اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای افزایش سرعت در پایتون: مدیریت پردازش‌های موازی و بهینه‌سازی اجرای کد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای افزایش سرعت در پایتون: مدیریت پردازش‌های موازی و بهینه‌سازی اجرای کد

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته و بهینه‌سازی عملکرد در پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدیریت حافظه و مدل اجرای کد در مفسر پایتون
• 2. بررسی ساختار و عملکرد قفل مفسر جهانی (GIL)
• 3. چالش‌های همزمانی در برنامه‌های تک‌پردازنده
• 4. تفاوت‌های بنیادین همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
• 5. تحلیل تأثیر GIL بر اجرای کدهای محدود به پردازنده (CPU-bound)
• 6. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در کدهای پایتون
• 7. آشنایی با کتابخانه Threading و محدودیت‌های آن در پایتون
• 8. مدیریت اشتراک منابع در محیط‌های چندنخی
• 9. استفاده از کتابخانه Multiprocessing برای دور زدن محدودیت GIL
• 10. ایجاد و مدیریت پردازش‌های مجزا در پایتون
• 11. ارتباط بین پردازش‌ها با استفاده از Pipes و Queues
• 12. اشتراک‌گذاری حافظه بین پردازش‌های موازی با Value و Array
• 13. مدیریت Pool پردازش‌ها برای اجرای بهینه تسک‌های سنگین
• 14. مقایسه عملکرد Threading و Multiprocessing در سناریوهای مختلف
• 15. مفهوم ورودی-خروجی غیرمسدودکننده (Non-blocking I/O)
• 16. کاربرد کتابخانه Asyncio در مدیریت عملیات‌های ورودی-خروجی
• 17. چرخه حیات رویدادها (Event Loop) در برنامه‌نویسی ناهمگام
• 18. استفاده از کلمات کلیدی Async و Await برای بهینه‌سازی کد
• 19. تفاوت مدل‌های همزمانی مبتنی بر Task با مدل‌های مبتنی بر Thread
• 20. بهینه‌سازی کدهای ریاضیاتی با استفاده از NumPy و محاسبات برداری
• 21. استفاده از Cython برای تبدیل کدهای پایتون به کدهای بهینه C
• 22. شناسایی بخش‌های بحرانی کد برای کامپایل با Numba
• 23. بهره‌گیری از پردازش موازی در سطح توابع با Numba
• 24. مدیریت داده‌های بزرگ با استفاده از مدل‌های موازی‌سازی داده
• 25. آشنایی با کتابخانه Joblib برای اجرای موازی توابع
• 26. بررسی ابزارهای پروفایلینگ برای اندازه‌گیری زمان اجرای کد
• 27. تحلیل مصرف حافظه در پردازش‌های موازی
• 28. استراتژی‌های کاهش سربار (Overhead) در ایجاد پردازش‌های جدید
• 29. بهینه‌سازی ارتباطات بین‌پردازشی برای کاهش تأخیر
• 30. استفاده از Shared Memory برای افزایش سرعت تبادل داده
• 31. ملاحظات امنیتی در اجرای کدهای موازی و دسترسی به حافظه
• 32. مدیریت خطاها و استثناها در محیط‌های چندپردازشی
• 33. الگوهای طراحی (Design Patterns) برای سیستم‌های موازی
• 34. بررسی مقیاس‌پذیری برنامه‌های پایتون در محیط‌های چند هسته‌ای
• 35. پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده ساده با استفاده از کتابخانه Celery
• 36. بهینه‌سازی تعامل با پایگاه داده در محیط‌های موازی
• 37. استفاده از تکنیک‌های کشینگ (Caching) برای کاهش پردازش‌های تکراری
• 38. بررسی محدودیت‌های سیستم‌عامل در مدیریت تعداد زیاد پردازش‌ها
• 39. تست و اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای موازی
• 40. ارائه راهکارهای نهایی برای انتخاب مدل بهینه‌سازی بر اساس نیاز پروژه