, ,

کتاب مدیریت حافظه در پایتون برای برنامه‌های کاربردی سنگین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدیریت حافظه در پایتون برای برنامه‌های کاربردی سنگین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی پایتون و مدیریت حافظه
  • 2. انواع داده های اصلی پایتون و حافظه
  • 3. اشیاء پایتون و مدل حافظه
  • 4. ارجاع‌دهی و کپی‌کردن اشیاء
  • 5. زباله‌روبی (Garbage Collection) در پایتون
  • 6. انواع زباله‌روبی: ارجاع شماری و نسل‌بندی
  • 7. مدیریت حافظه خودکار در پایتون
  • 8. مشکلات نشت حافظه در پایتون
  • 9. پروفایل‌سازی حافظه در پایتون
  • 10. ابزارهای پروفایل‌سازی حافظه: memory_profiler
  • 11. ابزارهای پروفایل‌سازی حافظه: objgraph
  • 12. ابزارهای پروفایل‌سازی حافظه: tracemalloc
  • 13. تحلیل خروجی پروفایل‌سازی حافظه
  • 14. شناسایی گلوگاه‌های حافظه
  • 15. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از ژنراتورها
  • 16. ژنراتورها در مقابل لیست‌ها
  • 17. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از iterators
  • 18. iteratorها در مقابل لیست‌ها
  • 19. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از آرایه‌ها (array module)
  • 20. آرایه‌ها در مقابل لیست‌ها
  • 21. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از NumPy arrays
  • 22. NumPy arrays و مدیریت حافظه بهینه
  • 23. ساختارهای داده‌ای NumPy برای محاسبات سنگین
  • 24. برودکستینگ (Broadcasting) در NumPy
  • 25. بهینه‌سازی محاسبات NumPy: Vectorization
  • 26. اجتناب از حلقه‌های صریح در NumPy
  • 27. NumPy memory views و اشتراک‌گذاری حافظه
  • 28. Copy vs View در NumPy
  • 29. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از Pandas DataFrames
  • 30. Pandas DataFrames و مدیریت حافظه
  • 31. انواع داده‌ای بهینه در Pandas
  • 32. استفاده از Categorical Data در Pandas
  • 33. Chunky iteration در Pandas
  • 34. خواندن فایل‌های بزرگ با Pandas
  • 35. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از Dask DataFrames
  • 36. Dask DataFrames و پردازش داده‌های بزرگ
  • 37. Lazy evaluation در Dask
  • 38. استفاده از Dask برای پردازش موازی
  • 39. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از PyArrow
  • 40. PyArrow و فرمت ستونی داده
  • 41. مزایای PyArrow برای I/O و محاسبات
  • 42. ادغام PyArrow با Pandas و NumPy
  • 43. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از Bloscpack
  • 44. Bloscpack و فشرده‌سازی داده‌ها
  • 45. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های فشرده
  • 46. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از hdf5
  • 47. hdf5 و ساختار سلسله مراتبی داده
  • 48. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های بزرگ با hdf5
  • 49. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از mmap
  • 50. mmap و دسترسی به فایل‌ها به عنوان حافظه
  • 51. استفاده از mmap برای پردازش فایل‌های بزرگ
  • 52. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از کتابخانه guppy
  • 53. Guppy و تحلیل حافظه در زمان اجرا
  • 54. شناسایی و رفع نشت حافظه با Guppy
  • 55. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از کتابخانه psutil
  • 56. psutil و مانیتورینگ منابع سیستم
  • 57. تشخیص مشکلات مربوط به حافظه با psutil
  • 58. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از کتابخانه ray
  • 59. Ray و محاسبات توزیع شده
  • 60. مدیریت حافظه در Ray
  • 61. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از کتابخانه modin
  • 62. Modin و موازی‌سازی محاسبات Pandas
  • 63. اجرای Pandas در یک خوشه
  • 64. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از کتابخانه vaex
  • 65. Vaex و کار با دیتافریم‌های بسیار بزرگ
  • 66. Lazy loading و بهینه‌سازی حافظه در Vaex
  • 67. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از کتابخانه cupy
  • 68. CuPy و محاسبات GPU
  • 69. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 70. بهینه‌سازی مصرف حافظه در CuPy
  • 71. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از multiprocessing
  • 72. Multiprocessing و اشتراک‌گذاری حافظه
  • 73. روش‌های مختلف اشتراک‌گذاری حافظه بین فرآیندها
  • 74. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از threading
  • 75. Threading و مشکلات مربوط به حافظه مشترک
  • 76. اجتناب از شرایط مسابقه (Race conditions) در Threading
  • 77. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از async/await
  • 78. Async/Await و برنامه‌نویسی ناهمزمان
  • 79. مدیریت حافظه در برنامه‌های Async
  • 80. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از Cython
  • 81. Cython و توسعه ماژول‌های پایتون با C
  • 82. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از Cython
  • 83. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از Numba
  • 84. Numba و کامپایل just-in-time
  • 85. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از Numba
  • 86. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از dill
  • 87. Dill و سریال‌سازی اشیاء پیچیده پایتون
  • 88. ذخیره‌سازی و بازیابی اشیاء با Dill
  • 89. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از joblib
  • 90. Joblib و ذخیره سازی و بازیابی اشیاء بزرگ
  • 91. استفاده از Joblib برای موازی‌سازی
  • 92. الگوهای طراحی برای مدیریت حافظه بهینه
  • 93. استفاده از Data Classes برای کاهش سربار حافظه
  • 94. استفاده از Named Tuples برای ساختارهای داده ساده
  • 95. استفاده از Slots برای کاهش حافظه اشیاء
  • 96. تکنیک‌های کاهش حجم داده‌ها: فشرده‌سازی
  • 97. تکنیک‌های کاهش حجم داده‌ها: کوانتیزاسیون
  • 98. تکنیک‌های کاهش حجم داده‌ها: نمونه‌برداری
  • 99. تکنیک‌های مدیریت حافظه: استفاده از حافظه نهان (Caching)
  • 100. استفاده از LRU Cache در پایتون

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مدیریت حافظه در پایتون برای برنامه‌های کاربردی سنگین”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا