Forwarded from Revisto/Tech (Revisto)
سلام سلام. من پروژه‌ای رو شروع کردم برای ترجمه‌ی آزاد مستندات و داکیومنت‌های رسمی پایتون به فارسی.
اگر این مسیر براتون جذابه و دوست دارید مشارکت کنید خیلی خوشحال میشم و ما نیاز داریم به این کامیونیتی برای ادامه و گسترش مستندات پایتون به فارسی.
اسم ما و مخزن پایتون به فارسی روی بخش ترجمه‌ی devguide پایتون هم هست و من کارهای لازم رو برای به رسمیت شناخته شدن فعالیتمون کردم و الان نیاز به کمک شما داره.
طبق مستندات وقتی صفحه‌‌های
کاری که من کردم اینه که یک دور این صفحات رو با Google Translate ترجمه کردم و الان فقط نیاز دارن که هر بخش بازبینی (review) بشه.
ترجمه هم در سایت Transifex اتفاق میفته که توی ویدیو خیلی دقیق‌تر گفتم چجوری میشه شروعش کرد.
لینک ویدیو در یوتیوب
لینک مخزن گیتهاب ترجمه
لینک دیسکورد ترجمه فارسی
@RevistoTech
اگر این مسیر براتون جذابه و دوست دارید مشارکت کنید خیلی خوشحال میشم و ما نیاز داریم به این کامیونیتی برای ادامه و گسترش مستندات پایتون به فارسی.
اسم ما و مخزن پایتون به فارسی روی بخش ترجمه‌ی devguide پایتون هم هست و من کارهای لازم رو برای به رسمیت شناخته شدن فعالیتمون کردم و الان نیاز به کمک شما داره.
طبق مستندات وقتی صفحه‌‌های
tutorial, bugs, library/functions صددرصد ترجمه بشن میتونیم درخواست بدیم تا ترجمه‌مون بخشی از docs.python.org و عمومی بشه.کاری که من کردم اینه که یک دور این صفحات رو با Google Translate ترجمه کردم و الان فقط نیاز دارن که هر بخش بازبینی (review) بشه.
ترجمه هم در سایت Transifex اتفاق میفته که توی ویدیو خیلی دقیق‌تر گفتم چجوری میشه شروعش کرد.
لینک ویدیو در یوتیوب
لینک مخزن گیتهاب ترجمه
لینک دیسکورد ترجمه فارسی
@RevistoTech
🔥8👍2
Revisto/Tech
Photo
ریا نباشه منم دارم داکیومنت FastAPI رو ترجمه میکنم 😁✌️ ( اگه وقت کنم توی این پروژه هم مشارکت میکنم)
❤18🔥5
خب خب خب Alembic 🧪
مروز میخوام درباره یه ابزار کاربردی تو دنیای پایتون حرف بزنم: Alembic اگه با دیتابیس کار می‌کنین و دنبال یه راه ساده برای مدیریت تغییراتش هستین، این پست برای شماست. بیاین با هم ببینیم Alembic چیه، چطوری کار میکنه و چرا باید ازش استفاده کنین.
🧠 Alembic چیه؟
Alembic یه ابزار متن‌باز (open-source) برای مدیریت مهاجرت‌های دیتابیس (database migrations) تو پایتونه. این ابزار بیشتر با SQLAlchemy (یه ORM معروف) جفت‌وجوره و بهتون کمک میکنه تغییرات ساختاری دیتابیستون رو (مثل اضافه کردن جدول، تغییر ستون یا حذف فیلد) به صورت خودکار و منظم مدیریت کنین. به جای اینکه دستی کوئری‌های SQL بنویسین و دیتابیس رو عوض کنین، Alembic این کار رو براتون ساده و خودکار میکنه.
فکر کنین یه جدول جدید به پروژه‌تون اضافه کردین یا یه ستون رو تغییر دادین؛ Alembic این تغییرات رو به یه فایل مهاجرت (migration script) تبدیل میکنه که می‌تونین هر وقت خواستین اعمالش کنین یا حتی برگردونین (rollback).
📚 Alembic چطوری کار میکنه؟
Alembic مثل یه مدیر پروژه برای دیتابیستونه. بیاین قدم‌به‌قدم ببینیم چطوری کار میکنه:
1⃣ نصب و راه‌اندازی:
اول با
نصبش می‌کنین. بعد با دستور
یه پوشه برای تنظیماتش می‌سازین (معمولاً به اسم
2⃣ ساخت Migration:
وقتی مدل‌های SQLAlchemyتون رو تغییر می‌دین (مثلاً یه ستون به کلاس اضافه می‌کنین)، با دستور زیر Alembic تغییرات رو تشخیص میده و یه اسکریپت Migration می‌سازه:
این اسکریپت دو تا تابع داره:
3⃣ اعمال migration:
با دستور زیر تغییرات رو روی دیتابیس اعمال می‌کنین:
اگه بخواین برگردین به نسخه قبلی:
4⃣ مدیریت نسخه‌ها:
Alembic یه جدول به اسم
🚀 چرا Alembic به وجود اومد؟
قبل از ابزارهایی مثل Alembic، اگه می‌خواستین دیتابیستون رو تغییر بدین، باید خودتون کوئری‌های SQL می‌نوشتین و دستی اجرا می‌کردین. این چندتا مشکل داشت:
خطا:
پیچیدگی:
بازگشت پذیری:
Alembic اومد که:
اتوماسیون:
نسخه بندی:
هماهنگی:
🛠 یه مثال ساده
فرض کنین یه مدل Sqlalchemy دارین
حالا می‌خواین یه ستون
با دستور
Alembic یه فایل می‌سازه که تغییرات رو اعمال میکنه بعد با
دیتابیستون آپدیت میشه. به همین راحتی 😎
جمع‌بندی ✍
Alembic یه ابزار قدرتمند و باحاله که مدیریت Migrations های دیتابیس رو تو پایتون به یه تجربه لذت‌بخش تبدیل میکنه. با Alembic دیگه لازم نیست نگران کوئری‌های خام یا هماهنگی تیمی باشین؛ همه‌چیز خودکار و منظمه. اگه با SQLAlchemy کار می‌کنین، حتماً یه امتحانش کنین و ببینین چقدر زندگی‌تون رو راحت میکنه.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مروز میخوام درباره یه ابزار کاربردی تو دنیای پایتون حرف بزنم: Alembic اگه با دیتابیس کار می‌کنین و دنبال یه راه ساده برای مدیریت تغییراتش هستین، این پست برای شماست. بیاین با هم ببینیم Alembic چیه، چطوری کار میکنه و چرا باید ازش استفاده کنین.
🧠 Alembic چیه؟
Alembic یه ابزار متن‌باز (open-source) برای مدیریت مهاجرت‌های دیتابیس (database migrations) تو پایتونه. این ابزار بیشتر با SQLAlchemy (یه ORM معروف) جفت‌وجوره و بهتون کمک میکنه تغییرات ساختاری دیتابیستون رو (مثل اضافه کردن جدول، تغییر ستون یا حذف فیلد) به صورت خودکار و منظم مدیریت کنین. به جای اینکه دستی کوئری‌های SQL بنویسین و دیتابیس رو عوض کنین، Alembic این کار رو براتون ساده و خودکار میکنه.
فکر کنین یه جدول جدید به پروژه‌تون اضافه کردین یا یه ستون رو تغییر دادین؛ Alembic این تغییرات رو به یه فایل مهاجرت (migration script) تبدیل میکنه که می‌تونین هر وقت خواستین اعمالش کنین یا حتی برگردونین (rollback).
📚 Alembic چطوری کار میکنه؟
Alembic مثل یه مدیر پروژه برای دیتابیستونه. بیاین قدم‌به‌قدم ببینیم چطوری کار میکنه:
1⃣ نصب و راه‌اندازی:
اول با
pip install alembic
نصبش می‌کنین. بعد با دستور
alembic init نام اختیاری
یه پوشه برای تنظیماتش می‌سازین (معمولاً به اسم
alembic).2⃣ ساخت Migration:
وقتی مدل‌های SQLAlchemyتون رو تغییر می‌دین (مثلاً یه ستون به کلاس اضافه می‌کنین)، با دستور زیر Alembic تغییرات رو تشخیص میده و یه اسکریپت Migration می‌سازه:
alembic revision --autogenerate -m "اضافه کردن ستون جدید"
این اسکریپت دو تا تابع داره:
**upgrade()** برای اعمال تغییرات و**downgrade()** برای برگردوندنش.3⃣ اعمال migration:
با دستور زیر تغییرات رو روی دیتابیس اعمال می‌کنین:
alembic upgrade head
اگه بخواین برگردین به نسخه قبلی:
alembic downgrade -1
4⃣ مدیریت نسخه‌ها:
Alembic یه جدول به اسم
alembic_version تو دیتابیستون می‌سازه و نسخه فعلی رو اونجا نگه می‌داره تا همیشه بدونین کجای کار هستین.🚀 چرا Alembic به وجود اومد؟
قبل از ابزارهایی مثل Alembic، اگه می‌خواستین دیتابیستون رو تغییر بدین، باید خودتون کوئری‌های SQL می‌نوشتین و دستی اجرا می‌کردین. این چندتا مشکل داشت:
خطا:
یه اشتباه کوچیک تو کوئری می‌تونست دیتابیس رو به هم بریزه.
پیچیدگی:
تو پروژه‌های تیمی، هماهنگ کردن تغییرات دیتابیس بین اعضا سخت بود.
بازگشت پذیری:
اگه یه تغییر اشتباه می‌کردین، برگردوندنش یه کابوس بود.
Alembic اومد که:
اتوماسیون:
تغییرات رو خودکار تشخیص بده و اسکریپت
بسازه.
نسخه بندی:
تاریخچه تغییرات رو نگه داره و بتونه عقب و
جلو بره.
هماهنگی:
تو تیم‌ها همه بتونن با یه سیستم مشخص کار کنن.
🛠 یه مثال ساده
فرض کنین یه مدل Sqlalchemy دارین
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
حالا می‌خواین یه ستون
email اضافه کنین:class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
email = Column(String)
با دستور
alembic revision --autogenerate -m "add email"
Alembic یه فایل می‌سازه که تغییرات رو اعمال میکنه بعد با
alembic upgrade head
دیتابیستون آپدیت میشه. به همین راحتی 😎
جمع‌بندی ✍
Alembic یه ابزار قدرتمند و باحاله که مدیریت Migrations های دیتابیس رو تو پایتون به یه تجربه لذت‌بخش تبدیل میکنه. با Alembic دیگه لازم نیست نگران کوئری‌های خام یا هماهنگی تیمی باشین؛ همه‌چیز خودکار و منظمه. اگه با SQLAlchemy کار می‌کنین، حتماً یه امتحانش کنین و ببینین چقدر زندگی‌تون رو راحت میکنه.
#️⃣ #db #alembic #sqlalchemy
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🥷 CHANNEL | GROUP
🔥11👍3❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
سال نو مبارک:) ❤️
امید وارم سال ۱۴۰۴ پر از شادی و خبرای خوب برای همگیمون باشه
امید وارم سال ۱۴۰۴ پر از شادی و خبرای خوب برای همگیمون باشه
❤🔥20❤1🔥1
خب خب خب NoSQL 🚀
امروز میخوام درباره یه موضوع جذاب تو دنیای دیتابیس‌ها باهاتون حرف بزنم NoSQL اگه دنبال یه راه‌حل برای مدیریت داده‌های بزرگ، انعطاف‌پذیر و سریع هستین، Nosql گزینه خیلی خوبیه. بیاین با هم ببینیم NoSQL چیه.
🧠 NoSQL چیه؟
NoSQL (که مخفف "Not Only SQL" هست) یه دسته از دیتابیس‌های غیررابطه‌ایه که برعکس دیتابیس‌های سنتی رابطه‌ای (مثل MySQL یا PostgreSQL) از ساختار جدول و اسکیما (schema) ثابت استفاده نمی‌کنه (schema less). این دیتابیس‌ها برای مدیریت داده‌های بدون ساختار (unstructured)، نیمه‌ساختار (semi-structured) یا ساختاریافته (structured) طراحی شدن و بهتون انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالایی می‌دن.
به زبان ساده، NoSQL اومد که بگه "داده‌هات هر شکلی که هستن، من مدیریتشون میکنم 😎"
📚 انواع NoSQL
NoSQL چند مدل اصلی داره که هر کدوم برای یه نوع داده و کاربرد خاص بهینه شدن:
1️⃣ Key-Value (کلید-مقدار):
ساده‌ترین نوعه، مثل یه دیکشنری بزرگ. یه کلید می‌دی، یه مقدار میگیری
2️⃣ Document (سندی):
داده‌ها رو به صورت داکیومنت (مثل JSON یا XML) ذخیره میکنه. هر داکیومنت می‌تونه ساختار متفاوتی داشته باشه.
3️⃣ Column-Family (ستونی):
داده‌ها رو تو ستون‌ها ذخیره میکنه و برای دیتاهای بزرگ و تحلیلی عالیه.
4️⃣ Graph:
داده‌ها رو به صورت گراف (node) و یال (edge) ذخیره میکنه، مناسب روابط پیچیده هست.
چرا NoSQL به وجود اومد؟ 🚀
دیتابیس‌های رابطه‌ای (RDBMS) برای سال‌ها پادشاه بودن، ولی با رشد تکنولوژی و داده‌ها، مشکلاتی پیش اومد:
حجم داده‌ها: وب، اپلیکیشن‌های موبایل و IoT حجم داده‌ها رو به شکل انفجاری زیاد کردن و RDBMSها تو مقیاس بزرگ کند شدن.
ساختار ثابت: جدول‌های RDBMS نیاز به اسکیما دارن و تغییرشون سخت بود، ولی داده‌های امروزی انعطاف‌پذیر و متنوع شدن.
مقیاس‌پذیری عمودی: RDBMSها فقط با ارتقای سخت‌افزار (vertical scaling) بزرگ می‌شن، که گرون و محدوده.
سرعت: تو اپلیکیشن‌های بلادرنگ (مثل چت یا بازی آنلاین)، تاخیر RDBMS جواب نمی‌داد.
NoSQL اومد که:
مقیاس‌پذیری افقی:
با اضافه کردن سرورهای بیشتر (horizontal scaling) بزرگ بشه.
انعطاف‌پذیری:
بدون نیاز به اسکیما، هر نوع داده‌ای رو مدیریت کنه.
سرعت:
برای عملیات سریع و بلادرنگ بهینه بشه.
🔍 مزایا و معایب NoSQL
✅ مزایا:
مقیاس‌پذیری: به راحتی با اضافه کردن نود (node) بزرگ میشه.
انعطاف‌پذیری: برای داده‌های متنوع و بدون ساختار عالیه.
سرعت: تو عملیات سنگین و بلادرنگ حرف نداره.
توزیع‌شده: به صورت ذاتی برای سیستم‌های توزیع‌شده طراحی شده.
❌ معایب:
عدم تطابق کامل (Consistency): تو بعضی مدل‌ها (مثل BASE به جای ACID)، ممکنه داده‌ها لحظه‌ای ناسازگار باشن.
یادگیری: هر نوع NoSQL دستورات خاص خودش رو داره و یادگیریش زمان میبره.
کمبود تراکنش پیچیده: برای عملیات پیچیده مثل تراکنش‌های بانکی، RDBMS هنوز بهتره.
🎯 کجا از NoSQL استفاده کنیم؟
اپلیکیشن‌های وب و موبایل: برای ذخیره داده‌های کاربرها (مثل پروفایل‌ها).
داده‌های بلادرنگ: چت، اعلان‌ها، بازی‌های آنلاین.
داده‌های بزرگ: تحلیل لاگ‌ها، IoT، سری‌های زمانی.
پروژه‌های مقیاس‌پذیر: وقتی نمی‌دونی داده‌هات چقدر قراره رشد کنن.
جمع‌بندی ✍️
NoSQL یه انقلاب تو دنیای دیتابیس‌ها بود که برای دنیای مدرن و داده‌محور امروز طراحی شده. با انعطاف‌پذیری، سرعت و مقیاس‌پذیریش، یه انتخاب خوب برای پروژه‌هاییه که نمی‌خوان تو چارچوب‌های سفت و سخت RDBMS گیر کنن. از MongoDB برای اپلیکیشن‌های وب گرفته تا ScyllaDB برای داده‌های بلادرنگ، NoSQL برای هر نیازی یه جواب داره.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
امروز میخوام درباره یه موضوع جذاب تو دنیای دیتابیس‌ها باهاتون حرف بزنم NoSQL اگه دنبال یه راه‌حل برای مدیریت داده‌های بزرگ، انعطاف‌پذیر و سریع هستین، Nosql گزینه خیلی خوبیه. بیاین با هم ببینیم NoSQL چیه.
🧠 NoSQL چیه؟
NoSQL (که مخفف "Not Only SQL" هست) یه دسته از دیتابیس‌های غیررابطه‌ایه که برعکس دیتابیس‌های سنتی رابطه‌ای (مثل MySQL یا PostgreSQL) از ساختار جدول و اسکیما (schema) ثابت استفاده نمی‌کنه (schema less). این دیتابیس‌ها برای مدیریت داده‌های بدون ساختار (unstructured)، نیمه‌ساختار (semi-structured) یا ساختاریافته (structured) طراحی شدن و بهتون انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالایی می‌دن.
به زبان ساده، NoSQL اومد که بگه "داده‌هات هر شکلی که هستن، من مدیریتشون میکنم 😎"
📚 انواع NoSQL
NoSQL چند مدل اصلی داره که هر کدوم برای یه نوع داده و کاربرد خاص بهینه شدن:
1️⃣ Key-Value (کلید-مقدار):
ساده‌ترین نوعه، مثل یه دیکشنری بزرگ. یه کلید می‌دی، یه مقدار میگیری
مثال: Redis، DynamoDB
2️⃣ Document (سندی):
داده‌ها رو به صورت داکیومنت (مثل JSON یا XML) ذخیره میکنه. هر داکیومنت می‌تونه ساختار متفاوتی داشته باشه.
مثال: MongoDB، CouchDB
3️⃣ Column-Family (ستونی):
داده‌ها رو تو ستون‌ها ذخیره میکنه و برای دیتاهای بزرگ و تحلیلی عالیه.
مثال: Cassandra، ScyllaDB
4️⃣ Graph:
داده‌ها رو به صورت گراف (node) و یال (edge) ذخیره میکنه، مناسب روابط پیچیده هست.
مثال: Neo4j، ArangoDB
چرا NoSQL به وجود اومد؟ 🚀
دیتابیس‌های رابطه‌ای (RDBMS) برای سال‌ها پادشاه بودن، ولی با رشد تکنولوژی و داده‌ها، مشکلاتی پیش اومد:
حجم داده‌ها: وب، اپلیکیشن‌های موبایل و IoT حجم داده‌ها رو به شکل انفجاری زیاد کردن و RDBMSها تو مقیاس بزرگ کند شدن.
ساختار ثابت: جدول‌های RDBMS نیاز به اسکیما دارن و تغییرشون سخت بود، ولی داده‌های امروزی انعطاف‌پذیر و متنوع شدن.
مقیاس‌پذیری عمودی: RDBMSها فقط با ارتقای سخت‌افزار (vertical scaling) بزرگ می‌شن، که گرون و محدوده.
سرعت: تو اپلیکیشن‌های بلادرنگ (مثل چت یا بازی آنلاین)، تاخیر RDBMS جواب نمی‌داد.
NoSQL اومد که:
مقیاس‌پذیری افقی:
با اضافه کردن سرورهای بیشتر (horizontal scaling) بزرگ بشه.
انعطاف‌پذیری:
بدون نیاز به اسکیما، هر نوع داده‌ای رو مدیریت کنه.
سرعت:
برای عملیات سریع و بلادرنگ بهینه بشه.
🔍 مزایا و معایب NoSQL
✅ مزایا:
مقیاس‌پذیری: به راحتی با اضافه کردن نود (node) بزرگ میشه.
انعطاف‌پذیری: برای داده‌های متنوع و بدون ساختار عالیه.
سرعت: تو عملیات سنگین و بلادرنگ حرف نداره.
توزیع‌شده: به صورت ذاتی برای سیستم‌های توزیع‌شده طراحی شده.
❌ معایب:
عدم تطابق کامل (Consistency): تو بعضی مدل‌ها (مثل BASE به جای ACID)، ممکنه داده‌ها لحظه‌ای ناسازگار باشن.
یادگیری: هر نوع NoSQL دستورات خاص خودش رو داره و یادگیریش زمان میبره.
کمبود تراکنش پیچیده: برای عملیات پیچیده مثل تراکنش‌های بانکی، RDBMS هنوز بهتره.
🎯 کجا از NoSQL استفاده کنیم؟
اپلیکیشن‌های وب و موبایل: برای ذخیره داده‌های کاربرها (مثل پروفایل‌ها).
داده‌های بلادرنگ: چت، اعلان‌ها، بازی‌های آنلاین.
داده‌های بزرگ: تحلیل لاگ‌ها، IoT، سری‌های زمانی.
پروژه‌های مقیاس‌پذیر: وقتی نمی‌دونی داده‌هات چقدر قراره رشد کنن.
جمع‌بندی ✍️
NoSQL یه انقلاب تو دنیای دیتابیس‌ها بود که برای دنیای مدرن و داده‌محور امروز طراحی شده. با انعطاف‌پذیری، سرعت و مقیاس‌پذیریش، یه انتخاب خوب برای پروژه‌هاییه که نمی‌خوان تو چارچوب‌های سفت و سخت RDBMS گیر کنن. از MongoDB برای اپلیکیشن‌های وب گرفته تا ScyllaDB برای داده‌های بلادرنگ، NoSQL برای هر نیازی یه جواب داره.
#️⃣ #db #nosql
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🥷 CHANNEL | GROUP
👍10❤5❤🔥1🔥1👌1
Ninja Learn | نینجا لرن
این داداشمون میگه ۸ تا از سریع ترین زبان های برنامه نویسی اینان و پایتون از سه تای پایینیش سریع تره :)))))))) #️⃣ #wtf ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🥷 CHANNEL | GROUP
جالبه بدونید c# از go هم سریع تره :)
👎17👍4
توی این مقاله درمورد اصول نامگذاری کامیت ها صحبت میکنم :]
ممنون میشم با لایک و کامنت حمایت کنید ❤️
لینک مقاله
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
ممنون میشم با لایک و کامنت حمایت کنید ❤️
لینک مقاله
#️⃣ #refrence
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🥷 CHANNEL | GROUP
Medium
A Guide to Writing Effective Migration Messages in Alembic
Alembic is a lightweight database migration tool designed to work with SQLAlchemy, allowing developers to manage changes to their database…
🔥15💔1
چرا نباید لاجیک پروژه رو تو سریالایزرهای DRF پیاده‌سازی کنیم؟ 🚫
یه موضوع مهم هست که چرا نباید لاجیک پروژه‌مون رو تو سریالایزرها پیاده‌سازی کنیم؟ خیلی از افرادی که میشناسم متاسفانه اینکارو میکنن (پیاده سازی لاجیک توی سریالایزر ها) اگه شماهم حزو این دسته افراد هستید این پست براتون مناسبه
اول از همه سریالایزر تو DRF چیه؟
سریالایزرها تو DRF مسئول تبدیل داده‌ها بین فرمت‌های مختلف (مثل JSON و مدل‌های Django) هستن. کارشون اینه که داده‌ها رو بگیرن، اعتبارسنجی (validation) کنن و به شکل مناسب تحویل بدن. مثلاً یه مدل
🚫 چرا این کار بده؟
بعضی‌ها عادت دارن تو متدهای سریالایزر (مثل
1⃣ نقض اصل Single Responsibility:
سریالایزرها برای تبدیل و اعتبارسنجی داده‌ها طراحی شدن، نه برای مدیریت لاجیک پروژه.
وقتی لاجیک رو اونجا می‌نویسین، کدتون از یه سریالایزر ساده تبدیل میشه به سریالایزر خیلی گنده که بعداً نگهداریش سخت میشه.
2⃣ کاهش Readability و Testability:
اگه لاجیک تو سریالایزر باشه، پیدا کردنش تو پروژه سخت‌تره و تست کردنش هم پیچیده میشه. مثلاً برای تست یه محاسبه، باید کل سریالایزر رو تست کنین، نه فقط اون لاجیک خاص.
3⃣ مشکلات Scalability:
تو پروژه‌های بزرگ، وقتی لاجیک‌ها تو سریالایزرها پخش بشن، دیگه نمی‌تونین به راحتی تغییرشون بدین یا جابه‌جاشون کنین. یه تغییر کوچیک تو لاجیک ممکنه کل API رو به هم بریزه.
4⃣ وابستگی بیش از حد:
سریالایزرها به مدل‌ها و داده‌ها وابسته ان. اگه لاجیک پروژه رو اونجا بذارین، هر تغییری تو مدل‌ها یا ساختار داده‌ها می‌تونه لاجیک‌تون رو خراب کنه.
5⃣ سخت شدن دیباگ:
وقتی یه باگ پیش میاد، نمی‌دونین مشکل از تبدیل داده‌ست یا از لاجیک پروژه، چون همه‌چیز قاطی شده.
سخن اخر 🗣
پیاده‌سازی لاجیک پروژه تو سریالایزرهای DRF مثل اینه که بخوای با چاقو سوپ بخوری؛ میشه، ولی چرا؟! سریالایزرها برای تبدیل و اعتبارسنجی داده‌ها طراحی شدن، نه برای نگه داشتن لاجیک پیچیده. با انتقال لاجیک به مدل‌ها یا سرویس‌ها، کدتون تمیزتر، قابل‌نگهداری‌تر و حرفه‌ای‌تر میشه. دفعه بعد که خواستین تو سریالایزر لاجیک بنویسین، یه لحظه وایسید و بگین: اینجا جای این کارا نیست 😊
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
یه موضوع مهم هست که چرا نباید لاجیک پروژه‌مون رو تو سریالایزرها پیاده‌سازی کنیم؟ خیلی از افرادی که میشناسم متاسفانه اینکارو میکنن (پیاده سازی لاجیک توی سریالایزر ها) اگه شماهم حزو این دسته افراد هستید این پست براتون مناسبه
اول از همه سریالایزر تو DRF چیه؟
سریالایزرها تو DRF مسئول تبدیل داده‌ها بین فرمت‌های مختلف (مثل JSON و مدل‌های Django) هستن. کارشون اینه که داده‌ها رو بگیرن، اعتبارسنجی (validation) کنن و به شکل مناسب تحویل بدن. مثلاً یه مدل
User رو به JSON تبدیل میکنن یا برعکس. تا اینجا همه‌چیز اوکیه، ولی مشکل از جایی شروع میشه که بخوایم لاجیک اصلی پروژه رو تو همین سریالایزرها پیاده سازی کنیم.🚫 چرا این کار بده؟
بعضی‌ها عادت دارن تو متدهای سریالایزر (مثل
to_representation یا validate) لاجیک‌های پیچیده بنویسن، مثلاً محاسبات، فیلتر کردن داده‌ها یا حتی آپدیت دیتابیس. اما این کارا چندتا مشکل بزرگ به وجود میاره1⃣ نقض اصل Single Responsibility:
سریالایزرها برای تبدیل و اعتبارسنجی داده‌ها طراحی شدن، نه برای مدیریت لاجیک پروژه.
وقتی لاجیک رو اونجا می‌نویسین، کدتون از یه سریالایزر ساده تبدیل میشه به سریالایزر خیلی گنده که بعداً نگهداریش سخت میشه.
2⃣ کاهش Readability و Testability:
اگه لاجیک تو سریالایزر باشه، پیدا کردنش تو پروژه سخت‌تره و تست کردنش هم پیچیده میشه. مثلاً برای تست یه محاسبه، باید کل سریالایزر رو تست کنین، نه فقط اون لاجیک خاص.
3⃣ مشکلات Scalability:
تو پروژه‌های بزرگ، وقتی لاجیک‌ها تو سریالایزرها پخش بشن، دیگه نمی‌تونین به راحتی تغییرشون بدین یا جابه‌جاشون کنین. یه تغییر کوچیک تو لاجیک ممکنه کل API رو به هم بریزه.
4⃣ وابستگی بیش از حد:
سریالایزرها به مدل‌ها و داده‌ها وابسته ان. اگه لاجیک پروژه رو اونجا بذارین، هر تغییری تو مدل‌ها یا ساختار داده‌ها می‌تونه لاجیک‌تون رو خراب کنه.
5⃣ سخت شدن دیباگ:
وقتی یه باگ پیش میاد، نمی‌دونین مشکل از تبدیل داده‌ست یا از لاجیک پروژه، چون همه‌چیز قاطی شده.
سخن اخر 🗣
پیاده‌سازی لاجیک پروژه تو سریالایزرهای DRF مثل اینه که بخوای با چاقو سوپ بخوری؛ میشه، ولی چرا؟! سریالایزرها برای تبدیل و اعتبارسنجی داده‌ها طراحی شدن، نه برای نگه داشتن لاجیک پیچیده. با انتقال لاجیک به مدل‌ها یا سرویس‌ها، کدتون تمیزتر، قابل‌نگهداری‌تر و حرفه‌ای‌تر میشه. دفعه بعد که خواستین تو سریالایزر لاجیک بنویسین، یه لحظه وایسید و بگین: اینجا جای این کارا نیست 😊
#️⃣ #backend #drf #django #api
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🥷 CHANNEL | GROUP
👍20❤3
Forwarded from Denver
🛠 چند alias کاربردی برای هر کاربر لینوکس
حتما با alias ها آشنایی دارین، همون لقب دادن به دستوراتمون.
کاربردش چیه؟ میتونیم کلی دستور طولانی یا حتی دستورایی که تایپ کردنشون هر دفعه مثل یه کابوس میمونه رو توی دستور مورد نظر خودمون خلاصه کنیم.
با این aliasها توی فایل
🔗برای راحتی کار میتونید فایل آماده ی alias هارو از لینک زیر دانلود کنید:
فایل آماده ی alias ها
📌 نکته: بعد از اضافه کردن aliasها، فراموش نکن که ترمینالت رو یه بار ببندی و باز کنی یا دستور زیر رو وارد کنی:
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
حتما با alias ها آشنایی دارین، همون لقب دادن به دستوراتمون.
کاربردش چیه؟ میتونیم کلی دستور طولانی یا حتی دستورایی که تایپ کردنشون هر دفعه مثل یه کابوس میمونه رو توی دستور مورد نظر خودمون خلاصه کنیم.
ساده تر بگیم، درواقع با اینکار داریم به شل(zsh, bash, fish) میگیم که دستور مورد نظر a معادل دستور طولانی b هست.
با این aliasها توی فایل
~/.bashrc یا ~/.zshrc می‌تونی کلی زمان تو ترمینال صرفه‌جویی کنی 💻⚡️# ====== System Management ======
alias update="sudo apt update && sudo apt upgrade -y" # Fast system update
alias clean="sudo apt autoremove && sudo apt autoclean" # Clean cache and unnecessary packages
alias reboot="sudo reboot" # Reboot the system
alias ping="ping -c 5" # Ping with 5 packets
# ====== Navigation Shortcuts ======
alias home='cd ~' # Go to home directory
alias cd..='cd ..' # One directory up
alias ..='cd ..' # One directory up (short)
alias ...='cd ../..' # Two directories up
alias ....='cd ../../..' # Three directories up
alias .....='cd ../../../..' # Four directories up
# ====== File Search ======
alias f="find . -name" # Find file by name in current directory and subdirectories
# ====== Listing (ls) Aliases ======
alias la='ls -Alh' # List all files including hidden
alias ls='ls --color=always' # Enable colored output
alias lx='ls -lXBh' # Sort by extension
alias lk='ls -lSrh' # Sort by size
alias lc='ls -lcrh' # Sort by change time
alias lu='ls -lurh' # Sort by access time
alias lr='ls -lRh' # Recursive listing
alias lt='ls -ltrh' # Sort by date
alias lw='ls -xAh' # Wide listing format
alias ll='ls -Flsh' # Long listing format with type indicators
alias labc='ls -lap' # Alphabetical listing with hidden files
alias lf="ls -l | egrep -v '^d'" # List only files
alias ldir="ls -l | egrep '^d'" # List only directories
🔗برای راحتی کار میتونید فایل آماده ی alias هارو از لینک زیر دانلود کنید:
فایل آماده ی alias ها
📌 نکته: بعد از اضافه کردن aliasها، فراموش نکن که ترمینالت رو یه بار ببندی و باز کنی یا دستور زیر رو وارد کنی:
source ~/.bashrc # or ~/.zshrc
#️⃣ #linux #terminal #tools
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐧 CHANNEL | GROUP
❤13
آیا پایتون همیشه کنده؟ 🐢
چیزی که همیشه از زبون همه ی برنامه نویسا می‌شنویم (مخصوصا جامعه محترم C#) اینه که پایتون خیلی کنده (نسبت به زبان های دیگه هرچند این مقایسه اشتباهه بعضی جاها)
خب اره، درسته پایتون کنده (البته در حالت pure)
توی این پست میخوام بگم که چرا کنده و چجوری میشه سریعش کرد؟
چرا پایتون کنده ؟ 🤓
همونجور که میدونید پایتون به صورت پیش‌فرض با CPython اجرا میشه، که یه مفسر (interpreter) برای پایتونه و با زبان C نوشته شده. CPython کد پایتون رو به بایت‌کد (bytecode) تبدیل میکنه و بعد اون رو تو یه ماشین مجازی (VM) اجرا میکنه. این فرایند باعث میشه پایتون نسبت به زبان‌های کامپایل‌شده مثل C یا Rust کندتر باشه، چون
تفسیر خط‌به‌خط انجام میده و به جای کامپایل مستقیم به کد ماشین، پایتون تو زمان اجرا تفسیر میشه.
GIL (Global Interpreter Lock) تو CPython، یه قفل سراسری هست که جلوی اجرای چند نخ (thread) همزمان رو می‌گیره و برای کارهای multithreading مشکل‌ساز میشه.
داینامیک تایپ بودن پایتون تایپ‌ها رو تو زمان اجرا چک میکنه، که یه کم سرعت رو پایین میاره.
ولی خبر خوب اینه که پایتون راه ها و ابزارهایی داره که می‌تونن این کندی رو برطرف کنن و پرفورمنس رو حسابی بالا ببرن
راه ها و ابزارهایی برای افزایش سرعت 📚
1️⃣ PyPy 🌟
Pypy یه مفسر جایگزین برای پایتونه که از JIT (Just-In-Time Compilation) استفاده میکنه.
و کارکردش اینجوریه که کد پایتون رو به جای تفسیر ساده، تو زمان اجرا به کد ماشین کامپایل میکنه. این یعنی برای حلقه‌ها و عملیات تکراری خیلی سریع‌تره.
مزیتشم اینه تو بعضی موارد تا ۷ برابر سریع‌تر از CPython عمل میکنه
و باید توجه داشت باشید برای کدهایی که با C extensionها (مثل NumPy) کار میکنن، کامل سازگار نیست.
2️⃣ Cython ⚡
Cython یه ابزار که کد پایتون رو به C تبدیل میکنه و بعد کامپایلش میکنه.
اینجوری کار میکنه که می‌تونی تایپ‌های استاتیک (مثل
و تا چندین برابر سریع‌تر از CPython میشه، به‌خصوص برای محاسبات سنگین.
3️⃣ Numba 🔥
Numba یه کامپایلر JIT برای پایتونه که با دکوریتور
کارکردش اینجوریه که کد پایتون رو تو زمان اجرا به کد ماشین تبدیل میکنه، بدون نیاز به تغییر زیاد تو کدنویسی.
برای حلقه‌ها و محاسبات عددی (مثل کار با آرایه‌ها) تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر میشه
4️⃣ CPython با C Extensions 🛠️
می‌تونی بخش‌های کند پروژت یا جاهایی که به سرعت بالا نیاز داری رو با C بنویسی و به CPython وصل کنی.
اینجوریه که کد C رو به صورت ماژول می‌سازی و تو پایتون لودش می‌کنی.
و سرعت C رو با سادگی پایتون ترکیب می‌کنی. کتابخونه‌هایی مثل NumPy و Pandas از این روش استفاده میکنن.
و در اخر پایتون همیشه کند نیست 🙃
حقیقت اینه که پایتون به تنهایی برای خیلی از کارها به اندازه کافی سریعه، به‌خصوص تو پروژه‌هایی که I/O (مثل شبکه یا دیتابیس) گلوگاه اصلیه، نه CPU. ولی وقتی پای محاسبات سنگین وسط میاد، ابزارهایی مثل PyPy، Cython و Numba می‌تونن پرفورمنس رو چند برابر کنن. مثلاً:
یه حلقه ساده با Numba می‌تونه از ۵ ثانیه به ۰.۰۵ ثانیه برسه
PyPy تو برنامه‌های واقعی تا ۷ برابر سرعت رو بالا برده. 🐆
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
چیزی که همیشه از زبون همه ی برنامه نویسا می‌شنویم (مخصوصا جامعه محترم C#) اینه که پایتون خیلی کنده (نسبت به زبان های دیگه هرچند این مقایسه اشتباهه بعضی جاها)
خب اره، درسته پایتون کنده (البته در حالت pure)
توی این پست میخوام بگم که چرا کنده و چجوری میشه سریعش کرد؟
چرا پایتون کنده ؟ 🤓
همونجور که میدونید پایتون به صورت پیش‌فرض با CPython اجرا میشه، که یه مفسر (interpreter) برای پایتونه و با زبان C نوشته شده. CPython کد پایتون رو به بایت‌کد (bytecode) تبدیل میکنه و بعد اون رو تو یه ماشین مجازی (VM) اجرا میکنه. این فرایند باعث میشه پایتون نسبت به زبان‌های کامپایل‌شده مثل C یا Rust کندتر باشه، چون
تفسیر خط‌به‌خط انجام میده و به جای کامپایل مستقیم به کد ماشین، پایتون تو زمان اجرا تفسیر میشه.
GIL (Global Interpreter Lock) تو CPython، یه قفل سراسری هست که جلوی اجرای چند نخ (thread) همزمان رو می‌گیره و برای کارهای multithreading مشکل‌ساز میشه.
داینامیک تایپ بودن پایتون تایپ‌ها رو تو زمان اجرا چک میکنه، که یه کم سرعت رو پایین میاره.
ولی خبر خوب اینه که پایتون راه ها و ابزارهایی داره که می‌تونن این کندی رو برطرف کنن و پرفورمنس رو حسابی بالا ببرن
راه ها و ابزارهایی برای افزایش سرعت 📚
1️⃣ PyPy 🌟
Pypy یه مفسر جایگزین برای پایتونه که از JIT (Just-In-Time Compilation) استفاده میکنه.
و کارکردش اینجوریه که کد پایتون رو به جای تفسیر ساده، تو زمان اجرا به کد ماشین کامپایل میکنه. این یعنی برای حلقه‌ها و عملیات تکراری خیلی سریع‌تره.
مزیتشم اینه تو بعضی موارد تا ۷ برابر سریع‌تر از CPython عمل میکنه
و باید توجه داشت باشید برای کدهایی که با C extensionها (مثل NumPy) کار میکنن، کامل سازگار نیست.
2️⃣ Cython ⚡
Cython یه ابزار که کد پایتون رو به C تبدیل میکنه و بعد کامپایلش میکنه.
اینجوری کار میکنه که می‌تونی تایپ‌های استاتیک (مثل
int یا float) به متغیرها اضافه کنی تا سرعتش بیشتر بشه. بعد Cython این کد رو به C تبدیل میکنه و یه فایل باینری سریع تحویلت میده.و تا چندین برابر سریع‌تر از CPython میشه، به‌خصوص برای محاسبات سنگین.
3️⃣ Numba 🔥
Numba یه کامپایلر JIT برای پایتونه که با دکوریتور
@jit کار میکنه.کارکردش اینجوریه که کد پایتون رو تو زمان اجرا به کد ماشین تبدیل میکنه، بدون نیاز به تغییر زیاد تو کدنویسی.
برای حلقه‌ها و محاسبات عددی (مثل کار با آرایه‌ها) تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر میشه
4️⃣ CPython با C Extensions 🛠️
می‌تونی بخش‌های کند پروژت یا جاهایی که به سرعت بالا نیاز داری رو با C بنویسی و به CPython وصل کنی.
اینجوریه که کد C رو به صورت ماژول می‌سازی و تو پایتون لودش می‌کنی.
و سرعت C رو با سادگی پایتون ترکیب می‌کنی. کتابخونه‌هایی مثل NumPy و Pandas از این روش استفاده میکنن.
و در اخر پایتون همیشه کند نیست 🙃
حقیقت اینه که پایتون به تنهایی برای خیلی از کارها به اندازه کافی سریعه، به‌خصوص تو پروژه‌هایی که I/O (مثل شبکه یا دیتابیس) گلوگاه اصلیه، نه CPU. ولی وقتی پای محاسبات سنگین وسط میاد، ابزارهایی مثل PyPy، Cython و Numba می‌تونن پرفورمنس رو چند برابر کنن. مثلاً:
یه حلقه ساده با Numba می‌تونه از ۵ ثانیه به ۰.۰۵ ثانیه برسه
PyPy تو برنامه‌های واقعی تا ۷ برابر سرعت رو بالا برده. 🐆
#️⃣ #python
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🥷 CHANNEL | GROUP
👌9❤3👍2🔥2
Ninja Learn | نینجا لرن
آیا پایتون همیشه کنده؟ 🐢 چیزی که همیشه از زبون همه ی برنامه نویسا می‌شنویم (مخصوصا جامعه محترم C#) اینه که پایتون خیلی کنده (نسبت به زبان های دیگه هرچند این مقایسه اشتباهه بعضی جاها) خب اره، درسته پایتون کنده (البته در حالت pure) توی این پست میخوام بگم که…
Telegram
Ninja Learn | نینجا لرن
💎 گیل GIL در پایتون 💎
چند وقتیه که یه موضوع خیلی بین پایتون کارا معروف شده اونم حذف شدنه GIL از مفسر پایتون GIL یا همون Global Interpreter Lock.
خب امروز میخوایم در موردش صحبت کنیم
حالا GIL چیه؟ 🤔
به زبان ساده، GIL یه قفل بزرگه که اجازه میده فقط یک ترد…
چند وقتیه که یه موضوع خیلی بین پایتون کارا معروف شده اونم حذف شدنه GIL از مفسر پایتون GIL یا همون Global Interpreter Lock.
خب امروز میخوایم در موردش صحبت کنیم
حالا GIL چیه؟ 🤔
به زبان ساده، GIL یه قفل بزرگه که اجازه میده فقط یک ترد…
👍4
چگونه یه رزومه حرفه‌ای بنویسیم؟ 📝
یکی از مشکلاتی که توی اکثر بچه هایی که باهاشون سروکار دار میبینم، عدم داشتن مهارت رزومه نویسیه.
و بدون اینکه بدونن همین رزومه در ظاهر ساده آینده شغلیشون و شانس استخدامشون رو تأیین میکنه رزومه مینویسن.
این پست برای افرادیه که بنظرشون منابع مناسبی برای رزومه نویسی مطالعه نداشتن و ابزار مناسبیم براش پیدا نکردن. (اگه داشتید بازم این پست مناسبتونه)
🧠 مقدمه
رزومه فقط یه کاغذ A4 نیست؛ یه ابزاره که باید تو چند ثانیه کارفرما رو متقاعد کنه شما همون آدمی هستین که دنبالش می‌گردن. مهم نیست تازه‌کار باشین یا حرفه‌ای، یه رزومه خوب باید واضح، مرتب و هدفمند باشه و بتونه کامل پتانسیل شمارو برای اون نشون بده. حالا بیاین چندتا منبع درجه‌یک برای؟یادگیری اصول رزومه‌نویسی و ساخت رزومه ببینیم.
📚 منابع معتبر برای یادگیری رزومه‌نویسی
1⃣ The Muse - How to Write a Resume
یه راهنمای جامع با نکات عملی برای نوشتن رزومه، از انتخاب قالب تا پر کردن بخش‌های مختلف.
لینک
2⃣ Harvard Career Services- Resume Guide
یه PDF از دانشگاه هاروارد با اصول رزومه‌نویسی برای موقعیت‌های آکادمیک و غیرآکادمیک.
لینک
3⃣LinkedIn Learning - Writing a Resume
یه دوره ویدیویی که قدم‌به‌قدم رزومه‌نویسی رو آموزش میده.
لینک
🛠 ابزار برای ساخت رزومه
1⃣ Canva Resume Templates
مجموعه‌ای از قالب‌های رزومه حرفه‌ای و زیبا با امکان ویرایش آنلاین.
لینک
2⃣ Zety Resume Builder
یه ابزار آنلاین که با راهنمایی قدم‌به‌قدم رزومه می‌سازه.
لینک
3⃣ Novorésumé
یه پلتفرم برای ساخت رزومه با قالب‌های مدرن و بهینه برای ATS (سیستم‌های ردیابی متقاضی).
رزومه‌تون رو برای عبور از فیلترهای اتوماتیک کارفرماها آماده میکنه.
لینک
✍ جمع‌بندی
رزومه‌نویسی یه مهارته که با کمی دقت و استفاده از منابع درست می‌تونه حسابی بدرخشه. منابع بالا رو چک کنین، چندتا رزومه نمونه ببینین و بعد دست به کار شین. رزومه‌تون قراره داستان شما رو تعریف کنه، پس بذارین بهترین روایتش باشه.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
یکی از مشکلاتی که توی اکثر بچه هایی که باهاشون سروکار دار میبینم، عدم داشتن مهارت رزومه نویسیه.
و بدون اینکه بدونن همین رزومه در ظاهر ساده آینده شغلیشون و شانس استخدامشون رو تأیین میکنه رزومه مینویسن.
این پست برای افرادیه که بنظرشون منابع مناسبی برای رزومه نویسی مطالعه نداشتن و ابزار مناسبیم براش پیدا نکردن. (اگه داشتید بازم این پست مناسبتونه)
🧠 مقدمه
رزومه فقط یه کاغذ A4 نیست؛ یه ابزاره که باید تو چند ثانیه کارفرما رو متقاعد کنه شما همون آدمی هستین که دنبالش می‌گردن. مهم نیست تازه‌کار باشین یا حرفه‌ای، یه رزومه خوب باید واضح، مرتب و هدفمند باشه و بتونه کامل پتانسیل شمارو برای اون نشون بده. حالا بیاین چندتا منبع درجه‌یک برای؟یادگیری اصول رزومه‌نویسی و ساخت رزومه ببینیم.
📚 منابع معتبر برای یادگیری رزومه‌نویسی
1⃣ The Muse - How to Write a Resume
یه راهنمای جامع با نکات عملی برای نوشتن رزومه، از انتخاب قالب تا پر کردن بخش‌های مختلف.
لینک
2⃣ Harvard Career Services- Resume Guide
یه PDF از دانشگاه هاروارد با اصول رزومه‌نویسی برای موقعیت‌های آکادمیک و غیرآکادمیک.
لینک
3⃣LinkedIn Learning - Writing a Resume
یه دوره ویدیویی که قدم‌به‌قدم رزومه‌نویسی رو آموزش میده.
لینک
🛠 ابزار برای ساخت رزومه
1⃣ Canva Resume Templates
مجموعه‌ای از قالب‌های رزومه حرفه‌ای و زیبا با امکان ویرایش آنلاین.
لینک
2⃣ Zety Resume Builder
یه ابزار آنلاین که با راهنمایی قدم‌به‌قدم رزومه می‌سازه.
لینک
3⃣ Novorésumé
یه پلتفرم برای ساخت رزومه با قالب‌های مدرن و بهینه برای ATS (سیستم‌های ردیابی متقاضی).
رزومه‌تون رو برای عبور از فیلترهای اتوماتیک کارفرماها آماده میکنه.
لینک
✍ جمع‌بندی
رزومه‌نویسی یه مهارته که با کمی دقت و استفاده از منابع درست می‌تونه حسابی بدرخشه. منابع بالا رو چک کنین، چندتا رزومه نمونه ببینین و بعد دست به کار شین. رزومه‌تون قراره داستان شما رو تعریف کنه، پس بذارین بهترین روایتش باشه.
#️⃣ #tip #resume #cv
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🥷 CHANNEL | GROUP
👍11❤🔥2❤2