کتاب صوتی بازبینی کد پایتون با رویکرد حرفه‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بازبینی کد پایتون با رویکرد حرفه‌ای

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ پایدار

موضوع میانی: تضمین کیفیت نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بازبینی کد در پایتون
• 2. اصول بازبینی کد مؤثر
• 3. اهمیت بازبینی کد در چرخهٔ توسعه
• 4. انواع بازبینی کد
• 5. آمادگی برای بازبینی کد
• 6. شناخت اهداف بازبینی کد
• 7. ابزارهای کمکی بازبینی کد
• 8. تکنیک‌های خواندن کد
• 9. شناسایی رایج‌ترین خطاها
• 10. اشکالات منطقی در کد
• 11. مشکلات عملکردی کد
• 12. مسائل امنیتی در کد
• 13. خوانایی و نگهداری کد
• 14. استفادهٔ صحیح از نام‌گذاری متغیرها
• 15. ساختاردهی منطقی کد
• 16. مدیریت خطاها و استثناها
• 17. بازبینی کد در پروژه‌های بزرگ
• 18. مدیریت وابستگی‌ها در پایتون
• 19. تست‌نویسی و بازبینی تست‌ها
• 20. اصول تست واحد (Unit Testing)
• 21. اصول تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 22. بازبینی مستندات کد
• 23. اهمیت مستندسازی کد
• 24. نوشتن کامنت‌های مفید
• 25. استفاده از Docstrings در پایتون
• 26. بازبینی الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 27. الگوهای رایج در پایتون
• 28. معماری نرم‌افزار و بازبینی آن
• 29. اصول SOLID در طراحی شیءگرا
• 30. بازبینی مدیریت حافظه
• 31. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 32. بازبینی کد با استفاده از ابزارهای ایستا (Static Analysis)
• 33. Pylint و قابلیت‌های آن
• 34. Flake8 و تنظیمات آن
• 35. MyPy برای بررسی نوع (Type Checking)
• 36. بازبینی کد با تمرکز بر امنیت
• 37. جلوگیری از حملات رایج (OWASP Top 10)
• 38. مدیریت امن اطلاعات حساس
• 39. رمزنگاری و بازبینی پیاده‌سازی
• 40. بازبینی کد در تیم‌های توزیع‌شده
• 41. فرهنگ بازبینی کد در تیم
• 42. مدیریت بازخوردهای سازنده
• 43. حل تعارض در بازبینی کد
• 44. بازبینی کد در محیط‌های CI/CD
• 45. یکپارچه‌سازی بازبینی کد با Jenkins
• 46. اتوماسیون فرآیند بازبینی کد
• 47. بازبینی کد در Git Hooks
• 48. کار با GitHub Actions برای بازبینی
• 49. بازبینی کد در توسعهٔ وب با پایتون
• 50. فریم‌ورک‌های وب و بازبینی کد آن‌ها
• 51. Django و بازبینی کد مرتبط
• 52. Flask و بازبینی کد آن
• 53. بازبینی کد در توسعهٔ API
• 54. اصول طراحی RESTful API
• 55. امنیت API و بازبینی کد
• 56. بازبینی کد در پروژه‌های علم داده
• 57. کتابخانه‌های علم داده و بازبینی
• 58. Pandas و بازبینی کد
• 59. NumPy و بازبینی کد
• 60. بازبینی کد در یادگیری ماشین
• 61. اصول اخلاقی در علم داده
• 62. مدیریت داده‌های بزرگ و بازبینی
• 63. بازبینی کد در توسعهٔ ابزارها
• 64. ساخت ابزارهای خط فرمان (CLI)
• 65. بازبینی ابزارهای اتوماسیون
• 66. بازبینی کد با رویکرد حفظ محیط زیست
• 67. توسعهٔ پایدار نرم‌افزار
• 68. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات
• 69. کدنویسی سبز (Green Coding)
• 70. بازبینی کد برای قابلیت اطمینان
• 71. افزایش تحمل‌پذیری خطا (Fault Tolerance)
• 72. مدیریت وضعیت (State Management)
• 73. بازبینی کد برای مقیاس‌پذیری
• 74. معماری میکروسرویس و بازبینی
• 75. مقیاس‌پذیری پایگاه داده
• 76. بازبینی کد برای انطباق با استانداردها
• 77. استانداردهای کدنویسی پایتون (PEP 8)
• 78. استانداردهای امنیتی نرم‌افزار
• 79. استانداردهای دسترسی‌پذیری (Accessibility)
• 80. بازبینی کد از دیدگاه معماری
• 81. نقش معمار نرم‌افزار در بازبینی
• 82. بازبینی نیازمندی‌های فنی
• 83. مدیریت ریسک در بازبینی کد
• 84. بازبینی کد برای کاهش بدهی فنی
• 85. راهکارهای کاهش بدهی فنی
• 86. بازبینی کد و توسعهٔ حرفه‌ای
• 87. یادگیری مستمر در بازبینی کد
• 88. ارتباط مؤثر با همکاران
• 89. توسعهٔ مهارت‌های حل مسئله
• 90. بازبینی کد در چارچوب قوانین
• 91. انطباق با مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 92. رعایت حدود شرعی در محتوا
• 93. اصول اخلاق حرفه‌ای در توسعهٔ نرم‌افزار
• 94. مستندسازی فرآیند بازبینی کد
• 95. مدیریت دانش در تیم توسعه
• 96. بازبینی کد و نوآوری
• 97. تشویق به بازخوردهای خلاقانه
• 98. بررسی راه‌حل‌های جایگزین
• 99. بازبینی کد و سنجش کیفیت
• 100. معیارهای سنجش کیفیت نرم‌افزار