پست بعدی راجب Partial function باشه ؟ 🤔

دیزاین اولیه وبسایت 😅

سلام دوستان 👋

اگه با پایتون API توسعه داده باشید، حتماً می‌دونید که پیاده‌سازی pagination هرچند سخت نیست، اما توی پروژه‌های مختلف ممکنه وقت‌گیر و تکراری بشه.
برای همین یه پکیج مینیمال و کاربردی به اسم Pagify نوشتم که مدیریت pagination رو برای شما راحت‌تر و منعطف‌تر می‌کنه.

چی داره براتون؟

پشتیبانی از روش‌های مختلف Pagination:

مثل Offset، Cursor، و Page-based.

سادگی در استفاده:
فقط با چند خط کد می‌تونید نیازهای pagination پروژه‌تون رو برطرف کنید.

مستقل از فریم‌ورک:
چه تو پروژه‌های ساده پایتونی، چه با فریم‌ورک‌هایی مثل Flask و FastAPI، به‌راحتی می‌تونید ازش استفاده کنید.

قابلیت شخصی‌سازی بالا:
تنظیمات و رفتارهاش قابل تغییر و تطبیق با پروژه شماست.

مستندات کامل و شفاف:
شروع کار با Pagify رو ساده و سریع می‌کنه.

هدف این پکیج اینه که توی مدیریت pagination وقت کمتری بذارید و روی بخش‌های اصلی پروژه تمرکز کنید.

پروژه اوپن‌سورسه!
خیلی خوشحال میشم اگه ایده‌ای دارید یا می‌خواید فیچر جدیدی اضافه کنید، توی توسعه این پکیج مشارکت کنید.

ـGitHub رو ببینید، تست کنید، و نظراتتون رو باهام درمیون بذارید:

مشاهده Pagify در GitHub

اگه به دردتون خورد، ستاره یادتون نره ⭐

منتظر بازخوردهای ارزشمند شما هستم. 😊

#package #python

🔆 CHANNEL | GROUP

بنظرتون چه پکیجی میتونه کارما دولوپر هارو ساده تر و حرفه ای تر کنه ؟ 🤔

ممنون میشم روی این رپو استار بزنید که دیده شه 🙂 ❤️

💎 ـPartial Functions در پایتون 💎

تا حالا شده یه تابع بنویسی که پر از آرگومان باشه و همیشه بخوای یه سری از اون آرگومان‌ها مقدار ثابتی داشته باشن؟ مثلا فرض کن توی یه پروژه مدام داری درخواست HTTP می‌فرستی و همیشه متد رو روی POST می‌ذاری. به جای تکرار این مقدار ثابت، Partial Functions به کمکت میان و کدتو خیلی حرفه‌ای‌تر می‌کنن.


🔎 ـPartial Functions چی هست؟

خیلی ساده، Partial Function بهت اجازه می‌ده یه نسخه سفارشی‌شده از تابع اصلی بسازی که یه سری از آرگومان‌هاش از قبل مقداردهی شده. این کار با functools.partial انجام می‌شه.

🧠 چرا Partial Functions مفیدن؟

✅ سادگی و تمیزی کد: به

جای تکرار، یه بار آرگومان ثابت رو تعریف می‌کنی.

✅ کاهش خطا:

آرگومان‌های ثابت توی یه جای مشخص مقداردهی می‌شن.

✅ ایجاد نسخه‌های شخصی‌سازی‌شده از توابع:

بدون نیاز به تعریف تابع جدید.

🛠️ چطور Partial Functions بسازیم؟

from functools import partial  

def multiply(x, y):  
    return x * y  

double = partial(multiply, y=2)  
print(double(5))  # خروجی: 10  

اینجا double نسخه‌ای از multiply شده که مقدار y همیشه 2 هست. فقط لازمه x رو بهش بدی.

🚀 کاربردهای Partial Functions

1⃣ ساده‌سازی توابع با آرگومان‌های زیاد
وقتی توابع زیادی با پارامترهای تکراری داری، Partial Functions می‌تونه کمکت کنه:

def send_request(method, url, headers, data):  
    # ارسال درخواست  
    pass  

post_request = partial(send_request, method='POST')  
post_request(url='/api/data', headers={}, data={})  
 

2⃣ انعطاف بیشتر با توابع دیگر
ـPartial Functions می‌تونه با توابعی مثل map و filter خیلی خوب کار کنه:

from functools import partial  

def power(base, exponent):  
    return base ** exponent  

square = partial(power, exponent=2)  

numbers = [1, 2, 3, 4]  
squared_numbers = list(map(square, numbers))  
print(squared_numbers)  # خروجی: [1, 4, 9, 16]  
 

3⃣ بهبود خوانایی کد در سیستم‌های بزرگ

وقتی پروژه‌هات پیچیده می‌شن، Partial Functions بهت کمک می‌کنن توابعی بسازی که واضح‌ترن:

from functools import partial  

def logger(log_level, message):  
    print(f"[{log_level}] {message}")  

info_logger = partial(logger, log_level='INFO')  
info_logger("This is an info message")  # خروجی: [INFO] This is an info message  

⚖️ مقایسه با دیگر روش‌ها
ـPartial Functions یه جایگزین سبک‌تر برای تعریف کلاس‌های خاص یا توابع جدیده. اما وقتی منطق خیلی پیچیده‌ای داری یا نیاز به شرط‌های مختلف هست، بهتره به جای Partial Functions از کلاس‌ها یا Wrapper Functions استفاده کنی.


✍️ جمع‌بندی
فهمیدیم Partial Functions ابزاری ساده اما قدرتمند در پایتون هستن که می‌تونن کدهای تکراری رو حذف کنن و انعطاف بالایی بهت بدن.

امید وارم مفید بوده باشه :)

#python #programing

🔆 CHANNEL | GROUP

یکی از قشنگ ترین ویدیو هایی که توی این چند وقته دیدم این ویدیو بوده.

یه خلاصه بگم یه یارویی (branzy) همراه با رفیقش (Rek) توی بازی ماینکرفت میان اینترنت رو میسازن 😃
و تستش میکنن و جالب اینه کارمیکنه
پیشنهاد میکنم حتما ببینیدش

#پیشنهادی

🔆 CHANNEL | GROUP

پس فردا راجب چی باشه؟ 🤔

دوستان پست فردا درمورد AWS هستش 😁

اگه استقبال بشه درمورد سرویس هاش بیشتر و دقیق تر توضیح میدم

ـ☁️ AWS چیه و چرا اینقدر مهمه؟

ـAmazon Web Services (AWS) یکی از بزرگ‌ترین ارائه‌دهنده‌های خدمات ابری تو دنیاست. اگه بخوای ساده بگیم، AWS یه پلتفرم ابریه که بهت اجازه می‌ده بدون دردسرهای مربوط به سرور، دیتاسنتر یا زیرساخت، اپلیکیشن‌هات رو راه بندازی، توسعه بدی و مدیریت کنی. این یعنی تو فقط به توسعه کسب‌وکارت فکر می‌کنی و AWS بقیه کارها رو برات هندل می‌کنه.

چرا AWS ساخته شد؟
سال 2006 آمازون متوجه شد که زیرساخت‌های عظیم و مقیاس‌پذیری که برای فروشگاه آنلاینش ساخته، که می‌تونه به درد خیلی از شرکت‌ها بخوره.
چون استارتاپ‌ها، کسب‌وکارهای متوسط و حتی شرکت‌های بزرگ دنبال یه راه ساده‌تر برای مدیریت سرورهاشون بودن.

ـAWS اومد تا:
مدیریت زیرساخت رو ساده کنه: دیگه نیازی به خرید و نگهداری سرور نیست.

هزینه‌ها رو کاهش بده: فقط برای چیزی که استفاده می‌کنی، پول می‌دی.

مقیاس‌پذیری رو ممکن کنه: هر وقت بخوای، منابع بیشتری به‌راحتی اضافه می‌کنی.

📦 سرویس‌های AWS چیه و چی کار می‌کنه؟

ـAWS بیشتر از 200 سرویس ارائه می‌ده که هرکدوم برای یه نیاز خاص طراحی شدن. اینجا مهم‌ترین و پرکاربردترین‌هاش رو میگیم:

1⃣ Compute (محاسبات)
برای اجرا کردن اپلیکیشن‌ها و پردازش‌های سنگین:
EC2:

سرورهای مجازی قابل تنظیم

Lambda:

اجرای کد بدون نیاز به مدیریت سرور

Elastic Beanstalk:

مدیریت خودکار سرورها برای اپلیکیشن‌های وب

2⃣ Storage (ذخیره‌سازی)
برای نگهداری امن و قابل اعتماد داده‌ها:

S3:

ذخیره‌سازی اشیاء (Object Storage) با مقیاس‌پذیری بالا

EBS:

دیسک‌های ذخیره‌سازی برای EC2

Glacier:

آرشیو کردن داده‌ها برای ذخیره طولانی‌مدت

3⃣ Database (پایگاه داده)
برای مدیریت انواع دیتابیس‌ها:

RDS:

دیتابیس‌های رابطه‌ای مثل MySQL، PostgreSQL

DynamoDB:

دیتابیس NoSQL با سرعت و مقیاس‌پذیری بالا

Redshift:

دیتابیس مخصوص تحلیل داده‌ها

4⃣ Networking (شبکه‌سازی)
برای مدیریت ارتباطات و شبکه‌ها:

VPC:

ساخت شبکه‌های خصوصی

Route 53:

مدیریت DNS

CloudFront:

سرویس CDN برای ارسال سریع‌تر محتوا

5⃣ AI/ML (هوش مصنوعی و یادگیری ماشین)
برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی:

SageMaker:

توسعه و دیپلوی مدل‌های یادگیری ماشین

Rekognition:

تحلیل تصاویر و ویدیوها

Polly:

تبدیل متن به صدا

6⃣ DevOps و مدیریت زیرساخت
ابزارهایی برای تیم‌های توسعه و عملیات:

CodePipeline:

پیاده‌سازی CI/CD

CloudFormation:

تعریف زیرساخت به شکل کد

CloudWatch:

مانیتورینگ منابع و سرویس‌ها

Security & personality
برای محافظت از داده‌ها و مدیریت دسترسی:

IAM:

مدیریت دسترسی کاربران

Shield:

محافظت در برابر حملات DDoS

KMS:

مدیریت کلیدهای رمزنگاری

📊 یکسری نکات درمورد AWS

🔹 Cost Management:

تو AWS ممکنه هزینه‌ها از دستت در بره. از ابزارهایی مثل Cost Explorer یا Budgets استفاده کن تا هزینه‌هاتو کنترل کنی.

🔹 Reserved Instances و Spot Instances:

برای کاهش هزینه‌ها، از Reserved Instances برای بارهای ثابت و از Spot Instances برای پردازش‌های موقتی استفاده کن.

🔹 Hybrid Cloud:

ـAWS می‌تونه با دیتاسنترهای داخلی هم کار کنه (Hybrid Cloud). این کار با ابزارهایی مثل Outposts یا Storage Gateway ممکنه.

🔹 Global Footprint:

ـAWS سرویس‌هاش رو توی چندین منطقه جغرافیایی (Regions) ارائه می‌ده. سعی کن منطقه‌ای رو انتخاب کنی که به کاربرهات نزدیک‌تر باشه تا زمان تأخیر کم بشه.

🔹 Scaling Strategies:

برای مدیریت ترافیک بالا، از ابزارهایی مثل Auto Scaling و Load Balancer استفاده کن.

جمع‌بندی ✍
فهمیدیم AWS یه پلتفرم فوق‌العاده قوی و انعطاف‌پذیره که تقریباً هر چیزی که برای راه‌اندازی و مدیریت یه اپلیکیشن نیاز داری رو ارائه می‌ده. این ابزار اگه حرفه‌ای و با دانش درست استفاده بشه، می‌تونه کسب‌وکارت رو متحول کنه.

امید وارم مفید بوده باشه :)

#تکنلوژوی #برنامه_نویسی

🔆 CHANNEL | GROUP

موافقید درباره یه سرویسش خیلی مفصل تر توضیح بدم؟ اگه اره کدوم سرویس رو دوست دارید توضیح بدم؟

☁️ ـAmazon S3 Blob Storage چیه و چرا انقدر مهمه؟

ـAmazon S3 (Simple Storage Service) یکی از پرکاربردترین سرویس‌های AWS برای ذخیره‌سازی داده‌هاست.
این سرویس از نوع Object Storage محسوب می‌شه و برای ذخیره‌سازی حجم‌های زیادی از داده‌های ساختارنیافته (مثل فایل‌ها، تصاویر، ویدیوها یا بکاپ‌ها) طراحی شده.
تو AWS، S3 مثل یه انبار دیجیتاله که داده‌هات رو می‌ذاری و هر وقت بخوای با یه درخواست API بهشون دسترسی پیدا می‌کنی. سادگی در استفاده و مقیاس‌پذیریش باعث شده انتخاب اول خیلی از شرکت‌های بزرگ باشه.

🔍 چه ویژگی هایی داره؟

1⃣ـ **Object Storage:

توی Object Storage، داده‌ها تو قالب Object ذخیره می‌شن. هر Object شامل:
ـData: خود داده (مثل یه فایل)
ـMetadata: اطلاعات اضافی در مورد فایل
ـKey: یه شناسه منحصربه‌فرد برای پیدا کردن فایل

یعنی به جای ذخیره‌سازی تو فایل‌سیستم سنتی، همه چیز به شکل یه ساختار ساده و مقیاس‌پذیر مدیریت می‌شه.

2⃣ـ Buckets

تو S3، داده‌ها توی چیزی به اسم Bucket ذخیره می‌شن.
هر Bucket مثل یه پوشه سراسریه که می‌تونی داده‌هات رو توش ذخیره کنی. چند نکته درباره Buckets:
اسماش باید یکتا باشن
می‌تونن عمومی یا خصوصی باشن
تو هر منطقه جغرافیایی (Region) جداگانه ساخته می‌شن

3⃣ مقیاس‌پذیری

فرقی نمی‌کنه بخوای 1 گیگ ذخیره کنی یا 100 ترابایت. S3 خودش مقیاس‌پذیری رو مدیریت می‌کنه و نگران منابع سخت‌افزاری نیستی.

4⃣ ـDurability و Availability

ـDurability:
ـS3 ادعا می‌کنه داده‌ها رو با تضمین 99.999999999% (11 9) ذخیره می‌کنه. این یعنی حتی با خرابی‌های سخت‌افزاری، دیتات از بین نمی‌ره.

ـAvailability:
زمان دسترسی به داده‌ها هم نزدیک به 99.99 درصد.

5⃣ امنیت داده‌ها
ـEncryption:

می‌تونی داده‌هات رو هم در زمان انتقال (SSL/TLS) و هم در زمان ذخیره‌سازی رمزنگاری کنی.

ـIAM Policies:

مدیریت دسترسی کاربران به Bucket و Objectها

ـBucket Policies:

قوانین امنیتی برای کنترل سطح دسترسی‌ها

6⃣ ـStorage Classes
ـS3 برای کاهش هزینه‌ها چند کلاس ذخیره‌سازی ارائه می‌ده:

ـStandard:

مناسب برای دسترسی‌های مکرر

ـIntelligent-Tiering:

خودش به‌صورت خودکار داده‌هایی که کمتر استفاده می‌شن رو به کلاس ارزون‌تر انتقال می‌ده

ـGlacier:

برای آرشیو کردن داده‌هایی که خیلی کم استفاده می‌شن

ـOne Zone-IA:

برای داده‌هایی که فقط تو یه منطقه ذخیره می‌شن

جمع‌بندی✍
فهمیدیم Amazon S3 یکی از قوی‌ترین و انعطاف‌پذیرترین ابزارهای ذخیره‌سازی داده‌ست که با امکاناتی مثل امنیت بالا، مقیاس‌پذیری بی‌نهایت و تنوع Storage Classes، بهت اجازه می‌ده هر سناریویی رو پیاده کنی.

امید وارم مفید بوده باشه :)

#AWS #تکنلوژوی #برنامه_نویسی

🔆 CHANNEL | GROUP

🤖 آیا هوش مصنوعی جای ما برنامه‌نویس‌ها رو می‌گیره؟

این سوالی که شاید خیلی از ماها بهش فکر کردیم: با رشد سرسام‌آور هوش مصنوعی و ابزارهایی مثل ChatGPT، Copilot و CodeWhisperer، قراره دیگه ما پشت کیبورد ننشینیم؟ بریم سر اصل ماجرا.


💡 هوش مصنوعی چیکار می‌کنه؟
هوش مصنوعی با خوندن حجم عظیمی از داده‌ها و کدهای برنامه‌نویسی یاد گرفته کد بنویسه یا مشکلات ساده رو حل کنه. مثلاً:

ـAutocomplete:

مثل Copilot که خطوط کامل کد رو پیش‌بینی می‌کنه

ـDebugging:

ابزارهایی که با پیشنهادهای رفع مشکل، سرعت دیباگ رو زیاد می‌کنن

ـCode Generation:

تولید بخش‌های خاصی از کد (CRUD‌ها یا اسکریپت‌های تکراری)

ولی آیا این یعنی ما حذف می‌شیم؟
نه دقیقاً. چون هنوز هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده یا خلق معماری‌های خاص کافیه؟ نه. بیاید چند جنبه رو بررسی کنیم.

1⃣ کپی کردن یا خلاقیت؟
هوش مصنوعی یه ابزار فوق‌العاده برای تکرار کارهای روتین یا تولید کدهای پایه‌ایه. ولی وقتی پای معماری سیستم‌های پیچیده، تصمیم‌گیری توی طراحی و حل چالش‌های منحصر‌به‌فرد وسط باشه، هنوز هم به دانش انسانی نیاز داره.
مثلاً اگه ازش بخوای یه API Design مناسب برای یه پروژه خاص با محدودیت‌های خاص پیشنهاد بده، به سختی می‌تونه چیزی بسازه که کاملاً بهینه باشه.

2⃣ـ Context رو کامل درک نمی‌کنه
هوش مصنوعی مثل یه نویسنده تازه‌کار می‌مونه که توی زمینه خاصی مهارته ولی اگه ازش بخوای چند بخش از سیستم رو به هم وصل کنه، ممکنه گیج بشه.
مثلاً تو پروژه‌ای که چندین سیستم مستقل دارن با هم کار می‌کنن، طراحی ارتباطات بین اجزا و مدیریت خطاها چیزی نیست که یه ابزار ساده بتونه انجام بده.

3⃣ مسئله اخلاقی و امنیتی
کدی که هوش مصنوعی تولید می‌کنه ممکنه از لحاظ امنیتی قابل اعتماد نباشه. ابزارهای AI ممکنه کدی تولید کنن که از پروژه‌های متن‌باز یا دیتابیس‌های قبلی دزدیده شده باشه و حقوق مالکیت رو نقض کنه.

💼 برنامه‌نویس‌های آینده چه کارهایی می‌کنن؟

اگه می‌خوای تو دنیای AI دوام بیاری، بهتره این مهارت‌ها رو یاد بگیری:

ـSystem Design
چیزی که ابزارهای هوش مصنوعی نمی‌تونن انجام بدن، طراحی سیستمه.

ـProblem-Solving Skills
توانایی شکستن یه مسئله پیچیده به بخش‌های کوچیک هنوز هم هنر انسانه.

ـAI Integration
یاد بگیر چطور از ابزارهای هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری خودت استفاده کنی.

ـSoft Skills
توانایی کار تیمی، ارتباطات موثر و تفکر خلاق چیزیه که هوش مصنوعی نداره.

آینده برنامه‌نویسی
هوش مصنوعی جایگزین ما نمی‌شه، ولی مثل یه ابزار قوی کمک می‌کنه سریع‌تر و بهتر کار کنیم. کسی که یاد بگیره با هوش مصنوعی کنار بیاد، از بقیه جلوتره.

#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی

🔆 CHANNEL | GROUP

🧵 ـGenerator ها در جنگو؛ یه ابزار خاص برای بهینه‌سازی کدها

اگه با پایتون آشنا باشی، احتمالاً می‌دونی که generator ها توی صرفه‌جویی حافظه و تولید داده به صورت lazy خیلی کاربرد دارن. اما این ابزار توی جنگو چطوری استفاده می‌شه؟ چجوری می‌تونیم ازشون بیشترین بهره رو ببریم؟ بیا با هم بررسی کنیم.

💡 ـGenerator چیه؟
ـGenerator یه نوع iterator خاصه که وقتی نیاز داری داده تولید می‌کنه، نه اینکه کل داده رو یه‌جا توی حافظه نگه داره. توی جنگو این ابزار وقتی مفید می‌شه که بخوای با داده‌های بزرگ کار کنی.

مثلاً:
◀️ کار با QuerySetهای سنگین
◀️ پردازش Streamهای داده‌ای
◀️ تولید گزارش‌های حجیم

🏗 چرا توی جنگو به generator نیاز داریم؟

تصور کن یه جدول دیتابیس با میلیون‌ها رکورد داری و باید اطلاعات رو به مرور پردازش کنی. اگه همه رکوردها رو یه‌جا لود کنی، سرور به احتمال زیاد می‌ترکه. اینجا generator ها به دادت می‌رسن. Lazy Evaluation یعنی فقط همون چیزی که نیاز داری رو تولید کن و حافظه رو با چیزای اضافی پر نکن.

✍ استفاده از generator توی QuerySet

ـQuerySetهای جنگو به صورت پیش‌فرض lazy هستن. این یعنی تا وقتی که واقعاً نیاز نباشه، کوئری به دیتابیس نمی‌زنه. ولی می‌تونی این فرآیند رو با generatorها بهینه‌تر کنی.

مثال:

from django.db.models import QuerySet  

def get_large_data(queryset: QuerySet):  
    for obj in queryset.iterator():  
        yield process_object(obj)  
        
def process_object(obj):  
    # پردازش رکورد  
    return obj  

اینجا از متد iterator() استفاده کردیم که یه generator می‌سازه و باعث می‌شه کوئری به صورت chunk به chunk پردازش بشه.

🌊 ـStream کردن داده‌ها با generator
اگه بخوای یه فایل CSV بزرگ برای دانلود بسازی، generator یه ابزار طلاییه.
مثال:

import csv  
from django.http import StreamingHttpResponse  

def stream_csv(queryset):  
    def generate():  
        yield ['Header1', 'Header2', 'Header3']  
        for obj in queryset.iterator():  
            yield [obj.field1, obj.field2, obj.field3]  

    response = StreamingHttpResponse(generate_csv(generate()), content_type='text/csv')  
    response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="data.csv"'  
    return response  

def generate_csv(generator):  
    for row in generator():  
        yield ','.join(str(cell) for cell in row) + '\n'  

اینجا به جای ساختن کل CSV توی حافظه، داده‌ها رو به صورت real-time تولید می‌کنیم.

🔸 نکات مهم

ـAvoid Overuse

اگه حجم داده‌ها خیلی کم باشه، استفاده از generator صرفاً پیچیدگی کد رو زیاد می‌کنه.

ـCombine with Chunking

اگه با دیتابیس‌های بزرگ کار می‌کنی، استفاده از generator به همراه متدهایی مثل iterator() یا chunked() توی QuerySet می‌تونه حسابی عملکرد رو بهینه کنه.

ـError Handling

حواست باشه که generatorها وقتی یه خطا پیش بیاد، از ادامه کار متوقف می‌شن. اگه نیاز داری عملیاتت ادامه پیدا کنه، باید exceptionها رو مدیریت کنی.

ـPipeline-like Processing

توی پروژه‌های پیچیده‌تر می‌تونی generatorها رو به هم chain کنی و مثل یه pipeline داده‌ها رو پردازش کنی.

جمع‌بندی ✍
ـgeneratorها یه ابزار قدرتمند برای مدیریت منابع هستن، به شرطی که بدونی کجا و چطوری ازشون استفاده کنی. مخصوصاً توی پروژه‌های سنگین جنگو که حجم داده‌ها خیلی زیاده، این ابزار می‌تونه یه برگ برنده باشه.

امید وارم مفید بوده باشه :) ❤️

#django #برنامه_نویسی #پایتون

🔆 CHANNEL | GROUP

استکی که ابتدای راه انتخاب می‌کنید خیلی خیلی مهمه و باید حسابی با تحقیق و برنامه‌ریزی انتخابش کنید. آینده رو بسنجید. هدف خودتون رو بسنجید. صرف علاقه یا بدلیل سهولت یا محبوبیت، یک زبان رو انتخاب نکنید.

اینکه میگن یه زبان/فریم‌ورک/ابزار رو که انتخاب کردید، تمام تمرکز رو بذارید روش و حسابی توش دیپ شید کاملا اشتباهه بنظرم.

شاید دیپ شدن در اون استک خاص خوب و مفید باشه، ولی به هیچ وجه تمام تمرکز رو روی اون نذارید. دقیقا مثل همون قضیه تخم مرغ و سبده. همیشه توی ساید داستان، یکی دوتا ابزار یا فریم ورک دیگه که زیاد ارتباطی به استک اصلیتون ندارن رو هم کار کنید و گاها جدی دنبالش کنید. بک اند پایتون کار می‌کنید؟ هرازگاهی یه دوتا توتوریال از ریکت یا نکست ببینید.

اینطوری اتفاقی که میوفته، هم دید بهتری واسه ادامه مسیر دارین، هم اگه استک اولی زیاد چنگی به دل نزد طی گذر زمان و شما رو به هدفتون نزدیک نکرد، حداقلش اینه که می‌تونید از ترکیب چند استکی که کار کردید خروجی بهتر و به نتیجه قابل قبولی برسید.

من اوایل که بعد از سالها پایتون کد زدن شروع کردم تایپ اسکریپت یاد گرفتن، بارها می‌شد که توی پایتون سعی می‌کردم مکانیزم هایی که سمت ریکت هستن رو پیاده کنم. همینجوری واسه خودم دکوریتورهایی طراحی می‌کردم تا کمبود typing پایتون رو نسبت به تایپ اسکریپت برطرف کنم. ( صرفا واسه تفریح)

گاها یهو دیدین که همین سیستم، خودش تونست تبدیل به یه ایده شه و روی ریپازیتوری پایتون (یا بلعکس) مرج شه حتی. اگه دقت کرده باشین خیلی از دولوپرهای پایتون اصلا استک اصلیشون پایتون نیس. مثلا طرف راست کد می‌زنه، میگه فلان چیزو اینجا داریم، شما هم اضافه کنید. (این سیستم واسه فیچر هایی که جدید رلیز میشن روی یه زبان خیلی جواب میده)

پست بعدی چی باشه؟

معرفی Kafka 🌀

اگه سیستم‌هایی با معماری پیچیده طراحی می‌کنی یا می‌خوای با حجم زیادی از داده کار کنی، احتمالش زیاده اسم Kafka رو شنیده باشی. Kafka یه Distributed Streaming Platform هست که توسط LinkedIn ساخته شد و بعدش به Apache منتقل شد. اما چرا Kafka این‌قدر مهمه و کجاها به کار میاد؟ بیایید دقیق بررسیش کنیم.

📜 ـKafka چرا ساخته شد؟
تو معماری سیستم‌های بزرگ، نیاز به ارتباط بین سرویس‌ها (Microservices) یا انتقال حجم زیادی از داده خیلی جدیه. قبل از Kafka، ابزارهایی مثل RabbitMQ یا ActiveMQ بودن، ولی این‌ها با رشد سریع داده و نیازهای مقیاس‌پذیری، کم میاوردن. Kafka اومد تا چند تا مشکل اساسی رو حل کنه:

حجم بالای داده:

ـKafka می‌تونه میلیون‌ها پیام در ثانیه رو مدیریت کنه.

سیستم‌های توزیع‌شده:

برای سیستم‌هایی که از چندین سرویس استفاده می‌کنن، یه ابزار مطمئن برای انتقال پیام لازمه.

ذخیره‌سازی پایدار:

برخلاف Kafka ، RabbitMQ پیام‌ها رو برای مدت مشخصی نگه می‌داره.

ری‌پلی دیتا:

اگه یه سرویس دچار مشکل بشه، می‌تونه دوباره پیام‌ها رو از Kafka بخونه.

🛠 ـKafka چطوری کار می‌کنه؟
ـKafka یه ساختار ساده ولی قوی داره:

ـProducers:

وظیفه تولید و ارسال پیام‌ها رو دارن. این پیام‌ها می‌تونن هر چیزی باشن، مثل داده‌های تراکنش، لاگ سیستم، یا حتی کلیک‌های کاربران تو سایت.

ـTopics:

پیام‌ها توی تاپیک‌ها ذخیره می‌شن. هر تاپیک می‌تونه مربوط به یه بخش از سیستم باشه (مثلاً تاپیک سفارشات، تاپیک کاربران).

ـConsumers:

وظیفه خوندن پیام‌ها از تاپیک‌ها رو دارن.

ـBrokers:

ـ Kafka روی چندین ماشین یا سرور (به نام Broker) اجرا می‌شه و وظیفه توزیع پیام‌ها بین این سرورها رو داره.

🔥 چرا باید Kafka استفاده کنیم؟
ـKafka فقط یه ابزار ساده برای انتقال پیام نیست. قابلیت‌های منحصربه‌فردش اونو به یه انتخاب عالی برای سیستم‌های بزرگ تبدیل کرده:

1⃣ مقیاس‌پذیری بالا
ـKafka می‌تونه به راحتی برای سیستم‌های بزرگ استفاده بشه. مثلاً اگه یه میلیارد تراکنش در روز داری، Kafka همچنان جواب می‌ده.

2⃣ ـFault Tolerance
به خاطر معماری توزیع‌شده، اگه یکی از سرورها (Broker) از کار بیفته، بقیه سرورها همچنان کار می‌کنن.

3⃣ـMessage Replay
مصرف‌کننده‌ها می‌تونن پیام‌ها رو هر وقت لازم شد دوباره بخونن. مثلاً اگه سیستمت یه مشکل داشت و نیاز به بازپردازش داده بود.

4⃣ پشتیبانی از استریمینگ
می‌تونی داده‌ها رو به صورت Real-time پردازش کنی. ابزار Kafka Streams دقیقاً برای این کار طراحی شده.

جمع بندی ✍
ـKafka یه ابزار قدرتمنده که بیشتر تو سیستم‌های توزیع‌شده و پرحجم استفاده می‌شه. اگه قراره روی پروژه‌ای کار کنی که نیاز به پردازش Real-time یا انتقال حجم بالای داده داره، Kafka یکی از بهترین انتخاب‌هاست.

#programming #Kafka

🔆 CHANNEL | GROUP

حس میکنم زیاد از پستای این سبکی خوشتون نمیاد

احتمال میدم تو اپدیت های بعدی انسان دود ششم اضافه شه

ـArchitecture Design چیه؟ 🏗️

اگه  با برنامه‌نویسی آشنا باشی، احتمالش زیاده که اسم Design Patterns به گوشت خورده باشه. Design pattern  ها راه‌حل‌های هستن برای مشکلات تکراری که موقع کدنویسی باهاشون مواجه می‌شی. اما وقتی پروژه‌ها بزرگ‌تر می‌شن، علاوه بر Design Patterns ها به  Architecture Design هم نیاز پیدا میکنیم.

چرا Architecture Design مهمه؟ 🤔
وقتی نرم‌افزارها تو دهه‌های ۸۰ و ۹۰ بزرگ‌تر شدن، پیچیدگی سیستم‌ها هم بیشتر شد. اون موقع بیشتر برنامه‌ها Monolithic بودن؛ یعنی همه چیز تو یه کدبیس جمع شده بود. این نوع معماری برای پروژه هایی مناسبه که پیچیدگی زیادی ندارن و نیاز به سرویس های مختلف نیست، ولی وقتی پروژه بزرگ می‌شه، دردسرایی مثل سختی توسعه، نگهداری، و مقیاس‌پذیری رو به همراه داره.
اینجاست که Architecture Design بهت کمک می‌کنه تا یه طرح کلی برای سیستم داشته باشی که هم کارا باشه، هم بتونه چالشایی مثل رشد کاربرها، خطاها، و نیاز به تغییرات رو هندل کنه.

فرق Design Patterns و Architecture Design

ـDesign Patterns 🧩
ـDesign Patterns یعنی یه سری راه‌حل‌های آماده و تست‌شده که برای مشکلات تکراری توی برنامه‌نویسی ارائه شدن. این الگوها تو یه سری موقعیت خاص خیلی خوب جواب می‌دن و باعث می‌شن که کدی که می‌نویسی خواناتر، قابل‌نگهداری‌تر، و استانداردتر بشه. مثلا:

ـSingleton:

فقط یه نمونه از یه کلاس ساخته بشه.

ـFactory:

ساخت اشیا بدون اینکه کلاس دقیق‌شونو مشخص کنی.

و...

ـ Architecture Design 🏗
ـArchitecture Design در واقع به طراحی ساختار کلی سیستم اشاره داره. یعنی شما باید از دیدی وسیع‌تر به پروژه نگاه کنی و تصمیم بگیری که چه نوع معماری به درد پروژه می‌خوره. هدف اینه که سیستمت بتونه نیازهای آینده رو برآورده کنه و در برابر چالش‌هایی مثل مقیاس‌پذیری، نگهداری و توسعه مقاوم باشه.

برای معماری نرم‌افزار معماری های مختلفی وجود داره. مثلا:

ـEvent-Driven Architecture:
این نوع معماری از Eventها برای ارتباط بین اجزای مختلف سیستم استفاده می‌کنه. اینطوری سیستم‌های پیچیده و بزرگ می‌تونن به راحتی به هم متصل بشن و با کمترین تغییرات تو اجزا، همچنان عملکرد خوبی داشته باشن.

ـMicroservices:
در این معماری، سیستم به بخش‌های کوچکتر و مستقل تقسیم میشه که هر کدوم می‌تونن به طور جداگانه کار کنن. این باعث میشه که مقیاس‌پذیری و نگهداری سیستم خیلی راحت‌تر بشه.

یکسری ابزارهای واسه Architecture Design ⚒

ـUML Diagrams: واسه طراحی ساختار.
ـC4 Model: برای نمایش لایه‌های مختلف.
ـEvent Storming: برای فهمیدن ارتباطات بین اجزا.

جمع‌بندی ✍
فهمیدیم Architecture Design دید کلی بهت می‌ده و کمک می‌کنه پروژه‌های بزرگ رو راحت‌تر مدیریت کنی. اینجوری هم از مشکلات و هزینه‌های اضافه جلوگیری می‌کنی، هم نرم‌افزارت بهتر جواب می‌ده.

#programming #design

🔆 CHANNEL | GROUP