, ,

کتاب بهبود عملکرد الگوریتم‌ها در پایتون

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 بهبود عملکرد الگوریتم‌ها در پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بهبود عملکرد الگوریتم‌ها در پایتون
  • 2. چرا عملکرد کد پایتون اهمیت دارد؟
  • 3. مروری بر اصول طراحی الگوریتم کارآمد
  • 4. معیارهای اندازه‌گیری عملکرد: زمان و حافظه
  • 5. مفهوم پیچیدگی زمانی و مکانی (Big O Notation)
  • 6. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های رایج
  • 7. ابزارهای اولیه اندازه‌گیری زمان در پایتون: ماژول `time`
  • 8. آشنایی با متدهای زمان‌سنجی دقیق: `timeit`
  • 9. اشتباهات رایج در اندازه‌گیری عملکرد
  • 10. اهمیت و روش‌های نوشتن کد قابل خواندن و قابل نگهداری
  • 11. معرفی مفهوم پروفایلینگ (Profiling)
  • 12. استفاده از `cProfile` برای یافتن گلوگاه‌ها
  • 13. تفسیر خروجی پروفایلر و شناسایی نقاط داغ (Hot Spots)
  • 14. ابزارهای بصری‌سازی پروفایلینگ: `snakeviz`
  • 15. پروفایلینگ خط به خط با `line_profiler`
  • 16. پایش مصرف حافظه با `memory_profiler`
  • 17. استفاده از `objgraph` برای تحلیل اشغال حافظه
  • 18. بنچمارکینگ (Benchmarking) و تفاوت آن با پروفایلینگ
  • 19. اصول بنچمارکینگ معتبر و قابل تکرار
  • 20. تحلیل آماری نتایج بنچمارکینگ
  • 21. بهینه‌سازی ساختارهای داده داخلی پایتون: لیست‌ها
  • 22. درک عملکرد تاپل‌ها و کاربردهای آنها
  • 23. مجموعه‌ها (Sets) برای جستجو و عملیات منحصر به فرد
  • 24. دیکشنری‌ها (Dictionaries) برای نگاشت‌های سریع
  • 25. استفاده کارآمد از حلقه‌های `for` در پایتون
  • 26. درک مفهوم درک لیست (List Comprehensions)
  • 27. درک تولیدکننده (Generator Expressions) برای حافظه
  • 28. تفاوت و انتخاب بین درک لیست و درک تولیدکننده
  • 29. استفاده از توابع داخلی پایتون برای کارایی (مثال: `map`, `filter`)
  • 30. بهینه‌سازی عملیات رشته‌ای در پایتون
  • 31. اجتناب از ایجاد اشیاء موقت غیرضروری
  • 32. مفهوم `__slots__` برای کاهش مصرف حافظه کلاس‌ها
  • 33. بهینه‌سازی فراخوانی توابع و سربار آن
  • 34. استفاده از توابع `lambda` با احتیاط
  • 35. کشینگ (Caching) و ذخیره‌سازی نتایج: `functools.lru_cache`
  • 36. مقدمه‌ای بر ساختارهای داده پیشرفته
  • 37. انتخاب ساختار داده مناسب برای مسئله
  • 38. صف‌ها و پشته‌ها: پیاده‌سازی و کاربرد
  • 39. `collections.deque` برای صف‌های کارآمد
  • 40. `collections.defaultdict` و `Counter` برای سناریوهای خاص
  • 41. هیپ (Heap) و ماژول `heapq` برای صف‌های اولویت
  • 42. آرایه‌های تایپ‌شده با ماژول `array`
  • 43. درخت‌ها و گراف‌ها: ملاحظات عملکردی در پایتون
  • 44. پیاده‌سازی ساختارهای داده سفارشی با کارایی بالا
  • 45. توازن بین پیچیدگی زمانی، مکانی و سادگی کد
  • 46. مدیریت حافظه در پایتون: مدل اشیاء
  • 47. شمارش ارجاع (Reference Counting) و عملکرد آن
  • 48. جمع‌آوری زباله (Garbage Collection) و حل مشکل چرخه‌های ارجاع
  • 49. نظارت بر مصرف حافظه برنامه‌ها با ابزارهای پیشرفته
  • 50. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه: Lazy Loading
  • 51. استفاده از `memoryview` برای دسترسی مستقیم به بافر
  • 52. نگاشت حافظه (Memory Mapping) با `mmap` برای فایل‌های بزرگ
  • 53. سریال‌سازی (Serialization) و دسریال‌سازی (Deserialization) با کارایی بالا
  • 54. پروتکل بافر (Protocol Buffers) و MessagePack برای داده‌های ساختاریافته
  • 55. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده (مقدماتی)
  • 56. مقدمه‌ای بر محاسبات عددی با NumPy
  • 57. آرایه‌های NumPy در مقابل لیست‌های پایتون: چرا سریع‌تر است؟
  • 58. مفهوم و اهمیت وکتورسازی (Vectorization)
  • 59. قوانین Broadcast در NumPy
  • 60. توابع جهانی (Universal Functions – ufuncs) در NumPy
  • 61. آرایه‌های چندبعدی و مدیریت حافظه در NumPy
  • 62. نمایه سازی (Indexing) و برش (Slicing) پیشرفته NumPy
  • 63. جبر خطی با NumPy و استفاده از کتابخانه‌های BLAS/LAPACK
  • 64. SciPy: ابزاری قدرتمند برای محاسبات علمی
  • 65. ماتریس‌های خلوت (Sparse Matrices) برای داده‌های بزرگ
  • 66. توابع بهینه‌سازی در SciPy (مثال: `scipy.optimize`)
  • 67. پردازش سیگنال و تصویر با SciPy و NumPy
  • 68. Pandas برای تحلیل و دستکاری داده‌های جدولی با عملکرد بالا
  • 69. نکات بهینه‌سازی در استفاده از Pandas
  • 70. انتخاب نوع داده مناسب در NumPy و Pandas برای کارایی
  • 71. مقدمه‌ای بر همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 72. قفل سراسری مفسر (Global Interpreter Lock – GIL): چیست و چرا وجود دارد؟
  • 73. تأثیر GIL بر اجرای چند رشته‌ای (Multithreading)
  • 74. ماژول `threading` برای کارهای وابسته به ورودی/خروجی
  • 75. پیاده‌سازی Thread Pool برای مدیریت رشته‌ها
  • 76. ماژول `multiprocessing` برای کارهای وابسته به CPU
  • 77. مفهوم Process Pool و کاربرد آن
  • 78. ارتباط بین فرایندها (Inter-Process Communication – IPC): صف‌ها و پایپ‌ها
  • 79. استفاده از حافظه اشتراکی (Shared Memory) در multiprocessing
  • 80. `concurrent.futures` برای مدیریت ساده‌تر همزمانی و موازی‌سازی
  • 81. مفهوم I/O ناهمزمان (Asynchronous I/O)
  • 82. ماژول `asyncio` و سینتکس `async/await`
  • 83. Loopهای رویداد (Event Loops) در `asyncio`
  • 84. انتخاب استراتژی مناسب: رشته‌ها، فرایندها یا Async I/O
  • 85. رفع بن‌بست (Deadlock) و شرایط رقابتی (Race Conditions)
  • 86. Cython: نوشتن افزونه‌های C در پایتون
  • 87. کامپایل کد Cython برای عملکرد حداکثری
  • 88. استفاده از Cython برای تعریف نوع و دسترسی به C-level
  • 89. `ctypes`: فراخوانی توابع کتابخانه‌های اشتراکی C/C++
  • 90. Numba: کامپایل درجا (Just-In-Time) برای کد پایتون
  • 91. استفاده از دکوراتورهای `@jit` و `@njit` در Numba
  • 92. Numba و پشتیبانی از آرایه‌های NumPy
  • 93. `guvectorize` در Numba برای توابع جهانی سفارشی
  • 94. PyPy: یک جایگزین پایتون با JIT داخلی
  • 95. مقایسه و انتخاب بین Cython و Numba
  • 96. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing)
  • 97. Dask: محاسبات موازی و خارج از هسته (Out-of-Core) در پایتون
  • 98. Ray: ساخت برنامه‌های توزیع‌شده با پایتون
  • 99. مقدمه‌ای بر محاسبات GPU در پایتون (PyCUDA, PyOpenCL)
  • 100. نکات عملکردی در یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ (مقدماتی)

📚 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 بهبود عملکرد الگوریتم‌ها در پایتون”

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

پیمایش به بالا