سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کدنویسی تمیز در داده‌ها: ساختارها و انواع داده

کتاب کدنویسی تمیز در داده‌ها: ساختارها و انواع داده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 کدنویسی تمیز در داده‌ها: ساختارها و انواع داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کدنویسی تمیز (Clean Code)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کدنویسی تمیز: چرا اهمیت دارد؟
  • 2. مفهوم داده در برنامه‌نویسی
  • 3. خوانایی کد و ساختارهای داده
  • 4. اهداف کدنویسی تمیز در مدیریت داده
  • 5. انواع داده‌های اولیه: مقدمه
  • 6. اعداد صحیح و ممیز شناور در داده‌ها
  • 7. انواع داده بولی و منطق آن
  • 8. رشته‌ها به عنوان نوع داده متنی
  • 9. مخفی‌سازی اطلاعات: اصل بنیادین داده
  • 10. خودتوضیح‌دهندگی کد در تعریف داده
  • 11. نام‌گذاری با معنی برای متغیرها
  • 12. نام‌گذاری خوانا برای ثابت‌ها
  • 13. استفاده از کلمات مناسب در نام‌گذاری داده‌ها
  • 14. پرهیز از نام‌های تک حرفی بی‌معنی در داده‌ها
  • 15. نام‌گذاری متغیرهای بولی به شیوه روشن
  • 16. نام‌گذاری مجموعه‌ها (لیست‌ها، آرایه‌ها)
  • 17. استفاده از زمینه (Context) در نام‌گذاری داده‌ها
  • 18. پرهیز از کدهای مجارستانی در نام‌گذاری داده‌ها
  • 19. نام‌های قابل تلفظ و قابل جستجو برای داده‌ها
  • 20. ثابت‌گذاری (Consistency) در نام‌گذاری داده‌ها
  • 21. شناخت مشکل اعتیاد به انواع داده اولیه (Primitive Obsession)
  • 22. معایب Primitive Obsession در طراحی داده
  • 23. معرفی اشیاء ارزش (Value Objects)
  • 24. ایجاد Value Object برای encapsulate کردن داده‌های اولیه
  • 25. مثال کاربردی: Value Object برای تاریخ یا ارز
  • 26. استفاده موثر از Enumها برای مقادیر محدود
  • 27. ایجاد انواع داده سفارشی برای وضوح بیشتر
  • 28. انواع داده دامنه‌ای (Domain-Specific Types)
  • 29. مزایای Type Safety در داده‌ها
  • 30. داده‌های ضمنی در مقابل داده‌های صریح
  • 31. اعتبار سنجی داده‌ها در Value Objects
  • 32. ساخت Value Objectهای تغییرناپذیر (Immutable)
  • 33. مقایسه Value Objectها
  • 34. کار با Value Objectها در مجموعه‌ها
  • 35. بهبود خوانایی با انواع داده دقیق
  • 36. آرایه‌ها (Arrays) و لیست‌ها (Lists): استفاده تمیز
  • 37. انتخاب بین آرایه و لیست بر اساس نیاز داده
  • 38. دیکشنری‌ها (Dictionaries/Maps): استفاده موثر
  • 39. انتخاب کلید مناسب در دیکشنری‌ها
  • 40. استفاده از Setها برای داده‌های منحصر به فرد
  • 41. تاپل‌ها (Tuples): مزایا و معایب در کد تمیز
  • 42. ساختارها (Structs) در مقابل کلاس‌ها (Classes) برای داده
  • 43. اصول طراحی ساختارهای داده خوانا
  • 44. اجتناب از "God Object"ها در داده‌ها
  • 45. اصل کمترین شگفتی (Principle of Least Astonishment) در داده
  • 46. حفظ یکپارچگی داده‌ها درون ساختارها
  • 47. داده‌های تغییرناپذیر (Immutable Data) و مزایای آن
  • 48. طراحی داده‌ها برای سهولت در اضافه کردن ویژگی‌ها
  • 49. انتخاب ساختار داده مناسب برای عملکرد
  • 50. استفاده از داده‌های پیش‌فرض (Default Values)
  • 51. انتزاع داده (Data Abstraction)
  • 52. اینترفیس‌ها برای ساختارهای داده (Data Interfaces)
  • 53. جمع‌آوری داده‌ها به صورت منطقی (Cohesion)
  • 54. جداسازی دغدغه‌ها (Separation of Concerns) در داده‌ها
  • 55. مدیریت داده‌های مرتبط (Related Data)
  • 56. الگوهای طراحی برای سازماندهی داده‌ها
  • 57. داده‌های موقت (Temporary Data) و مدیریت آن
  • 58. فیلدهای کلاس (Class Fields) و اصول تمیز
  • 59. داده‌های استاتیک (Static Data) و خطرات آن
  • 60. ساختارهای داده تو در تو (Nested Data Structures)
  • 61. طراحی ساختارهای داده پیچیده برای دامنه خاص
  • 62. اعمال اصول SOLID در کلاس‌های داده
  • 63. اصل مسئولیت یگانه (SRP) برای کلاس‌های داده
  • 64. اصل باز-بسته (OCP) برای تغییر داده‌ها
  • 65. اصل جایگزینی لیسکوف (LSP) در وراثت داده
  • 66. اصل جداسازی اینترفیس (ISP) برای داده‌ها
  • 67. اصل وارونگی وابستگی (DIP) برای مخازن داده
  • 68. اعتبار سنجی داده‌ها در سطوح مختلف
  • 69. استفاده از الگو Builder برای ساخت اشیاء داده پیچیده
  • 70. الگو Factory برای ایجاد تمیز اشیاء داده
  • 71. اشیاء انتقال داده (DTOs) و کاربرد تمیز آنها
  • 72. تفاوت بین Value Object و Entity
  • 73. طراحی Entityها با هویت پایدار
  • 74. الگو Repository برای مدیریت داده‌ها
  • 75. ملاحظات کد تمیز در پایگاه داده‌ها
  • 76. نگاشت اشیاء به داده‌های پایگاه داده (ORM)
  • 77. مدیریت وضعیت (State Management) داده‌ها
  • 78. داده‌های مشترک (Shared Data) و خطرات آن
  • 79. الگو Command-Query Responsibility Segregation (CQRS) برای داده
  • 80. رویکرد Data-Oriented Design (DOD)
  • 81. مفهوم تغییرناپذیری در برنامه‌نویسی تابعی و داده‌ها
  • 82. توابع خالص (Pure Functions) و تبدیل داده‌ها
  • 83. داده‌های اختیاری (Optional/Maybe Types) برای مدیریت Null
  • 84. مدیریت خطا و استثنا در اعتبارسنجی داده‌ها
  • 85. پرهیز از Null در طراحی داده‌ها
  • 86. تست نویسی برای ساختارهای داده
  • 87. تست نویسی برای اعتبارسنجی داده‌ها
  • 88. توسعه مبتنی بر تست (TDD) در تعریف داده
  • 89. Mock کردن و Stub کردن داده‌ها در تست‌ها
  • 90. اطمینان از صحت داده‌ها با Assertions
  • 91. استفاده از داده‌های ساختگی (Fake Data) برای تست
  • 92. پوشش تست (Test Coverage) برای لایه داده
  • 93. داده‌های تست و اصول Clean Code
  • 94. مدیریت داده‌های ورودی و خروجی به صورت تمیز
  • 95. سریال‌سازی و دسریال‌سازی داده‌ها به شیوه تمیز
  • 96. بازآرایی (Refactoring) ساختارهای داده برای بهبود
  • 97. بوی کدهای مربوط به داده‌ها (Data-Related Code Smells)
  • 98. ابزارهای تحلیل کد استاتیک برای تمیزی داده
  • 99. بهبود مستمر در طراحی و مدیریت داده‌ها
  • 100. همکاری تیمی در اجرای اصول کد تمیز برای داده‌ها

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.