فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع و کاربردی کار با SQLAlchemy برای توسعه‌دهندگان پایتون در محیط‌های سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی کار با SQLAlchemy برای توسعه‌دهندگان پایتون در محیط‌های سازمانی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت و طراحی پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و نقش ORM در توسعه نرم‌افزار
• 2. معرفی SQLAlchemy و جایگاه آن در اکوسیستم پایتون
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای کار با SQLAlchemy
• 4. آشنایی با موتورها و اتصال به پایگاه‌داده در SQLAlchemy
• 5. مدیریت نشست‌ها و چرخه حیات Session در SQLAlchemy
• 6. تعریف مدل‌های داده‌ای با استفاده از Declarative Base
• 7. کار با انواع داده‌ها و نگاشت فیلدها در مدل‌های SQLAlchemy
• 8. استفاده از محدودیت‌ها و کلیدهای اصلی و خارجی در مدل‌ها
• 9. ایجاد و مدیریت جداول با استفاده از MetaData
• 10. عملیات درج داده در پایگاه‌داده با استفاده از ORM
• 11. بازیابی داده‌ها با استفاده از متدهای کوئری‌نویسی در SQLAlchemy
• 12. فیلتر کردن نتایج با استفاده از عملگرهای شرطی
• 13. مرتب‌سازی و محدود کردن نتایج در پرس‌وجوها
• 14. استفاده از توابع تجمعی و گروه‌بندی داده‌ها
• 15. کار با روابط یک‌به‌یک در طراحی مدل‌ها
• 16. پیاده‌سازی روابط یک‌به‌چند در پایگاه‌داده
• 17. مدیریت روابط چندبه‌چند و جداول واسط
• 18. استفاده از Joinهای مختلف برای ترکیب جداول
• 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با استفاده از Eager Loading
• 20. کار با تراکنش‌ها و مدیریت یکپارچگی داده‌ها
• 21. مدیریت خطاهای رایج و استثناها در کار با دیتابیس
• 22. استفاده از Relationshipهای پیشرفته و تنظیمات Backref
• 23. کار با ویژگی‌های Column Property و Hybrid Attributes
• 24. استفاده از رویدادها در SQLAlchemy برای مدیریت خودکار داده‌ها
• 25. آموزش ابزار Alembic برای مدیریت مهاجرت‌های پایگاه‌داده
• 26. ایجاد و اعمال تغییرات ساختاری بر روی جداول با Alembic
• 27. کار با کوئری‌های خام و اجرای دستورات SQL مستقیم
• 28. استفاده از Expression Language برای کوئری‌های پیچیده
• 29. بهینه‌سازی کارایی و بررسی عملکرد پرس‌وجوها
• 30. مدیریت اتصالات پایگاه‌داده در محیط‌های چندنخی
• 31. امنیت در پایگاه‌داده و مقابله با تزریق SQL
• 32. تست‌نویسی برای لایه دسترسی به داده با استفاده از Pytest
• 33. شبیه‌سازی پایگاه‌داده برای محیط‌های تست و توسعه
• 34. استفاده از الگوهای طراحی Repository در پروژه‌های SQLAlchemy
• 35. مدیریت پروژه‌های بزرگ و سازماندهی فایل‌های مدل
• 36. کار با نوع داده‌های JSON و پشتیبانی از پایگاه‌داده‌های مدرن
• 37. استفاده از ایندکس‌گذاری برای بهبود سرعت جستجو
• 38. پیکربندی لاگ‌گیری و مانیتورینگ پرس‌وجوها
• 39. توسعه برنامه‌های مقیاس‌پذیر با SQLAlchemy و FastAPI
• 40. مستندسازی و استقرار لایه داده در محیط‌های عملیاتی