در حال حاضر محصولی در سبد خرید شما وجود ندارد.

هماهنگی عمل داشتن کامپیوتر شما در همان زمان چندین چیز را انجام می دهد. اگر شما شنیده اید که در مورد Asyncio به Python اضافه شده اید، اما کنجکاو هستید که چگونه با سایر روش های همزمان مقایسه می شود یا تعجب می کند که چه چیزی همزمان است و چگونه می تواند برنامه شما را سرعت بخشید، به جای درست می روید.
عنوان اصلی : Speed Up Python With Concurrency
سرفصل های دوره :
1. سرعت پیتون را با هماهنگی (مرور کلی)
2. کامپیوترها و تأخیر
3. همخوانی
4. موضوعات در پایتون
5. شرایط مسابقه
6. نسخه Asyncio
7. نسخه چند پردازش
8. CPU حجم کار محدود شده است
9. سرعت پیتون را با همزمان (خلاصه)
Speed Up Python With Concurrency
در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.

کار با ماژول تاریخ و زمان ( datetime ) در زبان Python

کدهای پایتون خود را با pytest تست کنید

ایجاد کردن محیط های مجزا برای کدنویسی پروژه های مختلف پایتون بوسیله Pipenv

رکوردها و Set ها : انتخاب ایده های ساختمان داده ها

کار با عملگرهای باینری، بایتی و بیتی در پایتون

Dictionaries and Arrays: Selecting the Ideal Data Structure

کدنویسی تابع محاسبه ریشه در زبان Python

Python MMAP: انجام کارهای I/O بوسیله Memory Mapping در زبان پایتون

باقیمانده در پایتون : استفاده از عملگر %

Django Redirects
✨ تا ۷۰% تخفیف با شارژ کیف پول 🎁
مشاهده پلن ها