
Apply asyncio in Python to build scalable, high-performance apps across multiple scenarios
کتاب Asynchronous Programming in Python نوشته نیکلاس بوهرکز، منبعی جامع و کاربردی برای توسعهدهندگان پایتون است که میخواهند توانایی ساخت برنامههای سریع، مقیاسپذیر و پاسخگو را با استفاده از برنامهنویسی ناهمگام (Asynchronous) توسعه دهند. این کتاب به شما کمک میکند تا تفاوت میان مدلهای سینکرون (Synchronous) و آسینکرون (Asynchronous) را درک کنید و بدانید چگونه میتوان از async برای افزایش کارایی، بهرهوری و نگهداری بهتر کدها بهره برد.
با مطالعه این کتاب، توسعهدهندگان پایتون قادر خواهند بود الگوهای async را بهطور کاربردی در پروژههای واقعی پیادهسازی کنند و از قابلیتهای پیشرفته این سبک برنامهنویسی در وب، دادهکاوی و معماری سیستمهای بزرگ استفاده کنند.
در دنیای مدرن نرمافزار، عملیات ورودی/خروجی (I/O) و تعامل با سرویسها و پایگاههای داده نقش بسیار مهمی دارند. بسیاری از برنامهها با بلوکه شدن در حین عملیات I/O، کارایی پایین و پاسخدهی ضعیف دارند.
برنامهنویسی ناهمگام یکی از مؤثرترین راهکارها برای حل این مشکل است. با استفاده از async/await، coroutineها و event loopها، میتوان برنامههایی ساخت که در عین حفظ خوانایی کد، مقیاسپذیری و پاسخگویی بالا داشته باشند. این تکنیک بهخصوص در وباپلیکیشنها، پردازش دادههای بزرگ و برنامههای مبتنی بر سرویسهای ابری کاربرد گسترده دارد.
با این حال، استفاده نادرست از async میتواند باعث شود برنامهها پیچیده، سختخطا و دشوار برای اشکالزدایی شوند. کتاب حاضر با ارائه رویکردی ساختاریافته، نحوه استفاده صحیح و بهینه از async را آموزش میدهد.
درک اصول و مفاهیم اساسی برنامهنویسی ناهمگام در پایتون
ارزیابی تأثیر تکنیکهای async در پروژههای واقعی و سناریوهای عملی
پیادهسازی الگوهای async در طراحی نرمافزار و معماری دادهمحور
آموزش ابزارها و روشهای تست، پروفایلینگ و اشکالزدایی کدهای ناهمگام
کاربرد در فریمورکهای وب، پایگاههای داده، pipelineهای داده و ابزارهای ابری
کتاب در چند بخش اصلی ارائه شده که هر بخش به بررسی عمیق یک حوزه میپردازد و در انتها مثالهای عملی برای پیادهسازی واقعی ارائه میشود.
این فصل تفاوت میان اجرای همزمان (Synchronous) و اجرای ناهمگام (Asynchronous) را توضیح میدهد. با مطالعه این بخش، خواهید فهمید که چرا بسیاری از برنامهها در حالت سنتی با عملیات I/O بلوکه میشوند و چگونه برنامهنویسی ناهمگام میتواند این مشکل را حل کند.
کتاب به مقایسه مدلهای مختلف Concurrency و Parallelism میپردازد و تفاوت بین threading، multiprocessing و async را شرح میدهد. این فصل کمک میکند تا توسعهدهنده بداند در هر سناریو کدام روش بهینه است.
ژنراتورها و coroutineها پایههای برنامهنویسی ناهمگام هستند. نویسنده با مثالهای واضح نشان میدهد که چگونه از generators و async/await برای ساخت توابع مقیاسپذیر و غیر بلوکهکننده استفاده کنیم.
این فصل ابزارها و کتابخانههای رایج برای برنامهنویسی async را معرفی میکند و مقایسهای بین آنها ارائه میدهد. خواننده میآموزد چگونه از event loopها برای هماهنگی جریان ناهمگام استفاده کند.
کتاب به معرفی design patterns مخصوص async میپردازد تا ساختار کدها خوانا، قابل نگهداری و پایدار باشد. مثالها شامل structured concurrency، task orchestration و error handling هستند.
خواننده یاد میگیرد چگونه با ابزارهای پروفایلینگ و معیارهای واقعی، تأثیر async بر کارایی برنامهها را بسنجند. این فصل کمک میکند تصمیم بگیرید کجا از async استفاده کنید و کجا استفاده از آن توجیهی ندارد.
یکی از مهمترین بخشها، یادگیری روشهای تست و Debug کدهای async است. با مثالهای عملی، خواننده میآموزد چگونه مسائل concurrency و race condition را تشخیص دهد و رفع کند.
کتاب نحوه استفاده از async در Django، FastAPI و Litestar را توضیح میدهد و مثالهایی برای ساخت سرویسهای وب مقیاسپذیر و سریع ارائه میدهد.
با مثالهای واقعی، خواننده یاد میگیرد چگونه queryها و عملیات پایگاه داده را به صورت async اجرا کند تا زمان پاسخدهی کاهش و throughput سیستم افزایش یابد.
کتاب نحوه استفاده از async برای مدیریت taskهای دادهمحور در Airflow را آموزش میدهد. این فصل برای مهندسین داده و توسعهدهندگان pipeline اهمیت زیادی دارد.
آخرین فصل به کاربرد async در تحلیل دادهها و اجرای ناهمگام کدهای علمی و دادهای در محیط Jupyter میپردازد.
یادگیری اصول Async بدون پیچیدگیهای غیرضروری
افزایش مقیاسپذیری و کارایی برنامههای پایتون
یادگیری نحوه پیادهسازی async در پروژههای واقعی
فهم تفاوت میان مدلهای concurrency و انتخاب استراتژی مناسب
ابزارها و تکنیکهای تست، پروفایلینگ و رفع خطاهای ناهمگام
آموزش کاربردی در وب، پایگاههای داده و سیستمهای دادهمحور
توسعهدهندگان پایتون که میخواهند کدهای سریع و پاسخگو بنویسند
مهندسان داده که با پردازش حجم بالای داده در تعامل هستند
توسعهدهندگان وب و API که نیازمند سرویسهای مقیاسپذیر هستند
دیتا ساینتیستها و تحلیلگران داده که میخواهند عملیات محاسباتی و I/O خود را بهینه کنند
مدیران فنی و تیمهای توسعه نرمافزار که میخواهند استراتژی async را به درستی در پروژهها اعمال کنند
کتاب Asynchronous Programming in Python منبعی جامع، عملی و کاربردی برای یادگیری برنامهنویسی ناهمگام است. با مطالعه این کتاب، توسعهدهندگان پایتون قادر خواهند بود برنامههای مقیاسپذیر، سریع و پاسخگو بسازند و با بهرهگیری از الگوهای async، ساختار کد خود را خوانا، پایدار و قابل نگهداری کنند.
این کتاب با ارائه مثالهای واقعی، ابزارهای پروفایلینگ و تکنیکهای اشکالزدایی، به شما کمک میکند تصمیمات درستی برای طراحی و پیادهسازی سیستمهای ناهمگام بگیرید و از مزایای کامل برنامهنویسی async بهره ببرید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران