فلش‌کارت‌های آموزشی تسلط بر کتابخانه‌ها و ابزارهای کاربردی پایتون در پروژه‌های مهندسی نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر کتابخانه‌ها و ابزارهای کاربردی پایتون در پروژه‌های مهندسی نرم‌افزار

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته با زبان پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پیشرفته در مدیریت محیط‌های مجازی و بسته‌های پایتون
• 2. ساختاردهی به پروژه‌های بزرگ پایتونی و استانداردهای کدنویسی
• 3. اصول مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در پایتون
• 4. کاربرد پیشرفته لیست کامپرهنشن و دیکشنری کامپرهنشن
• 5. مدیریت آرگومان‌های ورودی با استفاده از args و kwargs
• 6. کاربرد توابع لامبدا و برنامه‌نویسی تابعی در پایتون
• 7. کار با دکوراتورها برای مدیریت و بهینه‌سازی توابع
• 8. مفاهیم پیشرفته مولدها و تکرارکننده‌ها در پایتون
• 9. مدیریت استثناها و طراحی ساختار خطایابی در پروژه‌های بزرگ
• 10. کاربرد کتابخانه collections در مدیریت داده‌های پیچیده
• 11. استفاده از کتابخانه functools برای افزایش بهره‌وری توابع
• 12. اصول برنامه‌نویسی شی‌گرایی پیشرفته در پایتون
• 13. کاربرد کلاس‌های انتزاعی و متدهای استاتیک
• 14. مدیریت فایل‌ها و کار با سیستم‌های فایل با pathlib
• 15. کار با کتابخانه os و subprocess برای تعامل با سیستم‌عامل
• 16. برنامه‌نویسی چندنخی و مدل‌های همزمانی در پایتون
• 17. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی ناهمگام با asyncio
• 18. کار با کتابخانه requests برای ارتباطات شبکه و APIها
• 19. تجزیه و تحلیل داده‌های JSON و XML در پایتون
• 20. ارتباط با پایگاه داده‌های رابطه‌ای با استفاده از SQLAlchemy
• 21. اصول تست‌نویسی با کتابخانه unittest و pytest
• 22. استفاده از ابزارهای دیباگینگ برای شناسایی خطاهای منطقی
• 23. مستندسازی کدها با استفاده از استانداردهای docstrings و Sphinx
• 24. بهینه‌سازی عملکرد کد با پروفایل‌سازی و ابزارهای مانیتورینگ
• 25. کاربرد کتابخانه itertools برای پردازش‌های تکرارپذیر پیچیده
• 26. مدیریت تنظیمات پروژه با استفاده از متغیرهای محیطی
• 27. امنیت در کدنویسی پایتون و پیشگیری از تزریق کد
• 28. کار با کتابخانه logging برای ردیابی رویدادهای سیستم
• 29. اصول بسته‌بندی و توزیع پروژه‌های پایتونی با setuptools
• 30. مقدمه‌ای بر کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 31. آشنایی با کتابخانه Pandas برای تحلیل و دستکاری داده‌ها
• 32. کار با کتابخانه‌های پردازش متن و عبارات منظم
• 33. اصول طراحی رابط کاربری خط فرمان با argparse و click
• 34. استفاده از Serializerها برای تبدیل داده‌ها در پروژه‌های تحت وب
• 35. کار با پروتکل‌های امنیتی در تبادل داده‌های شبکه
• 36. مدیریت وابستگی‌ها با استفاده از فایل‌های requirements و lock
• 37. مفاهیم پیشرفته متادیتای کلاس‌ها و متاکلاس‌ها
• 38. پیاده‌سازی الگوهای طراحی نرم‌افزار در پایتون
• 39. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده در ORMها
• 40. کار با ابزارهای تحلیل استاتیک کد برای تضمین کیفیت
• 41. اصول کار با محیط‌های کانتینری برای استقرار پروژه‌های پایتونی
• 42. تجمیع و گزارش‌گیری خودکار در پروژه‌های مهندسی نرم‌افزار