Category

Python Programming

Python language tutorials, patterns, and best practices

95 posts

ساخت APIهای REST با عملکرد بالا با FastAPI و Pydantic برای برنامه‌های داده‌های زنده

برنامه‌های وب مدرن نیازمند APIهای سریع، قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر برای مدیریت پردازش داده‌های زنده هستند. در این راهنمای جامع، نحوه استفاده از FastAPI و Pydantic برای ساخت APIهای REST با عملکرد بالا که بتوانند به‌طور کارآمد برنامه‌های داده‌های زنده را پشتیبانی کنند را بررسی خواهیم کرد.

بهینه‌سازی عملکرد پایتون: تسلط بر cProfile و پروفایل‌گیری حافظه برای برنامه‌های مورد نیاز داده‌ای

با افزایش مقیاس برنامه‌های پایتون برای مدیریت وظایف پردازش داده‌ای پیچیده‌تر، درک محدودیت‌های عملکردی بسیار مهم است تا کارایی حفظ شود. فارغ از اینکه شما در حال پردازش مجموعه‌های داده بزرگ، اجرای خطوط لوله یادگیری ماشین یا ساخت برنامه‌های وب مورد نیاز داده‌ای هستید، می‌دانستن نحوه پروفایل‌گیری کد خود می‌تواند تفاوتی بین برنامه‌هایی که به راحتی اجرا می‌شوند و آن‌هایی که به آرامی متوقف می‌شوند ایجاد کند.

همزمانی در پایتون برای برنامه‌های مورد نیاز داده: AsyncIO در مقابل چندپردازشی

با رشد پیچیدگی و مقیاس برنامه‌های مورد نیاز داده، درک مدل‌های همزمانی پایتون برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال عملکرد بهینه هستند، بسیار حیاتی است. هنگام کار با عملیاتی که شامل وظایف محدود به ورودی/خروجی هستند، مانند تماس‌های API، پرس‌وجوهای پایگاه داده یا عملیات فایل، انتخاب روش همزمانی مناسب می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر کارایی و استفاده از منابع برنامه داشته باشد.

بسته‌بندی پایتون برای کتابخانه‌های علم داده: تسلط بر هنر توزیع افزونه‌های NumPy و Pandas

با ادامه گسترش اکوسیستم علم داده پایتون، توانایی ایجاد، بسته‌بندی و توزیع کتابخانه‌های تخصصی برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های تحقیقاتی بسیار حیاتی شده است. چه در حال ساخت یک هسته محاسباتی جدید برای NumPy، چه در حال گسترش قابلیت‌های Pandas، یا ایجاد ابزارهای تحلیلی تخصصی، درک روش‌های بسته‌بندی قوی برای دستیابی به مخاطب شما ضروری است.

آشنایی با تست‌های پایتون: راهنمای جامع برای pytest و unittest

تست کردن یکی از اصول کلیدی توسعه نرم‌افزارهای مدرن است که کیفیت کد را تضمین کرده، بازگشتی‌ها را پیشگیری می‌کند و اعتماد به نفس در برنامه‌های شما ایجاد می‌کند. در اکوسیستم پایتون، دو فریمورک تست برجسته وجود دارند: pytest و unittest.

مسلط شدن بر نمایش داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: راهنمای کامل برای توسعه‌دهندگان پایتون

نمایش داده‌ها پایه‌ای از تحلیل و ارتباط مؤثر داده‌ها است. در اکوسیستم پایتون، Matplotlib و Seaborn به عنوان ابزارهای قدرتمندتر برای ایجاد نمایش‌های بصری جذاب از داده‌هایتان شناخته می‌شوند. این راهنمای جامع شما را از طریق هر دو کتابخانه هدایت می‌کند و نحوه ایجاد همه چیز از نمودارهای ساده تا نمودارهای آماری پیشرفته را نشان می‌دهد.

مبانی فریم‌ورک Flask: ساخت برنامه‌های وب مقیاس‌پذیر با پایتون

Flask یک فریم‌ورک وب سبک اما قدرتمند برای پایتون است که به یکی از محبوب‌ترین گزینه‌ها برای ساخت برنامه‌های وب تبدیل شده است. چه شما یک توسعه‌دهنده پایتون تجربه‌دار باشید و چه تازه وارد مسیر توسعه وب شده باشید، درک مفاهیم کلیدی Flask برای ایجاد برنامه‌های مقیاس‌پذیر و قوی ضروری است.