کتاب راهکارهای پیشرفته Debugging در پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیشرفته Debugging در پایتون

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: تکنیک‌های پیشرفته عیب‌یابی (Debugging) و تحلیل کد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. عیب‌یابی پیشرفته در پایتون: مقدمه‌ای
• 2. درک عمیق خطاهای رایج پایتون
• 3. استفاده از دیباگر داخلی پایتون (pdb)
• 4. تنظیم نقاط شکست (Breakpoints) در pdb
• 5. گام به گام اجرای کد با pdb
• 6. بررسی متغیرها در زمان اجرا با pdb
• 7. دستورات کلیدی pdb برای کنترل جریان اجرا
• 8. عیب‌یابی استثناها (Exceptions) در پایتون
• 9. مدیریت و ثبت استثناها به صورت موثر
• 10. استفاده از try-except-finally برای مدیریت خطاها
• 11. عیب‌یابی خطا‌های منطقی در کد پایتون
• 12. تکنیک‌های تقسیم و غلبه (Divide and Conquer) در عیب‌یابی
• 13. بهینه‌سازی کد برای سهولت عیب‌یابی
• 14. استفاده از logging برای ثبت رویدادها و خطاها
• 15. سطوح مختلف logging و کاربرد آن‌ها
• 16. عیب‌یابی کدهای چندنخی (Multithreading)
• 17. شناسایی و رفع بن‌بست‌ها (Deadlocks)
• 18. عیب‌یابی کدهای ناهمزمان (Asynchronous) با asyncio
• 19. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 20. بهینه‌سازی عملکرد کد با استفاده از پروفایلرها
• 21. عیب‌یابی برنامه‌های تحت وب با فریم‌ورک‌های پایتون (Django/Flask)
• 22. استفاده از ابزارهای توسعه‌دهنده مرورگر برای عیب‌یابی فرانت‌اند
• 23. عیب‌یابی مشکلات مربوط به دیتابیس در پایتون
• 24. استفاده از SQLAlchemy برای عیب‌یابی کوئری‌ها
• 25. عیب‌یابی مشکلات حافظه (Memory Leaks)
• 26. استفاده از ابزارهای تخصصی برای شناسایی نشت حافظه
• 27. عیب‌یابی کدهای علمی با NumPy و SciPy
• 28. عیب‌یابی کدهای یادگیری ماشین با Scikit-learn و TensorFlow
• 29. استفاده از ابزارهای visualization برای درک بهتر داده‌ها
• 30. عیب‌یابی با استفاده از تست‌های واحد (Unit Tests)
• 31. نوشتن تست‌های موثر برای پوشش‌دهی کد
• 32. استفاده از pytest برای اجرای تست‌ها
• 33. عیب‌یابی کدهای بزرگ و پیچیده
• 34. استفاده از الگوهای طراحی برای بهبود قابلیت نگهداری کد
• 35. عیب‌یابی کدهای ارثی (Legacy Code)
• 36. استفاده از refactoring برای بهبود ساختار کد
• 37. عیب‌یابی با استفاده از static analysis tools
• 38. شناسایی مشکلات کد قبل از اجرا
• 39. استفاده از linters برای بررسی کیفیت کد
• 40. عیب‌یابی در محیط‌های مجازی (Virtual Environments)
• 41. عیب‌یابی کدهای Dockerized
• 42. استفاده از ابزارهای CI/CD برای اتوماسیون فرآیند عیب‌یابی
• 43. عیب‌یابی با استفاده از remote debugging
• 44. عیب‌یابی برنامه‌های توزیع‌شده (Distributed Systems)
• 45. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای نظارت بر عملکرد سیستم