اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پایتون تابعی: استفاده از functools و itertools

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون تابعی: استفاده از functools و itertools

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دوره: پایتون تابعی
• 2. نگاهی به برنامه‌نویسی امری و اعلانی
• 3. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی تابعی (FP)
• 4. اصول کلیدی FP: توابع خالص
• 5. اصول کلیدی FP: تغییرناپذیری (Immutability)
• 6. اصول کلیدی FP: توابع درجه یک (First-Class Functions)
• 7. اصول کلیدی FP: توابع مرتبه بالاتر (Higher-Order Functions)
• 8. مزایای برنامه‌نویسی تابعی: خوانایی و نگهداری
• 9. مزایای برنامه‌نویسی تابعی: تست‌پذیری و اطمینان‌پذیری
• 10. مزایای برنامه‌نویسی تابعی: همزمانی و موازی‌سازی
• 11. عوارض جانبی (Side Effects) و نحوه اجتناب از آنها
• 12. مدیریت حالت (State Management) در FP
• 13. عبارات (Expressions) در مقابل دستورات (Statements)
• 14. استراتژی‌های پیاده‌سازی FP در پایتون
• 15. محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز
• 16. توابع لامبدا (Lambda Functions) و کاربردهای آن
• 17. تابع `map()`: اعمال یک تابع بر روی دنباله‌ها
• 18. تابع `filter()`: فیلتر کردن عناصر دنباله‌ها
• 19. تابع `reduce()` (از `functools`): جمع‌آوری نتایج
• 20. درک تفاوت `map`, `filter`, `reduce`
• 21. لیست کامپرهنشن (List Comprehensions) در FP
• 22. جنریتور اکسپرشن (Generator Expressions)
• 23. آشنایی با ایتریتورها (Iterators) و جنریتورها (Generators)
• 24. تابع `zip()` برای ترکیب دنباله‌ها
• 25. تابع `enumerate()` برای دسترسی به اندیس و مقدار
• 26. تابع `sorted()` با کلید (Key) تابعی
• 27. استفاده از `all()` و `any()` به صورت تابعی
• 28. توابع `max()` و `min()` با کلید
• 29. استفاده از `reversed()` با ایتریتورها
• 30. ترکیبی از ابزارهای داخلی برای حل مسائل
• 31. معرفی ماژول `functools`
• 32. `functools.partial`: مقدمه‌ای بر اعمال جزئی (Partial Application)
• 33. `functools.partial`: ساخت توابع جدید با آرگومان‌های ثابت
• 34. `functools.partial`: کاهش پیچیدگی و افزایش خوانایی
• 35. `functools.wraps`: حفظ متادیتای تابع اصلی در دکوراتورها
• 36. `functools.wraps`: ساخت دکوراتورهای صحیح
• 37. `functools.lru_cache`: مقدمه‌ای بر میموییزیشن (Memoization)
• 38. `functools.lru_cache`: بهبود کارایی با کش‌سازی نتایج
• 39. `functools.lru_cache`: مدیریت اندازه کش و سیاست‌های جایگزینی
• 40. `functools.lru_cache`: پاک کردن و بررسی وضعیت کش
• 41. `functools.lru_cache`: استفاده از پارامتر `typed`
• 42. `functools.cached_property`: ویژگی‌های کش‌شده (Lazy Evaluation)
• 43. `functools.cached_property`: بهینه‌سازی دسترسی به ویژگی‌ها
• 44. `functools.singledispatch`: معرفی دیسپچ تک‌گانه (Single Dispatch)
• 45. `functools.singledispatch`: پیاده‌سازی تابع‌های عمومی (Generic Functions)
• 46. `functools.singledispatch`: ثبت پیاده‌سازی‌ها برای انواع مختلف
• 47. `functools.singledispatch`: استفاده با وراثت (Inheritance)
• 48. `functools.singledispatchmethod`: دیسپچ تک‌گانه برای متدها
• 49. `functools.singledispatchmethod`: کاربرد در کلاس‌ها
• 50. `functools.total_ordering`: پیاده‌سازی خودکار مقایسه‌های غنی
• 51. `functools.total_ordering`: تنها با تعریف دو متد مقایسه
• 52. `functools.cmp_to_key`: تبدیل تابع مقایسه به تابع کلید
• 53. `functools.cmp_to_key`: سازگاری با توابع `sort()` و `min()`
• 54. `functools.update_wrapper`: به‌روزرسانی دستی متادیتای توابع
• 55. ترکیب `partial` و `lru_cache`
• 56. ترکیب `partial` و `singledispatch`
• 57. ساخت دکوراتورهای سفارشی با استفاده از `functools`
• 58. `functools` برای مدیریت کانفیگ و تنظیمات
• 59. `functools` برای پیاده‌سازی Pipeline Pattern
• 60. `functools` در RESTful APIها
• 61. `functools` برای مدیریت وابستگی‌ها
• 62. `functools` در طراحی سیستم‌های رویداد محور
• 63. `functools` برای ساخت کارخانه‌های تابع (Function Factories)
• 64. کاربرد `functools` در Data Science
• 65. نکات پیشرفته و بهترین شیوه‌ها با `functools`
• 66. معرفی ماژول `itertools`
• 67. ایتریتورهای بی‌نهایت: `itertools.count()`
• 68. ایتریتورهای بی‌نهایت: `itertools.cycle()`
• 69. ایتریتورهای بی‌نهایت: `itertools.repeat()`
• 70. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.accumulate()`
• 71. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.chain()`
• 72. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.compress()`
• 73. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.dropwhile()`
• 74. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.takewhile()`
• 75. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.groupby()`
• 76. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.filterfalse()`
• 77. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.islice()`
• 78. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.starmap()`
• 79. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.tee()`
• 80. ایتریتورهای خاتمه‌دهنده: `itertools.zip_longest()`
• 81. ایتریتورهای ترکیبیاتی: `itertools.product()`
• 82. ایتریتورهای ترکیبیاتی: `itertools.permutations()`
• 83. ایتریتورهای ترکیبیاتی: `itertools.combinations()`
• 84. ایتریتورهای ترکیبیاتی: `itertools.combinations_with_replacement()`
• 85. ترکیب ایتریتورهای `itertools` برای ساخت Data Pipeline
• 86. `itertools` برای پردازش فایل‌های بزرگ
• 87. `itertools` برای تولید داده‌های آزمایشی
• 88. `itertools` برای حل مسائل الگوریتمی
• 89. مقایسه `itertools` با لیست کامپرهنشن و جنریتور اکسپرشن
• 90. ملاحظات کارایی و حافظه با `itertools`
• 91. ترکیب توابع (Function Composition) و کاربرد آن
• 92. Currying و Partial Application: تفاوت‌ها و شباهت‌ها
• 93. مدیریت عوارض جانبی و ورودی/خروجی (IO) به روش تابعی
• 94. ساختارهای داده تغییرناپذیر در پایتون (نمونه‌ها و کاربرد)
• 95. تست نویسی برای کدهای تابعی
• 96. مدیریت خطاها به شیوه تابعی (با استفاده از `Either` یا `Optional` Pattern)
• 97. مقدمه‌ای بر Monads در پایتون (مفهوم و مثال‌های ساده)
• 98. طراحی APIهای تابعی و قابل گسترش
• 99. مقایسه و انتخاب بین FP و OOP در پروژه‌های پایتون
• 100. جمع‌بندی: آینده برنامه‌نویسی تابعی با پایتون