Python language tutorials, patterns, and best practices
95 posts
آشوب وابستگی‌های شناور در بستر پایتون، عبارت «روی ماشین من کار می‌کند» نشانه‌ای مشهور از شکست در مدیریت وابستگی‌هاست. وقتی به محدودیت‌های بدون نسخه مانند >=1.0 تکیه می‌کنید، محیط شما در معرض سلیقه به‌روزرسانی‌های بسته‌های بالادستی قرار دارد. یک افزایش جزئی در نسخه یک وابستگی غیرمستقیم می‌تواند تغییرات شکست‌دهنده را وارد کند...
داده‌ها شریان حیاتی نرم‌افزارهای مدرن هستند و نحوه دریافت، دستکاری و ذخیره آن‌ها اغلب کارایی و قابلیت اطمینان برنامه شما را تعیین می‌کند. در پایتون، اگرچه زبان کتابخانه‌های داخلی قدرتمندی برای عملیات فایل ارائه می‌دهد، اما منظره پردازش داده به طور قابل توجهی تکامل یافته است...
در منظره داده‌های مدرن، پایتون به عنوان زبان مشترک علم داده تثبیت شده است. در قلب این اکوسیستم دو کتابخانه قدرتمند نومی‌پی و پانداس قرار دارند. اگرچه اغلب توسط مبتدیان به جای هم استفاده می‌شوند، اما اهداف متمایز اما مکملی دارند. نومی‌پی عملیات آرایه‌ای سطح پایین پایه را فراهم می‌کند...
در منظره توسعه نرم‌افزار مدرن، کارایی تنها یک لوکس نیست؛ بلکه ضرورتی است. چه در حال پردازش مجموعه‌داده‌های بزرگ باشید، چه ارسال خبرنامه‌های ایمیلی روزانه، یا همگام‌سازی جداول پایگاه داده، مداخله دستی گلوگاهی است که به خوبی مقیاس‌پذیری ندارد. اسکریپت‌های خودکارسازی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند...
در دنیای اتوماسیون تولید، کران‌جاب‌ها موتورهای محرکی هستند که جریان پایپ‌لاین‌های داده، تولید گزارش‌ها و همگام‌سازی سیستم‌ها را حفظ می‌کنند. با این حال، این وظایف زمان‌بندی‌شده از هرج‌ومرج دنیای واقعی مصون نیستند.
وب‌اسکرپینگ در دهه گذشته تحولات چشمگیری داشته است. در حالی که اسکریپت‌های اولیه تنها به درخواست‌های HTTP استاتیک متکی بودند، وب مدرن توسط برنامه‌های تک‌صفحه‌ای (SPA) ساخته شده با فریم‌ورک‌هایی مانند React، Angular و Vue.js اداره می‌شود. این برنامه‌ها محتوا را به صورت پویا از طریق جاوااسکریپت رندر می‌کنند،...
با رشد مجموعه‌های داده از هزاران ردیف قابل مدیریت به میلیون‌ها یا حتی میلیارد، رویکردهای ساده دستکاری داده در پایتون تحت وزن خود فرو می‌ریزند. اگرچه کتابخانه پانداس سنگ بنای علم داده است، اما به طور ذاتی برای هر نوع عملیات سنگین بهینه نشده است.