Python language tutorials, patterns, and best practices
95 posts
برای توسعه‌دهندگان پایتون که به دنبال ساخت برنامه‌های دسکتاپ هستند، منظره رابط کاربری گرافیکی (GUI) دو غول متمایز را ارائه می‌دهد: تکینتر و پی‌کیوتی. در حالی که پایتون برای وب‌اسکرپینگ، علم داده و توسعه بک‌اند مشهور است، توانایی آن در ایجاد برنامه‌های دسکتاپ با ظاهر بومی در حال افزایش ارزش است.
برای بسیاری از توسعه‌دهندگان، دستورات print() یا فراخوانی‌های اولیه logging.basicConfig() در طول توسعه کافی است. با این حال، هنگامی که برنامه‌ها به محیط‌های تولید منتقل می‌شوند، محدودیت‌های لاگ‌های متنی غیرساختاریافته بلافاصله آشکار می‌شوند. در سیستم‌های توزیع‌شده، میکروسرویس‌ها و برنامه‌های با تراکم بالا...
هنگام ساخت برنامه‌های مقیاس‌پذیر پایتون، تکیه بر وظایف Cron سطح سیستم اغلب به گلوگاه تبدیل می‌شود. در حالی که Cron ساده است، از ویژگی‌های کلیدی مانند اجرای توزیع‌شده، مکانیزم‌های تکرار و نظارت متمرکز بی‌بهره است.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، Scikit-learn همچنان پادشاه بی‌رقیب یادگیری ماشین سنتی برای توسعه‌دهندگان پایتون است. در حالی که چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch در بحث‌های مربوط به شبکه‌های عصبی پیشرو هستند، Scikit-learn ابزارهای ضروری را برای حل کارآمد مسائل رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی فراهم می‌کند.
یکی از چالش‌های پایدار در مهندسی نرم‌افزار مدرن، سندرم «روی ماشین من کار می‌کند» است. با پیچیده‌تر شدن پروژه‌های پایتون، مدیریت وابستگی‌ها بین محیط‌های توسعه محلی و پایپ‌لاین‌های یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم (CI/CD) حیاتی می‌شود.
برای سال‌ها، قفل مفسر جهانی (GIL) در پایتون به عنوان دلیل اصلی برای انتخاب چندپردازشی به جای چندرشته‌ای در ساخت برنامه‌های همزمان ذکر می‌شد. با این حال، معرفی asyncio در پایتون ۳.۴ نحوه مدیریت وظایف وابسته به ورودی/خروجی (I/O) را متحول کرد. با بهره‌گیری از...
زمینه توسعه برنامه‌های دسکتاپ به طور قابل توجهی تغییر کرده است. توسعه‌دهندگان دیگر به سینتکس خشک و طولانی رابط‌های مبتنی بر ویجت محدود نیستند. در عوض، تقاضا برای رابط‌های کاربری زیبا، واکنش‌گرا و کاملاً قابل سفارشی‌سازی، فناوری‌هایی مانند Qt و...