اکسپرس 24
کتاب پایتون پیشرفته: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی

کتاب پایتون پیشرفته: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی

تگ‌ها: Python Advanced Python Optimization Python Performance برنامه نویسی پایتون بهبود کارایی کد بهینه‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی عملکرد پایتون پیشرفته پروفایلینگ پایتون مدیریت حافظه پایتون

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.