دوره پایتون پیشرفته: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون پیشرفته: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بهینه‌سازی عملکرد با پروفایل‌رایزرهای پایتون
• 2. تحلیل مصرف حافظ با memory_profiler
• 3. مدیریت بهینه حافظه در ساختارهای داده
• 4. استفاده از تایپ‌های داخلی پایتون برای سرعت بیشتر
• 5. بهبود کارایی حلقه‌ها با لیست کامپرهنشن و ژنراتورها
• 6. کاهش سربار فراخوانی توابع با lru_cache و memoization
• 7. پردازش موازی با threading برای I/O-bound
• 8. پردازش هم‌زمان با asyncio و await
• 9. مدیریت coroutine و event loop در asyncio
• 10. افزایش سرعت با multiprocessing برای CPU-bound
• 11. مدیریت Pool و Process در multiprocessing
• 12. ارتباط بین پردازه‌ها با Queue و Pipe
• 13. استفاده از NumPy برای محاسبات عددی سریع
• 14. بهینه‌سازی رشته‌ها با join و StringIO
• 15. جایگزینی حلقه‌ها با توابع map و filter
• 16. کاهش مصرف حافظه با iterator و generator
• 17. ساختارهای داده بهینه با namedtuple و dataclass
• 18. مدیریت بهینه فایل‌های بزرگ با خواندن تکه‌ای
• 19. فشرده‌سازی داده‌ها با gzip و bz2 در پایتون
• 20. استفاده از کتابخانه‌های C با Cython
• 21. ترجمه کد به C با Cython برای افزایش سرعت
• 22. بهینه‌سازی با کتابخانه numba و JIT compilation
• 23. مدیریت حافظه با __slots__ در کلاس‌ها
• 24. کاهش سربار با context manager و with
• 25. بهبود زمان اجرا با الگوریتم‌های بهینه
• 26. استفاده از bisect برای جستجوی سریع در لیست‌های مرتب
• 27. بهینه‌سازی دیکشنری با setdefault و defaultdict
• 28. مدیریت خطا با try-except کم هزینه
• 29. کاهش فراخوانی متد با local variable binding
• 30. استفاده از sys.setswitchinterval برای تنظیم thread
• 31. پردازش جریان داده با itertools و chain
• 32. بهینه‌سازی مرتب‌سازی با key function و itemgetter
• 33. مدیریت حافظه با weakref و cache
• 34. استفاده از deque برای عملیات سریع در دو سر
• 35. بهینه‌سازی regex با کامپایل پیش‌فرض
• 36. مدیریت زمان با timeit و benchmarking
• 37. تحلیل وابستگی‌ها با snakeviz و visual profiling
• 38. بهبود I/O با buffering و binary mode
• 39. استفاده از mmap برای دسترسی سریع به فایل
• 40. پردازش تصویر با PIL و بهینه‌سازی پیکسل
• 41. مدیریت پایگاه داده با bulk insert و batch processing
• 42. بهینه‌سازی کوئری با indexing و caching
• 43. استفاده از Redis برای کش کردن داده‌ها
• 44. مدیریت حافظه در recursion با lru_cache
• 45. کاهش سربار import با lazy loading
• 46. بهینه‌سازی بارگذاری ماژول با __init__.py
• 47. مدیریت پکیج با sys.path و site-packages
• 48. استفاده از zipimport برای ماژول‌های فشرده
• 49. بهینه‌سازی خروجی با sys.stdout و buffer
• 50. مدیریت خطا در multiprocessing با error handling
• 51. استفاده از concurrent.futures برای مدیریت آسان
• 52. بهینه‌سازی شبکه با socket و non-blocking I/O
• 53. مدیریت حافظه در pandas با chunking و dtypes
• 54. بهینه‌سازی حلقه در pandas با apply و vectorization
• 55. استفاده از cythonize برای ماژول‌های سفارشی
• 56. مدیریت حافظه با gc و garbage collection
• 57. بهینه‌سازی الگوریتم با time complexity analysis
• 58. استفاده از set برای عملیات عضویت سریع
• 59. مدیریت cache با functools و lru_cache
• 60. بهینه‌سازی regex با re.compile و pattern reuse
• 61. مدیریت حافظه در recursion depth با sys.setrecursionlimit
• 62. استفاده از array برای ذخیره داده‌های همگن
• 63. بهینه‌سازی عملیات ماتریسی با NumPy
• 64. مدیریت حافظه در dict comprehension
• 65. کاهش overhead در loop با while و for
• 66. استفاده از itertools.cycle برای تکرار مداوم
• 67. بهینه‌سازی sort با sorted و list.sort
• 68. مدیریت حافظه در string concatenation با join