فلش‌کارت‌های آموزشی شتاب‌دهی به اجرای برنامه‌های پایتون: رویکردهای نوین و عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به اجرای برنامه‌های پایتون: رویکردهای نوین و عملیاتی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد در زبان‌های برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهی برنامه‌های پایتون
• 2. مبانی عملکرد در پایتون
• 3. شناخت گلوگاه‌های عملکردی
• 4. پروفایلینگ کد پایتون
• 5. ابزارهای پروفایلینگ استاندارد
• 6. تحلیل نتایج پروفایلینگ
• 7. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 8. ساختارهای داده کارآمد
• 9. کاهش سربار فراخوانی توابع
• 10. مدیریت حافظه در پایتون
• 11. اصول کامپایل درجا (JIT)
• 12. معرفی کامپایلرهای JIT
• 13. نحوه کارکرد Numba
• 14. کامپایل JIT برای توابع عددی
• 15. کاربرد Numba در محاسبات علمی
• 16. بهینه‌سازی حلقه‌ها با Numba
• 17. استفاده از انواع داده‌ای ثابت
• 18. کامپایل JIT برای آرایه‌های NumPy
• 19. محدودیت‌های Numba
• 20. معرفی Cython
• 21. نوشتن کدهای C در پایتون
• 22. کامپایل کد پایتون به C
• 23. افزایش سرعت با Cython
• 24. استفاده از انواع داده‌ای استاتیک
• 25. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
• 26. کاربرد Cython در پردازش داده
• 27. محدودیت‌های Cython
• 28. معرفی PyPy
• 29. ماشین مجازی PyPy
• 30. کامپایل Just-In-Time در PyPy
• 31. تفاوت PyPy با CPython
• 32. مزایای استفاده از PyPy
• 33. معایب استفاده از PyPy
• 34. سناریوهای مناسب برای PyPy
• 35. نصب و اجرای PyPy
• 36. تست عملکرد با PyPy
• 37. بهینه‌سازی کد برای PyPy
• 38. مقدمه‌ای بر کامپایل قبل از اجرا (AOT)
• 39. فناوری‌های AOT برای پایتون
• 40. معرفی Nuitka
• 41. کامپایل پایتون به C++
• 42. فرآیند کامپایل Nuitka
• 43. ساخت فایل‌های اجرایی مستقل
• 44. مزایای Nuitka
• 45. محدودیت‌های Nuitka
• 46. کاربرد Nuitka در توزیع نرم‌افزار
• 47. استفاده از ابزارهای دیگر AOT
• 48. مفهوم Global Interpreter Lock (GIL)
• 49. تأثیر GIL بر موازی‌سازی
• 50. تکنیک‌های دور زدن GIL
• 51. استفاده از پردازش موازی (Multiprocessing)
• 52. اشتراک‌گذاری داده بین فرایندها
• 53. مدیریت منابع در پردازش موازی
• 54. استفاده از نخ‌ها (Threading)
• 55. چالش‌های Threading با GIL
• 56. کتابخانه‌های موازی‌سازی
• 57. معرفی Dask
• 58. پردازش موازی داده‌های بزرگ
• 59. کاربرد Dask در تحلیل داده
• 60. مقایسه Dask با Spark
• 61. معرفی Ray
• 62. پلتفرم محاسبات توزیع‌شده
• 63. کاربرد Ray در یادگیری ماشین
• 64. مقایسه Ray با Dask
• 65. بهینه‌سازی I/O در پایتون
• 66. کار با فایل‌ها به صورت کارآمد
• 67. استفاده از پایگاه داده‌های بهینه
• 68. فشرده‌سازی داده‌ها
• 69. فناوری‌های NoGIL
• 70. پروژه‌های تحقیقاتی NoGIL
• 71. آینده NoGIL در پایتون
• 72. انتخاب رویکرد مناسب شتاب‌دهی
• 73. ترکیب روش‌های مختلف
• 74. مطالعات موردی شتاب‌دهی
• 75. مثال عملی ۱: پردازش تصویر
• 76. مثال عملی ۲: تحلیل مالی
• 77. مثال عملی ۳: یادگیری ماشین
• 78. روش‌های پروفایلینگ پیشرفته
• 79. بهینه‌سازی کد برای معماری‌های خاص
• 80. استفاده از زبان‌های سطح پایین
• 81. تکنیک‌های کدنویسی سریع
• 82. بررسی الگوهای طراحی بهینه
• 83. تست واحد و عملکرد
• 84. اهمیت مستندسازی کد بهینه
• 85. فرهنگ کدنویسی برای عملکرد
• 86. ملاحظات امنیتی در کدهای بهینه
• 87. استانداردهای کدنویسی در پروژه‌های بزرگ
• 88. مدیریت وابستگی‌های پروژه
• 89. راهنمای عیب‌یابی مشکلات عملکردی
• 90. آینده بهینه‌سازی پایتون
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی