‌سازی صف‌های اولویت.
  • تکنیک‌های لیست، دیکشنری و ست کامپرهنشن (Comprehensions) پیشرفته.

• ۳. دکوراتورها و متاکلاس‌ها

  • پیاده‌سازی دکوراتورهای ساده و دکوراتورهای با پارامتر.
  • استفاده از functools.wraps برای حفظ متاداده توابع.
  • زنجیره کردن دکوراتورها (Chaining Decorators).
  • مقدمه‌ای بر متاکلاس‌ها و کاربرد آن‌ها در کنترل ایجاد کلاس‌ها.

• ۴. مدیریت متن (Context Managers)

  • درک مفهوم with statement و کاربردهای آن.
  • ایجاد Context Managers سفارشی با استفاده از کلاس‌ها.
  • استفاده از ماژول contextlib (مانند @contextmanager، suppress، closing).

• ۵. مولدها (Generators) و تکرارکننده‌ها (Iterators)

  • تفاوت کلیدی بین لیست‌ها و مولدها از نظر حافظه و عملکرد.
  • استفاده از کلمه کلیدی yield و yield from.
  • ساخت pipelineهای داده کارآمد با مولدها.

• ۶. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming) با Asyncio

  • مفاهیم event loop، coroutine، task و future.
  • نحوه استفاده از async و await برای عملیات I/O-bound.
  • پیاده‌سازی مثال‌های عملی مانند وب‌اسکرپینگ یا کار با APIهای ناهمگام.

• ۷. همزمانی (Concurrency) با Threading و Multiprocessing

  • مقایسه threading و multiprocessing و انتخاب روش مناسب.
  • چالش‌های همزمانی مانند Race Conditions و Deadlocks.
  • مدیریت قفل‌ها و صف‌ها (Queues) برای ارتباط امن بین رشته‌ها/فرآیندها.

• ۸. تست‌نویسی جامع و دیباگینگ پیشرفته

  • معرفی فریم‌ورک pytest برای تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی.
  • استفاده از Fixtures، Parametrization و Mocking در Pytest.
  • ابزارهای دیباگینگ مانند pdb و تکنیک‌های عیب‌یابی موثر.

• ۹. بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون

  • ابزارهای Profiling مانند cProfile و timeit برای شناسایی گلوگاه‌ها.
  • نکات و ترفندها برای نوشتن کد سریع‌تر (مثلاً استفاده صحیح از داده‌ساختارها، الگوریتم‌های بهینه).

• ۱۰. بسته‌بندی، توزیع و مدیریت وابستگی‌ها

  • ساخت پکیج‌های قابل نصب با استفاده از setup.py یا pyproject.toml.
  • مدیریت وابستگی‌ها با pip و ابزارهایی مانند pipenv یا Poetry.
  • کار با محیط‌های مجازی (Virtual Environments) برای ایزوله کردن پروژه‌ها.

• ۱۱. مفاهیم برنامه‌نویسی تابعی

  • آشنایی با توابع map، filter، reduce و توابع lambda.
  • درک مفهوم Immutability و کاربرد آن در برنامه‌نویسی تابعی.

• ۱۲. امنیت، بهترین رویه‌ها و الگوهای طراحی

  • مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی دفاعی و جلوگیری از آسیب‌پذیری‌های امنیتی رایج.
  • مرور بر PEP 8 و سایر راهنماهای سبک کدنویسی پایتون.
  • معرفی برخی الگوهای طراحی رایج (مانند Singleton، Factory، Strategy).