دوره پایتون برای ارزیابی و تست برنامه‌های تداوم کسب و کار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای ارزیابی و تست برنامه‌های تداوم کسب و کار

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه برنامه‌ریزی تداوم کسب و کار (BCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پایتون و تداوم کسب و کار
• 2. مفاهیم کلیدی تداوم کسب و کار
• 3. اهمیت اتوماسیون در تداوم کسب و کار
• 4. چرا پایتون برای تداوم کسب و کار؟
• 5. نصب و پیکربندی پایتون
• 6. محیط های توسعه یکپارچه (IDE) برای پایتون
• 7. مبانی زبان پایتون
• 8. انواع داده و متغیرها در پایتون
• 9. عملگرها در پایتون
• 10. ساختارهای کنترلی: شرط ها (if, elif, else)
• 11. ساختارهای کنترلی: حلقه ها (for, while)
• 12. توابع در پایتون
• 13. ماژول ها و بسته ها در پایتون
• 14. کار با فایل ها در پایتون
• 15. مدیریت خطا و استثناها (try, except)
• 16. مقدمه ای بر ساختارهای داده پیشرفته
• 17. لیست ها و تاپل ها در پایتون
• 18. دیکشنری ها و مجموعه ها در پایتون
• 19. استفاده از کتابخانه های استاندارد پایتون
• 20. ماژول 'os' برای تعامل با سیستم عامل
• 21. ماژول 'sys' برای پارامترهای سیستم
• 22. ماژول 'datetime' برای کار با تاریخ و زمان
• 23. ماژول 're' برای عبارات منظم
• 24. مقدمه ای بر کتابخانه های شخص ثالث
• 25. نصب کتابخانه ها با pip
• 26. کتابخانه 'requests' برای درخواست های HTTP
• 27. کتابخانه 'beautifulsoup4' برای تجزیه HTML
• 28. کتابخانه 'pandas' برای تجزیه و تحلیل داده
• 29. کتابخانه 'numpy' برای محاسبات عددی
• 30. اصول تست نرم افزار
• 31. انواع تست: واحد، یکپارچه، سیستم، پذیرش
• 32. تست واحد در پایتون
• 33. فریمورک unittest پایتون
• 34. نوشتن موارد تست ساده
• 35. اجرای تست ها
• 36. مدیریت داده های تست
• 37. تست پارامتری با unittest
• 38. تست تابع نویسی (Mocking)
• 39. مقدمه ای بر فریمورک pytest
• 40. نصب و پیکربندی pytest
• 41. مزایای pytest نسبت به unittest
• 42. نوشتن تست ها با pytest
• 43. استفاده از fixtures در pytest
• 44. پارامتری کردن تست ها در pytest
• 45. مدیریت خطا در pytest
• 46. تست های مبتنی بر رفتار (BDD)
• 47. مقدمه ای بر Behave
• 48. نوشتن Feature Files
• 49. نوشتن Step Definitions
• 50. اتصال Behave به pytest
• 51. بررسی سناریوهای تداوم کسب و کار
• 52. شناسایی نقاط حیاتی کسب و کار
• 53. تحلیل تاثیر خرابی
• 54. تعریف اهداف زمان بازیابی (RTO)
• 55. تعریف اهداف نقطه بازیابی (RPO)
• 56. برنامه ریزی واکنش به حوادث
• 57. تست برنامه های پشتیبان گیری
• 58. اسکریپت نویسی پایتون برای پشتیبان گیری از فایل
• 59. خودکارسازی فرآیند پشتیبان گیری
• 60. تست برنامه های بازیابی فاجعه
• 61. شبیه سازی خرابی در محیط تست
• 62. نوشتن اسکریپت برای شروع سرویس ها
• 63. نظارت بر بازیابی
• 64. تست برنامه های تکرار (Replication)
• 65. پیکربندی تکرار با ابزارهای موجود
• 66. نوشتن اسکریپت برای تأیید تکرار
• 67. بررسی سازگاری داده ها
• 68. تست برنامه های مانیتورینگ و هشدار
• 69. نوشتن اسکریپت برای بررسی وضعیت سرورها
• 70. تنظیم هشدارها در صورت بروز مشکل
• 71. استفاده از کتابخانه های مانیتورینگ
• 72. تست برنامه های امنیتی مرتبط با تداوم کسب و کار
• 73. بررسی دسترسی ها
• 74. تست رمزنگاری داده ها
• 75. ارزیابی نقاط ضعف امنیتی
• 76. تست بازیابی پس از حمله سایبری
• 77. نوشتن اسکریپت برای شناسایی نفوذ
• 78. تست پاکسازی سیستم
• 79. تست بازیابی داده های آلوده
• 80. تست اتوماسیون فرآیندهای بازیابی
• 81. اسکریپت نویسی برای ایجاد محیط ایزوله
• 82. اسکریپت نویسی برای انتقال داده ها
• 83. اسکریپت نویسی برای اعتبارسنجی بازیابی
• 84. تست مدیریت پیکربندی
• 85. نوشتن اسکریپت برای اعمال تنظیمات
• 86. تست بازگشت به حالت قبلی (Rollback)
• 87. مدیریت مخازن پیکربندی (Configuration Repositories)
• 88. اصول DevOps و تداوم کسب و کار
• 89. نقش پایتون در CI/CD برای تداوم کسب و کار
• 90. اتوماسیون اجرای تست ها در پایپ لاین
• 91. گزارش گیری نتایج تست ها
• 92. تست خودکار در محیط های Cloud
• 93. استفاده از AWS Lambda با پایتون
• 94. استفاده از Azure Functions با پایتون
• 95. استفاده از Google Cloud Functions با پایتون
• 96. تست ابزارهای ارکستراسیون (مانند Ansible) با پایتون
• 97. نوشتن ماژول های Ansible با پایتون
• 98. تست ادغام پایتون با ابزارهای مانیتورینگ (مانند Prometheus)
• 99. ساخت داشبوردهای سفارشی با پایتون
• 100. تست های عملکردی و بار (Load Testing)