دوره آموزش افزایش سرعت اجرای برنامه ها در پایتون فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند. دوره ها فقط از سمت ربات تلگرامی رایگان کده قابل دانلود هستند.
دوره آموزش افزایش سرعت اجرای برنامه ها در پایتون فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند.
این دوره تا آخرین پارت منتشر شده از سوی سازنده قرار گرفته است!
این دوره بدون هیچ لایسنس و قفل نرمافزاری با فرمت MP4 قرار گرفته است!
در دنیای امروز که سرعت حرف اول را میزند، برنامهنویسی هم فقط به “کد زدن” ختم نمیشود. پایتون با تمام مزایایش مثل سادگی و خوانایی بالا، به خاطر ذات مفسریاش ممکن است در پروژههای سنگین، کند عمل کند. اگر تا حالا به این فکر کردهای که «چرا کدم کند اجرا میشه؟»، یا درگیر مشکلاتی مثل مصرف زیاد CPU و RAM بودی، این دوره دقیقاً همون چیزیه که لازم داری.
در این آموزش، نه تنها مفاهیم پایه پردازش و پروفایلینگ رو یاد میگیری، بلکه با تکنیکهای عملی و بهروز، کدت رو بهینهتر، سریعتر و سبکتر میکنی. همچنین با ابزارها و روشهایی آشنا میشی که در پروژههای واقعی و حرفهای پایتونی استفاده میشن.
مهمترین مهارتها و مباحث دوره:
- آشنایی با ساختار و واحدهای محاسباتی سیستم (CPU، RAM و عملکرد آنها در اجرای کد)
- تحلیل دقیق زمان اجرای برنامهها با پروفایلینگ و یافتن گلوگاههای عملکرد
- بازنگری در دادهساختارهای List، Tuple، Dictionary و Set از نگاه بهینهسازی
- استفاده از Iterator و Generator برای مصرف کمتر منابع
- بهکارگیری محاسبات ماتریسی و برداری به کمک کتابخانههایی مانند NumPy
- آموزش تبدیل کدهای پایتونی به زبان C جهت افزایش چشمگیر سرعت
- معرفی و پیادهسازی الگوهای همزمانی (Concurrency) برای اجرای موازی و سریعتر برنامهها
- کار عملی روی پروژههای واقعی برای درک عمیق مفاهیم
-
- 1- کارایی پایتون در اجرای برنامه
- واحدهای اصلی محاسبات در رایانه
- واحد محاسباتی (Computing Unit)
- قانون آمدال (Amdahl’s Law)
- واحد حافظه (Memory Unit)
- لایههای ارتباطی (Communications Layers)
- اجرای برنامه در پایتون و مقایسه آن با محاسبات ایدهآل و ماشین مجازی پایتون
- دلایل استفاده از زبان پایتون
- 2- تحلیل عملکرد و مشخصهیابی
- معرفی مسئله مجموعه جولیا (Julia Set)
- پیادهسازی مجموعه جولیا در پایتون
- تحلیل زمان اجرای برنامه Julia Set
- پروفایل کردن با دستور print
- پروفایل کردن با ماژول timeit
- استفاده از cProfile
- استفاده از line_profiler
- استفاده از memory_profiler
- نمایش خروجی memory_profiler با Matplotlib
- معرفی ابزارهای پروفایلینگ در نسخه ۲ پایتون
- تحلیل Bytecode با ماژول dis
- نوشتن تست واحد (Unit Testing) در پایتون
- 3- ساختارهای دادهای لیست و تاپل در پایتون
- پیادهسازی جستجوی خطی روی لیست و تاپل
- پیادهسازی جستجوی دودویی روی لیست و تاپل
- کاربرد لیستها برای افزایش عملکرد
- کاربرد تاپلها برای افزایش عملکرد
- 4- ساختارهای دادهای دیکشنری و ست در پایتون
- مفهوم جدول هش (Hash Table)
- مقایسه جستجو در دیکشنری و لیست
- درج و بازیابی داده در دیکشنریها و مجموعهها
- انتخاب تابع هش مناسب در پایتون
- نقش دیکشنری و فضای نام (Namespace) در بهبود عملکرد
- 5- استفاده از Iterator و Generator
- مفهوم generator و پیادهسازی سری فیبوناچی
- ایجاد Iterator برای سریهای بینهایت
- خواندن فایلهای بزرگ با generator و پردازش تنبل
- مفهوم Lazy Evaluation در generatorها
- 6- محاسبات ماتریسی و برداری
- معرفی مسئله انتشار (Diffusion) و حل عددی با تقریب اویلر
- پیادهسازی انتشار به صورت یکبعدی و دوبعدی
- پروفایلینگ مسئله انتشار با line_profiler
- راهکارهای ساده برای افزایش عملکرد
- بحث Memory Fragmentation
- بازنویسی مسئله با NumPy
- مقایسه زمان اجرای مسئله با و بدون NumPy
- انجام عملیات بهصورت In-Place
- بازنویسی تابع NumPy با شرایط مرزی و بررسی عملکرد
- استفاده از Numexpr برای افزایش سرعت
- استفاده از توابع SciPy و بررسی عملکرد
- 7- کامپایل کردن کد پایتون به زبان C
- مقایسه کامپایلرهای JIT و AOT
- معرفی Cython
- کامپایل مجموعه جولیا با Cython و بررسی عملکرد
- استفاده از تایپدهی برای افزایش سرعت
- استفاده ترکیبی از NumPy و Cython در مجموعه جولیا
- موازیسازی با OpenMP
- استفاده از Numba برای شتابدهی به کد پایتون
- استفاده از Pythran در مسئله انتشار
- 8- همزمانی (Concurrency) در پایتون
- مفهوم همزمانی و روش پیادهسازی آن در پایتون
- پیادهسازی برنامههای همزمان و مقایسه با حالت غیر همزمان
- استفاده از Async IO برای اجرای همزمان
- پیادهسازی چند مسئله همزمان با Async IO در پایتون
- این دوره مناسب چه کسانی است؟
- برنامهنویسانی که پایتون را بلدن و میخوان سرعت و بازدهی کدشون رو ارتقا بدن
- توسعهدهندگانی که پروژههای سنگین علمی، دادهمحور یا الگوریتمی دارند
- کسانی که با محدودیت منابع سختافزاری (مانند پردازنده یا حافظه) مواجهند
- علاقهمندان به یادگیری بهینهسازی، پروفایلینگ و ابزارهای پیشرفته پایتون
- پژوهشگران و دانشجویانی که با محاسبات عددی یا کدنویسی سنگین سروکار دارند
- این دوره مناسب چه کسانی نیست؟
- افراد کاملاً مبتدی که هنوز اصول اولیه پایتون را بلد نیستند
- کسانی که فقط با پایتون برای کارهای ساده و موقت استفاده میکنند
- علاقهمندان به طراحی گرافیکی یا وبسایت که به بهینهسازی اجرایی اهمیتی نمیدهند
- کسانی که انتظار دارند با تغییر یک یا دو خط کد، سرعت ۱۰ برابر شود بدون تحلیل دقیق
بله، کتابخانههایی مثل NumPy، Cython و ابزارهای پروفایلینگ مثل cProfile معرفی میشن اما آموزش داده میشن.
خیر، حتی اگر C بلد نباشی، با آموزشهای داخل دوره میتونی کدت رو کامپایل و سرعتش رو بالا ببری.
هر دو. هم نحوه تحلیل (پروفایلینگ) رو یاد میگیری، هم تکنیکهای عملی برای افزایش سرعت
در حد متوسط کافیه. یعنی اگر با ساختارهای داده، حلقهها، توابع و کتابخانههای پایه آشنایی داری، مناسبه برات.
