🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: FastAPI و ساخت APIهای Near-Memory Computing

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی و مفاهیم کلیدی
• 2. آشنایی با مفاهیم API و RESTful API
• 3. چرا FastAPI؟ مزایا و ویژگی‌های کلیدی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه FastAPI
• 5. اولین اپلیکیشن FastAPI: Hello World
• 6. ساختار کلی یک اپلیکیشن FastAPI
• 7. مفاهیم پایگاه داده و اهمیت آن در توسعه API
• 8. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• 9. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 10. انتخاب پایگاه داده مناسب برای پروژه Near-Memory Computing
• 11. مفاهیم Near-Memory Computing
• 12. اهمیت Near-Memory Computing در پردازش داده‌های بزرگ
• 13. معماری سیستم‌های Near-Memory Computing
• 14. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با Near-Memory Computing
• 15. نصب و پیکربندی ابزارهای Near-Memory Computing
• 16. پیکربندی پایگاه داده برای بهینه‌سازی عملکرد
• 17. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده در FastAPI
• 18. تعریف مدل‌های داده با Pydantic
• 19. استفاده از انواع داده‌های Pydantic
• 20. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 21. تعریف مسیرها (Routes) در FastAPI
• 22. مدیریت درخواست‌های HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 23. پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 24. پارامترهای Query
• 25. پارامترهای Header
• 26. پارامترهای Cookie
• 27. بدنه درخواست (Request Body)
• 28. استفاده از Pydantic برای تعریف بدنه درخواست
• 29. مدل‌های پاسخ (Response Models)
• 30. اعتبارسنجی و تبدیل خروجی با Pydantic
• 31. پاسخ‌های استاندارد HTTP
• 32. مدیریت خطاهای HTTP
• 33. پیاده‌سازی کنترلرهای API (Endpoint Functions)
• 34. دسته‌بندی مسیرها با APIRouter
• 35. استفاده از Tags برای سازماندهی مسیرها
• 36. مقدمه‌ای بر وابستگی‌ها (Dependencies) در FastAPI
• 37. نوشتن توابع وابستگی سفارشی
• 38. استفاده از وابستگی‌ها برای احراز هویت
• 39. استفاده از وابستگی‌ها برای دسترسی به پایگاه داده
• 40. استفاده از وابستگی‌ها برای مجوزدهی (Authorization)
• 41. مدیریت وابستگی‌های سلسله مراتبی
• 42. تزریق وابستگی (Dependency Injection)
• 43. کاربرد وابستگی‌ها در بهینه‌سازی کد
• 44. مقدمه‌ای بر ORM (Object-Relational Mapping)
• 45. انتخاب ORM مناسب برای FastAPI
• 46. نصب و پیکربندی SQLAlchemy
• 47. تعریف مدل‌های پایگاه داده با SQLAlchemy
• 48. اتصال به پایگاه داده با SQLAlchemy
• 49. عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete) با SQLAlchemy
• 50. استفاده از Session در SQLAlchemy
• 51. مدیریت تراکنش‌ها (Transactions)
• 52. بهینه‌سازی کوئری‌های SQLAlchemy
• 53. مقدمه‌ای بر Async IO در Python
• 54. تفاوت بین Synchronous و Asynchronous Programming
• 55. نوشتن کد Asynchronous با `async` و `await`
• 56. استفاده از `async` و `await` در FastAPI
• 57. مدیریت عملیات I/O Asynchronous
• 58. تأثیر Async IO بر عملکرد API
• 59. مقدمه‌ای بر دیتابیس‌های Asynchronous
• 60. انتخاب دیتابیس Asynchronous مناسب
• 61. نصب و راه‌اندازی یک دیتابیس Asynchronous (مانند asyncpg یا motor)
• 62. اتصال به دیتابیس Asynchronous
• 63. عملیات CRUD با دیتابیس Asynchronous
• 64. مدیریت Connection Pool در دیتابیس‌های Asynchronous
• 65. پیاده‌سازی Near-Memory Computing با FastAPI
• 66. معماری سرویس‌های Near-Memory Computing
• 67. استفاده از Cache در FastAPI
• 68. استراتژی‌های Caching (LRU, LFU, FIFO)
• 69. پیاده‌سازی Redis Cache در FastAPI
• 70. مدیریت داده‌های Caching
• 71. اعتبارسنجی داده‌های Caching
• 72. سناریوهای استفاده از Near-Memory Computing در API
• 73. بهبود عملکرد API با Near-Memory Computing
• 74. تحلیل و اندازه‌گیری عملکرد API
• 75. استفاده از ابزارهای Profiling
• 76. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
• 77. بهینه‌سازی مدل‌های داده
• 78. مدیریت حافظه در برنامه‌های Asynchronous
• 79. ملاحظات امنیتی در توسعه API
• 80. احراز هویت (Authentication)
• 81. استراتژی‌های احراز هویت (Token-based, OAuth2)
• 82. پیاده‌سازی OAuth2 با FastAPI
• 83. مجوزدهی (Authorization)
• 84. مدیریت نقش‌ها و سطوح دسترسی
• 85. استفاده از JWT (JSON Web Tokens)
• 86. امنیت پایگاه داده
• 87. مدیریت Secrets و Credential ها
• 88. استفاده از HTTPS
• 89. مستندسازی API با Swagger UI و ReDoc
• 90. تولید خودکار مستندات با FastAPI
• 91. سفارشی‌سازی مستندات Swagger UI
• 92. اضافه کردن مثال‌ها و توضیحات بیشتر به مستندات
• 93. تست کردن API
• 94. مقدمه‌ای بر تست واحد (Unit Testing)
• 95. مقدمه‌ای بر تست ادغام (Integration Testing)
• 96. نوشتن تست برای Endpoints FastAPI
• 97. استفاده از `pytest` برای تست
• 98. تست کردن وابستگی‌ها
• 99. تست کردن اعتبارسنجی داده‌ها
• 100. تست کردن سناریوهای خطا

FastAPI و ساخت APIهای Near-Memory Computing: دوره آموزشی جامع و کاربردی

معرفی دوره

آیا می‌خواهید توانایی ساخت APIهای فوق‌العاده سریع، مقیاس‌پذیر و بهینه را برای پروژه‌های پیشرفته خود داشته باشید؟ آیا به دنبال یادگیری فریم‌ورکی هستید که با سرعت نور، دنیای توسعه API را متحول کرده است؟ دوره "FastAPI و ساخت APIهای Near-Memory Computing" دقیقا همان چیزی است که به دنبالش هستید!

در این دوره، شما با قدرت و انعطاف‌پذیری FastAPI آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه APIهایی بسازید که نه تنها عملکرد بی‌نظیری دارند، بلکه برای استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته‌ی Near-Memory Computing (مانند پردازش داده‌های حجیم با سرعت بالا) نیز بهینه شده‌اند. ما شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته همراهی می‌کنیم تا به یک متخصص FastAPI تبدیل شوید.

درباره دوره

این دوره یک راهنمای گام به گام و عملی برای یادگیری FastAPI و پیاده‌سازی APIهای قدرتمند است. با استفاده از مثال‌های کاربردی، پروژه‌های عملی و تمرین‌های جذاب، شما مهارت‌های لازم برای ساخت، استقرار و مدیریت APIهای مبتنی بر FastAPI را به دست خواهید آورد. ما بر روی بهینه‌سازی عملکرد، امنیت و مقیاس‌پذیری تمرکز ویژه‌ای داریم، به‌ویژه در رابطه با استفاده از Near-Memory Computing برای افزایش سرعت و کارایی APIها.

موضوعات کلیدی

• مبانی FastAPI: نصب، راه‌اندازی و ساختار کلی پروژه‌ها
• مسیردهی (Routing): مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• مدل‌های داده (Data Models): تعریف و اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• تبدیل داده‌ها (Data Serialization): کار با JSON و دیگر فرمت‌ها
• اعتبارسنجی ورودی (Input Validation): امنیت و کنترل داده‌های ورودی
• وابستگی‌ها (Dependencies): مدیریت و تزریق وابستگی‌ها
• امنیت API (API Security): احراز هویت (Authentication) و مجوزدهی (Authorization)
• تست API (API Testing): نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests) و تست‌های یکپارچگی (Integration Tests)
• استقرار API (API Deployment): استقرار API بر روی پلتفرم‌های مختلف
• بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization): تکنیک‌های افزایش سرعت FastAPI
• Near-Memory Computing و FastAPI: استفاده از تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد
• مدیریت خطاهای API (API Error Handling): مدیریت و رفع خطاهای API
• مستندسازی API (API Documentation): ایجاد مستندات خودکار با OpenAPI و Swagger

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• برنامه‌نویسان پایتون که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه توسعه API ارتقا دهند.
• مهندسان نرم‌افزار که به دنبال یادگیری یک فریم‌ورک API سریع و کارآمد هستند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با کامپیوتر و برنامه‌نویسی.
• افرادی که علاقه‌مند به یادگیری تکنولوژی‌های پیشرفته مانند Near-Memory Computing هستند.
• هر کسی که می‌خواهد یک توسعه‌دهنده API حرفه‌ای و متخصص شود.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با شرکت در دوره "FastAPI و ساخت APIهای Near-Memory Computing"، شما مزایای زیر را به دست خواهید آورد:

• یادگیری سریع و آسان: FastAPI به دلیل سادگی و کارایی، یک انتخاب عالی برای یادگیری است.
• عملکرد بی‌نظیر: FastAPI سریع‌ترین فریم‌ورک پایتون برای ساخت API است.
• مقیاس‌پذیری بالا: ساخت APIهای مقیاس‌پذیر برای پاسخگویی به نیازهای در حال رشد.
• کدنویسی کمتر: FastAPI کدنویسی را ساده‌تر و سریع‌تر می‌کند.
• مستندات خودکار: تولید خودکار مستندات API با استفاده از OpenAPI و Swagger.
• یادگیری تکنولوژی‌های پیشرفته: آشنایی با Near-Memory Computing و کاربردهای آن در FastAPI.
• افزایش فرصت‌های شغلی: تقاضای بالا برای توسعه‌دهندگان FastAPI در بازار کار.
• پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های عملی برای کسب تجربه و تقویت مهارت‌ها.

سرفصل‌های دوره

بخش 1: مقدمه‌ای بر FastAPI

1. معرفی FastAPI و مزایای آن
2. نصب و راه‌اندازی FastAPI
3. ساخت اولین API با FastAPI
4. ساختار پروژه‌های FastAPI
5. ابزارهای توسعه FastAPI
6. تفاوت‌های FastAPI با Flask و Django REST Framework
7. مفاهیم RESTful API
8. کار با محیط‌های مجازی پایتون
9. اصول کدنویسی تمیز در FastAPI
10. معرفی Pydantic و نقش آن در FastAPI

بخش 2: مسیردهی و درخواست‌ها

1. مسیردهی (Routing) در FastAPI
2. انواع متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
3. پارامترهای مسیر (Path Parameters)
4. پارامترهای کوئری (Query Parameters)
5. بدنه درخواست (Request Body)
6. اعتبار سنجی داده‌های ورودی
7. کار با فایل‌ها و آپلود
8. متغیرهای مسیر با استفاده از Regular Expressions
9. ایجاد گروه‌های مسیر
10. مدیریت پیشوندها در مسیرها

بخش 3: مدل‌های داده و اعتبارسنجی

1. مدل‌های داده با Pydantic
2. تعریف انواع داده‌ها
3. اعتبارسنجی داده‌های پیچیده
4. اعتبارسنجی سفارشی (Custom Validation)
5. تبدیل داده‌ها (Data Conversion)
6. اعتبارسنجی داده‌های تودرتو (Nested Data)
7. استفاده از Enums
8. کار با Optional Fields
9. بهبود عملکرد با استفاده از Pydantic
10. مدیریت خطاهای اعتبارسنجی

بخش 4: وابستگی‌ها و تزریق وابستگی

1. مفهوم Dependency Injection
2. ایجاد وابستگی‌های ساده
3. وابستگی‌های پیچیده
4. استفاده از Depends برای توابع
5. اشتراک اطلاعات بین وابستگی‌ها
6. کار با Context Managers
7. مدیریت Authentication با وابستگی‌ها
8. مدیریت مجوزها (Authorization) با وابستگی‌ها
9. مدیریت ارتباط با پایگاه داده‌ها
10. بهبود خوانایی و قابلیت نگهداری کد با وابستگی‌ها

بخش 5: امنیت API

1. مفاهیم امنیت API
2. احراز هویت (Authentication) با FastAPI
3. استفاده از JWT (JSON Web Tokens)
4. رمزنگاری پسوردها
5. مجوزدهی (Authorization)
6. مدیریت دسترسی‌های کاربر
7. امنیت ورودی‌ها و جلوگیری از حملات
8. استفاده از CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
9. امنیت API با OpenAPI و Swagger
10. بهترین شیوه‌های امنیتی در FastAPI

بخش 6: تست API

1. اهمیت تست در توسعه API
2. ابزارهای تست FastAPI
3. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
4. نوشتن تست‌های یکپارچگی (Integration Tests)
5. تست نقاط انتهایی (Endpoints)
6. شبیه‌سازی درخواست‌ها و پاسخ‌ها
7. بهبود پوشش کد (Code Coverage)
8. تست‌های CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
9. تست‌های امنیتی
10. ابزارهای تست پیشرفته

بخش 7: استقرار API

1. انتخاب پلتفرم استقرار
2. استقرار API بر روی Docker
3. استقرار API بر روی Heroku
4. استقرار API بر روی AWS (Amazon Web Services)
5. استقرار API بر روی Google Cloud Platform (GCP)
6. استقرار API بر روی Microsoft Azure
7. استفاده از سرورهای وب (Uvicorn, Gunicorn)
8. پیکربندی سرورهای وب
9. مدیریت لاگ‌ها
10. مانیتورینگ و نظارت بر API

بخش 8: بهینه‌سازی عملکرد و Near-Memory Computing

1. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد FastAPI
2. استفاده از Asynchronous Programming
3. بهینه‌سازی پایگاه داده
4. Cache کردن داده‌ها
5. مقدمه‌ای بر Near-Memory Computing
6. آشنایی با کتابخانه‌های Near-Memory Computing در پایتون
7. پیاده‌سازی Near-Memory Computing در FastAPI
8. بهینه‌سازی API برای Near-Memory Computing
9. مقایسه عملکرد با و بدون Near-Memory Computing
10. استفاده از GPUها برای افزایش سرعت

بخش 9: مستندسازی API

1. OpenAPI و Swagger
2. ایجاد مستندات خودکار با FastAPI
3. مدیریت مستندات
4. سفارشی‌سازی مستندات
5. استفاده از ReDoc
6. به اشتراک‌گذاری مستندات
7. ایجاد مستندات تعاملی
8. مدیریت نسخه‌های API
9. بهترین شیوه‌ها در مستندسازی API
10. ابزارهای پیشرفته مستندسازی

بخش 10: مدیریت خطاها و پاسخ‌ها

1. مدیریت خطاهای API
2. استفاده از Exception Handlers
3. ایجاد خطاهای سفارشی
4. کد وضعیت HTTP (HTTP Status Codes)
5. ساختار پاسخ‌های API
6. ارسال اطلاعات خطا به کلاینت
7. مدیریت خطاهای اعتبارسنجی
8. لاگ‌گیری (Logging)
9. بهبود قابلیت مشاهده (Observability)
10. بهترین شیوه‌ها در مدیریت خطاها

با شرکت در این دوره، یک قدم بزرگ به سمت تبدیل شدن به یک متخصص FastAPI و توسعه‌دهنده API حرفه‌ای بردارید!