Python Programming

بسته‌بندی مدرن پایتون: مهاجرت به pyproject.toml با Hatch و Build

اکوسیستم بسته‌بندی پایتون در سال‌های اخیر دگرگونی‌های عظیمی را تجربه کرده است. برای بیش از یک دهه، setup.py به عنوان استاندارد غیررسمی برای تعریف متادیتا و الزامات ساخت پروژه عمل می‌کرد. با این حال، حرکت به سمت پیکربندی اعلانی (declarative) از طریق pyproject.toml، بنیادین‌ترین تغییر را در نحوه تفکر ما درباره توزیع نرم‌افزار ایجاد کرده است. این راهنمای جامع به شما کمک می‌کند تا با استفاده از Hatch و Build، از setup.py به pyproject.toml مهاجرت کنید و استانداردهای مدرن بسته‌بندی پایتون را امروز فرا بگیرید.

Apr 13, 2026
Latest Posts
DevOps and Infrastructure

تسلط بر مدیریت وضعیت Terraform در محیط‌های چند ابری سازمانی

در دنیای کد زیرساخت مدرن (IaC)، Terraform به استاندارد بی‌رقیب برای تأمین و مدیریت منابع ابری تبدیل شده است. با این حال، قدرت Terraform کاملاً وابسته به نحوه مدیریت خوب فایل وضعیت آن است. در یک محیط تک‌کاربره و تک‌ابری، فایل وضعیت محلی پیش‌فرض ممکن است کافی باشد. اما با مقیاس‌پذیری سازمان‌ها به سطوح سازمانی و استقرار در چندین ابر مانند AWS، Azure و Google Cloud Platform، فایل وضعیت محلی به یک نقطه شکست واحد، یک ریسک امنیتی و یک گلوگاه برای همکاری تبدیل می‌شود.

Apr 13, 2026
DevOps and Infrastructure

استفاده از GitHub Actions با ArgoCD برای Kubernetes

در اکوسیستم مدرن DevOps، جداسازی یکپارچگی مداوم (CI) و تحویل مداوم (CD) دیگر تنها یک بهترین رویه نیست؛ بلکه برای برنامه‌های مقیاس‌پذیر یک ضرورت است. در حالی که GitHub Actions فرآیند تست و ساخت خودکار را متحول کرده است، استقرار واقعی در محیط‌های پیچیده چندمرحله‌ای اغلب نیازمند رویکرد GitOps است.

Apr 13, 2026
AI

ساخت برنامه‌های LLM سفارشی برای تولیدات قدیمی

بخش تولید اغلب با تاریخچه‌ای غنی از زیرساخت‌های مستحکم، قابل اعتماد اما فرسوده مشخص می‌شود. این سیستم‌های قدیمی، که بر پروتکل‌هایی مانند SCADA و پایگاه‌های داده اختصاصی اجرا می‌شوند، خرد عملیاتی دهه‌ها را در خود جای داده‌اند. با این حال، آزادسازی این داده‌ها برای هوش مصنوعی مدرن...

Apr 12, 2026
Python Programming

فراتر از PyPI: تسلط بر C-Extensions و Binary Wheels با Scikit-Build برای علم داده

پایتون به زبان مشترک علم داده تبدیل شده است، اما تکیه اکوسیستم آن بر پایتون خالص، اغلب یک گلوگاه حیاتی را پنهان می‌کند: عملکرد. برای محاسبات عددی سنگین، دانشمندان داده اغلب به کتابخانه‌هایی روی می‌آورند که بر پایه C، C++ یا Fortran ساخته شده‌اند، مانند NumPy، SciPy و Pandas. چگونه...

Apr 12, 2026
AI

بهینه‌سازی YOLOv8 برای ایمنی صنعتی مبتنی بر لبه

منظره ایمنی صنعتی در حال دگرگونی رادیکال است که توسط بینایی ماشین در زمان واقعی هدایت می‌شود. نظارت سنتی بر تحلیل پس از رویداد تکیه دارد، اما پروتکل‌های ایمنی مدرن مداخله فوری را طلب می‌کنند. وقتی کارگری از پوشیدن تجهیزات حفاظت فردی (PPE) خودداری می‌کند یا وارد منطقه ممنوعه می‌شود، میلی‌ثانیه‌ها اهمیت حیاتی دارند. با این حال، استقرار مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق مانند YOLOv8 بر روی دستگاه‌های لبه با منابع محدود—مانند NVIDIA Jetson Orins یا بردهای Raspberry Pi—چالش‌های قابل توجهی را از نظر تأخیر و ردپای حافظه به همراه دارد.

Apr 11, 2026
Python Programming

تسلط بر تجزیه کارآمد از نظر حافظه CSV و JSON: راهنمایی برای استفاده از Iterators پیشرفته در پایتون

در دنیای مهندسی داده، ضرب‌المثل «ورودی زباله، خروجی زباله» اغلب تحت‌الشعاع تهدید فوری‌تری به نام «ورودی داده، خروجی حافظه» قرار می‌گیرد. هنگام کار با مجموعه‌داده‌های مقیاس بزرگ—چه گیگابایت‌ها لاگ‌های سرور به فرمت CSV و چه ترابایت‌های JSON ساختاریافته از دستگاه‌های IoT—رویکرد ساده‌انگارانه‌ی بارگذاری کل فایل در حافظه با استفاده از pandas.read_csv() یا json.load() مانند دستورالعملی برای فاجعه است. پایتون...

Apr 11, 2026