در دنیای امروزی که کارایی و سرعت اجرا از اهمیت بالایی برخوردار است، یادگیری برنامه‌نویسی موازی و هم‌زمان (Parallel & Concurrent) به فراتر از یک مهارت معمولی تبدیل شده است. این دوره کامل، شما را قدم‌به‌قدم با اصول، ابزارها و الگوهای طراحی برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و بهینه در زبان پایتون آشنا می‌کند.

• مفاهیم پایه‌ای Threading و Multiprocessing در پایتون
• تفاوت‌های اصلی بین CPU Bound و I/O Bound و نحوه بهینه‌سازی هر یک
• کار با ماژول asyncio برای اجرای عملیات غیرهم‌زمان
• مدیریت concurrent.futures برای انجام کارهای موازی در قالب Future و Executor
• الگوهای طراحی نظیر Producer-Consumer و Task Pool
• روش‌های جلوگیری از شرایط مسابقه (Race Conditions) و قفل‌گذاری (Lock, Semaphore)
• استفاده از Queue و Event برای ارتباط امن بین نخ‌ها و فرآیندها
• بهینه‌سازی عملکرد با ابزارهایی مانند Profiler و مانیتورینگ منابع

• آشنایی مقدماتی با زبان پایتون (سینتکس، توابع، کلاس‌ها)
• درک اولیه از مفاهیم سیستم‌عامل (Thread, Process)
• تجربه کار با ویرایشگرهای کد و محیط‌های مجازی (Virtualenv)

اگر با این موارد آشنا نیستید، پیشنهاد می‌کنیم ابتدا دوره‌های مقدماتی پایتون و آشنایی با خط فرمان را طی کنید تا حداکثر بهره را از این دوره ببرید.

• مقدمه و مروری بر معماری چندنخی و چندپردازشی
• کار با ماژول threading و مثال عملی پیاده‌سازی یک سرور ساده
• ماژول multiprocessing و روش تقسیم بار روی هسته‌های CPU
• کتابخانه concurrent.futures و الگوی ThreadPoolExecutor و ProcessPoolExecutor
• آشنایی عمیق با asyncio و چرخه رویداد (Event Loop)
• پیاده‌سازی عملیات شبکه‌ای غیرهم‌زمان (HTTP, WebSocket)
• مدیریت هم‌زمانی با Lock, RLock, Semaphore و جلوگیری از Deadlock
• الگوهای Producer-Consumer و Pipeline
• ابزارهای اشکال‌زدایی و بررسی عملکرد (Profiling & Debugging)
• پروژه نهایی: ساخت یک سامانه جمع‌آوری داده موازی از چندین API

یکی از نمونه‌های جذاب این دوره، پیاده‌سازی یک دانلود منیجر ساده است که چندین فایل را به‌طور هم‌زمان از اینترنت دانلود می‌کند:

import threading, requests class DownloadThread(threading.Thread):   def __init__(self, url):    super().__init__()    self.url = url   def run(self):    resp = requests.get(self.url)    print(f"دانلود {self.url} با وضعیت {resp.status_code}") # ایجاد و اجرای چند نخ urls = ["http://example.com/file1", "http://example.com/file2"] threads = [DownloadThread(u) for u in urls] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join()

در بخش asyncio نیز خواهید آموخت که چگونه با چندین اتصال هم‌زمان HTTP و استفاده از aiohttp کارایی خود را به‌طرز چشمگیری افزایش دهید.

• افزایش چشمگیر کارایی برنامه‌های محاسشی و شبکه‌ای
• توانایی طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و مقاوم در برابر بار بالا
• کاهش زمان پاسخ‌دهی در سرویس‌های تحت وب
• اطمینان از صحت هم‌زمانی و جلوگیری از مشکلات داده‌ای
• مهارت بهره‌گیری از ابزارهای پروفایلینگ و مانیتورینگ

برای دانلود این دوره و دسترسی به فایل‌های ویدئویی، کدهای نمونه و مستندات تکمیلی، کافی است پس از ثبت‌نام، به پنل کاربری خود مراجعه کرده و از منوی “دوره‌های من” فایل‌ها را دریافت کنید. همه‌ی محتواها در قالب‌های :

• ویدئوهای 4K با زیرنویس فارسی
• کدهای نمونه در GitHub
• مستندات PDF و اسلایدهای آموزشی

همچنین جامعه پرسش و پاسخ دوره به‌صورت آنلاین فعال است و می‌توانید سوالات خود را در تالار گفتگو مطرح کنید.