✅نقشه راه کامل بک اند:

🔹1. یادگیری مبانی برنامه‌نویسی
زبان برنامه‌نویسی: شروع با زبان‌هایی مانند Python، JavaScript (Node.js)، Ruby، Java، یا PHP.
مفاهیم بنیادی: درک متغیرها، توابع، حلقه‌ها، شرط‌ها، و ساختمان داده‌ها.

🔹2. آشنایی با وب
پروتکل HTTP: یادگیری درخواست‌ها و پاسخ‌ها، وضعیت‌ها و هدرها.
RESTful API: طراحی و پیاده‌سازی API‌های مبتنی بر REST.

🔹3. فریم‌ورک‌ها
Node.js: فریم‌ورک‌هایی مانند Express.js برای ساخت سرورهای کارآمد.
Django: برای Python، با تمرکز بر ساخت سریع و ایمن.
Rails: برای Ruby، جهت توسعه سریع و انعطاف‌پذیر.
Spring Boot: برای Java، برای ساخت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر.

🔹4. پایگاه‌داده‌ها
SQL Databases: یادگیری MySQL، PostgreSQL یا SQLite برای مدیریت داده‌های ساختاریافته.
NoSQL Databases: آشنایی با MongoDB یا DynamoDB برای داده‌های غیرساختاریافته.

🔹5. احراز هویت و امنیت
احراز هویت و مجوز: پیاده‌سازی JWT، OAuth، یا Session Management.
امنیت: روش‌های مختلف جلوگیری از حملاتی مانند SQL Injection و XSS.

🔹6. مدیریت نسخه و توسعه مشترک
Version Control: استفاده از Git و GitHub برای مدیریت کد و همکاری گروهی.

🔹7. تست و تضمین کیفیت
Unit Testing: استفاده از ابزارهایی مانند JUnit، Mocha، یا PyTest.
Integration Testing: بررسی کلیه اجزاء سیستم و تعاملات آنها.

🔹8. دیپلوی و استقرار
داکر و کانتینریزاسیون: استفاده از Docker برای ایجاد محیط‌های قابل حمل.
دیپلویمنت: استفاده از سرویس‌هایی مانند AWS، Heroku، یا DigitalOcean.

🔹9. مقیاس‌پذیری و عملکرد
Caching: استفاده از Redis یا Memcached برای بهبود عملکرد.
Load Balancing و Clustering: تکنیک‌هایی برای توزیع بار و افزایش قابلیت اطمینان.

🔹10. سایر ابزارها و تکنولوژی‌ها
Message Queues: مانند RabbitMQ یا Apache Kafka برای پردازش ناهمزمان.
GraphQL: جایگزین مدرن برای REST برای تعامل با API‌ها.

🔹منابع آموزشی:
دوره‌های آنلاین: Platforms مثل Udemy، Coursera و freeCodeCamp.
کتاب‌ها: کتاب‌هایی مانند “Designing Data-Intensive Applications” و “Clean Code”.
مستندات رسمی فریم‌ورک‌ها.

🔹@python_rd

زمان‌سنج برای اندازه‌گیری زمان اجرای کد

در پایتون، بررسی زمان اجرای کد می‌تواند در بهینه‌سازی برنامه بسیار مفید باشد. مثال زیر چگونگی زمان‌سنجی یک قطعه کد با استفاده از time را نشان می‌دهد:

import time

# تعیین تابعی که می‌خواهید زمان اجرای آن را اندازه‌گیری کنید
def my_function():
    sum = 0
    for i in range(1, 1000000):
        sum += i
    return sum

# زمان قبل از اجرای تابع
start_time = time.time()

# اجرای تابع
my_function()

# زمان بعد از اجرای تابع
end_time = time.time()

# محاسبه و چاپ زمان سپری شده
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"زمان اجرای تابع: {elapsed_time:.5f} ثانیه")

این کد نشان می‌دهد که چطور می‌توانید زمان اجرای یک تابع یا قطعه کدی را اندازه‌گیری کنید و از آن برای بهینه‌سازی استفاده نمایید.

@python_rd

🔹معرفی کتابخانه جالب “Beautiful Soup” برای استخراج داده‌ها از HTML

یکی از چالش‌های بزرگ در برنامه‌نویسی، استخراج داده‌ها از صفحات وب است. “Beautiful Soup” یک کتابخانه‌ی قدرتمند در زبان پایتون است که به شما اجازه می‌دهد به راحتی داده‌های HTML و XML را پردازش کنید و اطلاعات مورد نظر خود را استخراج نمایید.

کلیات کاربرد:
تبدیل HTML: Beautiful Soup کد HTML را به یک ساختار درختی تبدیل می‌کند که پیمایش آن بسیار ساده است.
یافتن عناصر: با استفاده از توابع جستجو مانند find() و find_all() می‌توانید به سادگی عناصر مورد نظر خود را در HTML پیدا کنید.
پیمایش ساختار: امکان پیمایش میان عناصر والد و فرزند در HTML را فراهم می‌کند.
چنانچه به دنبال استخراج اطلاعات مانند عناوین، تصاویر یا لینک‌ها از صفحات وب باشید، Beautiful Soup می‌تواند ابزاری قدرتمند و کارآمد برای شما باشد.

این کتابخانه به‌خصوص برای پروژه‌های وب‌خزشی و استخراج اطلاعات از وب‌سایت‌ها بسیار مفید است و می‌تواند با دیگر ابزارهای پایتون مانند Requests ترکیب شود تا تجربه‌ی کاملی از عملیات وب‌کاوی ایجاد کند.

🔹@python_rd