, ,

کتاب تحلیل عملکرد (Performance Profiling) 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 تحلیل عملکرد (Performance Profiling) در پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر تحلیل عملکرد
  • 2. اهمیت تحلیل عملکرد در محاسبات سطح بالا
  • 3. مفاهیم پایه محاسبات سطح بالا
  • 4. معماری کامپیوتر و تأثیر آن بر عملکرد
  • 5. حافظه پنهان (Cache) و سلسله مراتب حافظه
  • 6. پردازش موازی و همزمان
  • 7. مقدمه ای بر زبان پایتون برای HPC
  • 8. چرا پایتون برای HPC؟
  • 9. محدودیت های عملکرد پایتون
  • 10. چالش های تحلیل عملکرد در پایتون
  • 11. انواع گلوگاه های عملکردی
  • 12. شناسایی گلوگاه های CPU
  • 13. شناسایی گلوگاه های حافظه
  • 14. شناسایی گلوگاه های I/O
  • 15. شناسایی گلوگاه های شبکه
  • 16. ابزارهای داخلی پایتون برای تحلیل عملکرد
  • 17. دستور time
  • 18. تابع timeit
  • 19. ماژول cProfile
  • 20. ماژول profile
  • 21. روش های زمان بندی دقیق
  • 22. اندازه گیری زمان اجرا توابع
  • 23. اندازه گیری زمان اجرای بلوک های کد
  • 24. مقایسه عملکرد الگوریتم های مختلف
  • 25. بررسی تاثیر ساختارهای داده بر عملکرد
  • 26. بررسی تاثیر توابع و متدهای کتابخانه ای
  • 27. تحلیل کد با استفاده از cProfile
  • 28. استفاده از pstats برای تحلیل خروجی cProfile
  • 29. فیلتر کردن نتایج cProfile
  • 30. مرتب سازی نتایج cProfile
  • 31. نمایش بصری نتایج cProfile
  • 32. ابزارهای خارجی برای تحلیل عملکرد پایتون
  • 33. line_profiler
  • 34. memory_profiler
  • 35. guppy/heapy
  • 36. objgraph
  • 37. py-spy
  • 38. perf
  • 39. gperftools
  • 40. Valgrind
  • 41. Intel VTune Amplifier
  • 42. NVIDIA Nsight Systems
  • 43. AMD uProf
  • 44. استفاده از ابزارهای مبتنی بر خط فرمان
  • 45. استفاده از ابزارهای گرافیکی
  • 46. نکات کلیدی در تحلیل عملکرد کد پایتون
  • 47. شناسایی فراخوانی های پرهزینه
  • 48. شناسایی توابع تکراری
  • 49. شناسایی استفاده بیش از حد از حافظه
  • 50. تحلیل توابع در سطح خط (Line Profiling)
  • 51. اندازه گیری زمان اجرای هر خط کد
  • 52. شناسایی خطوطی که زمان زیادی می برند
  • 53. بهینه سازی خطوط پرهزینه
  • 54. تحلیل حافظه (Memory Profiling)
  • 55. شناسایی تخصیص حافظه ناخواسته
  • 56. اندازه گیری مصرف حافظه توسط توابع
  • 57. شناسایی اشیاء بزرگ و پرهزینه
  • 58. جلوگیری از نشت حافظه (Memory Leaks)
  • 59. استفاده از الگوریتم های کارآمدتر
  • 60. انتخاب ساختارهای داده مناسب
  • 61. کاهش فراخوانی های توابع
  • 62. استفاده از روش های محاسبه از پیش
  • 63. اجتناب از محاسبات تکراری
  • 64. استفاده از تکنیک های Vectorization
  • 65. مقدمه ای بر NumPy برای Vectorization
  • 66. بهینه سازی عملیات با NumPy
  • 67. استفاده از توابع تخصصی NumPy
  • 68. کار با آرایه های بزرگ NumPy
  • 69. استفاده از Cython برای افزایش سرعت
  • 70. مقدمه ای بر Cython
  • 71. تبدیل کد پایتون به Cython
  • 72. کامپایل کد Cython
  • 73. استفاده از type hints در Cython
  • 74. بهینه سازی حلقه ها در Cython
  • 75. بهینه سازی دسترسی به حافظه در Cython
  • 76. استفاده از Numba برای کامپایل Just-In-Time (JIT)
  • 77. مقدمه ای بر Numba
  • 78. دکوراتور @jit
  • 79. دکوراتور @njit
  • 80. دکوراتور @vectorize
  • 81. استفاده از Numba برای توابع ریاضی
  • 82. بهینه سازی حلقه ها با Numba
  • 83. سازگاری Numba با NumPy
  • 84. موازی سازی در پایتون
  • 85. مقدمه ای بر Threading
  • 86. تفاوت Threading و Multiprocessing
  • 87. موازی سازی با ماژول multiprocessing
  • 88. استفاده از Pool در multiprocessing
  • 89. استفاده از concurrent.futures
  • 90. استفاده از کتابخانه Joblib
  • 91. parallelize کردن حلقه ها
  • 92. موازی سازی عملیات I/O
  • 93. کار با داده های حجیم
  • 94. بهینه سازی خواندن و نوشتن فایل
  • 95. استفاده از فرمت های باینری (HDF5, Parquet)
  • 96. فشرده سازی داده ها
  • 97. تحلیل عملکرد I/O در پایتون
  • 98. استفاده از ابزارهای I/O Profiling
  • 99. بهینه سازی دسترسی به پایگاه داده
  • 100. کار با داده های توزیع شده

📚 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 تحلیل عملکرد (Performance Profiling) در پایتون”

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

پیمایش به بالا