اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راه‌اندازی و پیکربندی پایتون در ویژوال استودیو کد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی و پیکربندی پایتون در ویژوال استودیو کد

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با پایتون

موضوع میانی: پیکربندی محیط توسعه پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با پایتون
• 2. نصب پایتون بر روی سیستم عامل
• 3. بررسی نسخه‌های مختلف پایتون
• 4. انتخاب نسخه مناسب پایتون
• 5. مدیریت بسته‌های پایتون با pip
• 6. آشنایی با محیط‌های مجازی پایتون
• 7. ایجاد و فعال‌سازی محیط مجازی
• 8. استفاده از Virtualenv
• 9. استفاده از Pipenv
• 10. استفاده از Poetry
• 11. نصب و پیکربندی Visual Studio Code
• 12. افزونه‌های ضروری پایتون برای VS Code
• 13. تنظیم مفسر پایتون در VS Code
• 14. پیکربندی محیط توسعه برای پروژه‌های پایتون
• 15. ایجاد اولین پروژه پایتون در VS Code
• 16. اجرای اسکریپت‌های پایتون در VS Code
• 17. اشکال‌زدایی (Debugging) در VS Code
• 18. استفاده از Terminal یکپارچه در VS Code
• 19. مدیریت ورژن کنترل با Git در VS Code
• 20. یکپارچه‌سازی Git با VS Code
• 21. نکات پیشرفته در پیکربندی VS Code
• 22. تنظیمات مربوط به Linting و Formatting
• 23. استفاده از Flake8 برای بررسی کد
• 24. استفاده از Black برای فرمت‌دهی خودکار
• 25. مدیریت وابستگی‌های پروژه
• 26. فایل requirements.txt
• 27. فایل pyproject.toml
• 28. نکات امنیتی در پیکربندی محیط توسعه
• 29. پیکربندی برای توسعه وب با پایتون
• 30. آشنایی با فریم‌ورک‌های وب پایتون (Django, Flask)
• 31. نصب و پیکربندی Django
• 32. نصب و پیکربندی Flask
• 33. پیکربندی پایگاه داده برای پروژه‌های وب
• 34. آشنایی با ORM در Django
• 35. آشنایی با SQLAlchemy
• 36. پیکربندی محیط برای علم داده با پایتون
• 37. نصب و پیکربندی NumPy
• 38. نصب و پیکربندی Pandas
• 39. نصب و پیکربندی Matplotlib
• 40. نصب و پیکربندی Seaborn
• 41. نصب و پیکربندی SciPy
• 42. نصب و پیکربندی Scikit-learn
• 43. پیکربندی محیط برای یادگیری ماشین
• 44. آشنایی با TensorFlow
• 45. آشنایی با PyTorch
• 46. پیکربندی محیط برای توسعه بازی با پایتون
• 47. نصب و پیکربندی Pygame
• 48. نکات پیشرفته در پیکربندی محیط‌های مجازی
• 49. استفاده از Docker برای مدیریت محیط‌ها
• 50. مقدمه‌ای بر کانتینرسازی با Docker
• 51. نصب Docker Desktop
• 52. ایجاد Dockerfile برای پروژه‌های پایتون
• 53. اجرای برنامه‌های پایتون در کانتینر
• 54. مدیریت شبکه‌بندی کانتینرها
• 55. استفاده از Docker Compose
• 56. راه‌اندازی چندین سرویس با Docker Compose
• 57. پیکربندی CI/CD برای پروژه‌های پایتون
• 58. مقدمه‌ای بر Continuous Integration/Continuous Deployment
• 59. استفاده از GitHub Actions
• 60. پیکربندی Workflow برای اجرای تست‌ها
• 61. پیکربندی Workflow برای استقرار (Deployment)
• 62. نکات امنیتی در CI/CD
• 63. مدیریت رازها (Secrets) در GitHub Actions
• 64. پیکربندی محیط توسعه برای تیم‌های بزرگ
• 65. استفاده از ابزارهای مدیریت پروژه
• 66. مدیریت وظایف (Task Management)
• 67. مستندسازی پروژه
• 68. نکات پایانی در راه‌اندازی و پیکربندی پایتون
• 69. مروری بر بهترین شیوه‌ها
• 70. منابع بیشتر برای یادگیری
• 71. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های پایتون
• 72. اصول طراحی نرم‌افزار تمیز
• 73. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 74. مقدمه‌ای بر TDD (Test-Driven Development)
• 75. اصول SOLID در طراحی نرم‌افزار
• 76. مدیریت خطاها و استثناها
• 77. اصول اشکال‌زدایی موثر
• 78. بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون
• 79. استفاده از پروفایلرها (Profilers)
• 80. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming)
• 81. استفاده از Asyncio
• 82. مفاهیم پیشرفته در کار با مفسر پایتون
• 83. تکنیک‌های پیشرفته در مدیریت حافظه
• 84. بررسی ابزارهای تحلیل استاتیک کد
• 85. امنیت برنامه‌های پایتون
• 86. نکات مربوط به استفاده از کتابخانه‌های خارجی
• 87. مدیریت وابستگی‌های پیچیده
• 88. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 89. الگوهای طراحی (Design Patterns) در پایتون
• 90. معماری میکروسرویس‌ها
• 91. مقدمه‌ای بر Serverless Computing
• 92. توسعه برنامه‌های کاربردی برای پلتفرم‌های مختلف
• 93. توسعه برنامه‌های دسکتاپ با پایتون
• 94. توسعه برنامه‌های موبایل با پایتون (Kivy)
• 95. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 96. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های بزرگ
• 97. مقدمه‌ای بر بلاکچین و کاربردهای آن با پایتون
• 98. آخرین روندها در توسعه نرم‌افزار با پایتون
• 99. آینده پایتون در صنعت نرم‌افزار
• 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی