🔸 ترفندهای پایتون

🔅استفاده از pathlib به جای os.path

pathlib مسیرها را مثل آبجکت مدیریت می‌کند و کد خواناتر و تمیزتر می‌شود.

from pathlib import Path

p = Path("data") / "users" / "info.json"
print(p.exists())

✔️ مدیریت مسیر راحت‌تر
✔️ وابسته به سیستم‌عامل نیست

🐍 @python_rd

✨ فقط نگاه کن🔥


🐍 @python_rd

مسیر DevOps با Python
⚙️ رودمپ DevOps Engineer با محوریت پایتون

1) پایه پایتون
Script نویسی، فایل‌ها، subprocess، CLI ساختن.

2) لینوکس + Bash
دستورات، Permission، Cron، SSH.

3) داکر + کانتینرها
Image، Container، Dockerfile، Compose.

4) و CI/CD
GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins.

5) و Cloud Providers
AWS / GCP / Azure → EC2، S3، IAM.

6) شبکه و امنیت
DNS، Load Balancing، Firewall، Secrets.

7) اتوماسیون با Python
Ansible، Fabric، Invoke، Automation Scripts.

8) پروژه‌ها
Pipeline ساخت، Deployment اتوماتیک، مانیتورینگ ساده.


🐍 @python_rd

✨ پایتون برای همه چیز!


🐍 @python_rd

🔸 ترفندهای پایتون

🔅نکته Type Hints حرفه‌ای برای خوانایی و کاهش باگ

در واقع Type Hintها باعث خوانایی بهتر و جلوگیری از باگ‌ها می‌شود—مخصوصاً در پروژه‌های بزرگ.

def process(items: list[str]) -> dict[str, int]:
    return {item: len(item) for item in items}

✔️ برای تیم‌ها و پروژه‌های بزرگ ضروریه


🐍 @python_rd

✨ از زیبایی و قدرت پایتون هر چقد بگم کمه


🐍 @python_rd

♥️ رسم قلب با پایتون


🐍 @python_rd

🔸 ترفندهای پایتون

🔅بهینه‌سازی حافظه با slots

اگر میلیون‌ها آبجکت می‌سازی، این گزینه نجاتت می‌دهد.

class User:
    __slots__ = ("name", "age")
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

✔️ مصرف RAM کمتر
✔️ سرعت بیشتر آبجکت‌ها


🐍 @python_rd

🔸 ترفندهای پایتون

🔅استفاده از enumerate و zip به شکلی حرفه‌ای

برای مدیریت چند لیست و اندیس همزمان:

for i, (a, b) in enumerate(zip([1,2,3], [4,5,6])):
    print(i, a, b)

✔️ کاهش کدهای بی‌خود
✔️ حلقه‌های تمیز

🐍 @python_rd

🔅 کد دانلود صفحه وب

import requests

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

print(response.text[:500])  # نمایش 500 کاراکتر اول

📌 کاربرد: Scraping / گرفتن HTML یک سایت


🐍 @python_rd

🔸 مسیر Machine Learning با پایتون
🤖 رودمپ یادگیری ماشین با پایتون

1) پایتون علمی
NumPy، Pandas، Matplotlib، Scikit-learn.

2) ریاضیات لازم
مشتق، ماتریس، وکتور، جبرخطی، آمار.

3) الگوریتم‌های ML
Regression، SVM، Decision Tree، RandomForest، KMeans.

4) مدل‌سازی و ارزیابی
Train/Test، Cross Validation، Metrics مثل F1، ROC.

5) یادگیری عمیق
PyTorch یا TensorFlow → CNN، RNN، Transformers.

6) و MLOps ساده
Model Serving، FastAPI، Docker.

7) مهندسی داده مقدماتی
ETL، Pipelines، Feature Store.

8) پروژه‌ها
طبقه‌بندی تصاویر، تحلیل متن، پیش‌بینی سری زمانی.


🐍 @python_rd

🔸 ترفندهای پایتون

🔅مدیریت state در async با ContextVar

در FastAPI و برنامه‌های async خیلی کاربردیه.

from contextvars import ContextVar

request_id = ContextVar("request_id", default=None)

✔️ نگه‌داشتن state بدون مشکلات همزمانی


🐍 @python_rd