❄️ فریز کردن اپلیکیشنهای پایتون: راهنمای کامل
فریز کردن (Freezing) تبدیل اسکریپتهای پایتون به فایلهای اجرایی مستقل است.
🎯 ابزارهای محبوب فریز کردن:
• PyInstaller - ساده و چندپلتفرمه
• cx_Freeze - قابل تنظیم و سبک
• PyOxidizer - مدرن و پرسرعت
🛠️ مزایای فریز کردن:
· اجرا بدون نیاز به نصب پایتون
· توزیع آسان بین کاربران
· محافظت از سورس کد (نسبی)
⚡ نکات مهم:
· تست روی سیستمعامل هدف
· مدیریت فایلهای استاتیک
· بهینهسازی حجم فایل نهایی
#Python #Packaging #Freezing #PyInstaller #Development
🆔@code_pedia
فریز کردن (Freezing) تبدیل اسکریپتهای پایتون به فایلهای اجرایی مستقل است.
🎯 ابزارهای محبوب فریز کردن:
• PyInstaller - ساده و چندپلتفرمه
pyinstaller --onefile script.py
• cx_Freeze - قابل تنظیم و سبک
cxfreeze script.py --target-dir dist
• PyOxidizer - مدرن و پرسرعت
pyoxidizer build
🛠️ مزایای فریز کردن:
· اجرا بدون نیاز به نصب پایتون
· توزیع آسان بین کاربران
· محافظت از سورس کد (نسبی)
⚡ نکات مهم:
· تست روی سیستمعامل هدف
· مدیریت فایلهای استاتیک
· بهینهسازی حجم فایل نهایی
#Python #Packaging #Freezing #PyInstaller #Development
🆔@code_pedia
❤4
🐍 پایتون ۳.۱۴ و پایان GIL: انقلابی در برنامهنویسی موازی
پایتون ۳.۱۴ با حذف Global Interpreter Lock (GIL) تحول بزرگی ایجاد میکند:
🎯 GIL چیست؟
· قفلی که اجرای همزمان تردها در پایتون را محدود میکرد
· مانع اصلی استفاده از چندین هسته CPU
· دلیل کندی برنامههای multi-threaded
⚡ تاثیرات حذف GIL:
· اجرای واقعی موازی تردها
· استفاده کامل از چندین هسته پردازنده
· بهبود عملکرد برنامههای CPU-intensive
🛠️ مثال عملی:
💡 مزایای کلیدی:
· سرعت بالاتر برای محاسبات سنگین
· رقابت بهتر با Rust, Go, C++
· امکان پردازش موازی واقعی در Data Science
#Python #GIL #Multithreading #Performance #DataScience
🆔@code_pedia
پایتون ۳.۱۴ با حذف Global Interpreter Lock (GIL) تحول بزرگی ایجاد میکند:
🎯 GIL چیست؟
· قفلی که اجرای همزمان تردها در پایتون را محدود میکرد
· مانع اصلی استفاده از چندین هسته CPU
· دلیل کندی برنامههای multi-threaded
⚡ تاثیرات حذف GIL:
· اجرای واقعی موازی تردها
· استفاده کامل از چندین هسته پردازنده
· بهبود عملکرد برنامههای CPU-intensive
🛠️ مثال عملی:
import threading
import time
def task():
# حالا واقعاً موازی اجرا میشود!
pass
# اجرای همزمان روی چندین هسته
threads = []
for i in range(4):
t = threading.Thread(target=task)
threads.append(t)
t.start()
💡 مزایای کلیدی:
· سرعت بالاتر برای محاسبات سنگین
· رقابت بهتر با Rust, Go, C++
· امکان پردازش موازی واقعی در Data Science
#Python #GIL #Multithreading #Performance #DataScience
🆔@code_pedia
👍4