ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Python Development with FastAPI
اگر به دنبال کتاب API برای علم داده هستید که نه تنها مفاهیم نظری را به زبانی ساده توضیح دهد، بلکه پروژههای عملی برای ساخت و استفاده از APIها در دنیای واقعی هوش مصنوعی و تحلیل داده ارائه کند، "راهنمای عملی APIها برای هوش مصنوعی و علم داده" نوشته رایان دی گزینهای ایدهآل است. این کتاب دستبهدست، شما را در فرآیند طراحی APIهایی که دانشمندان داده و مدلهای هوش مصنوعی عاشقشان هستند، راهنمایی میکند، با تمرکز بر زبان برنامهنویسی پایتون و چارچوب قدرتمند FastAPI. در عصر دیجیتال امروز، جایی که پروژههای علم داده بدون APIهای کارآمد نمیتوانند پیش بروند، این اثر به عنوان یک مرجع جامع عمل میکند و نشان میدهد چگونه APIها را از ایده تا استقرار در ابرهای مختلف بسازید و از آنها در پروژههایی مانند تجسم داده، مدلسازی و ادغام با مدلهای زبانی بزرگ استفاده کنید. با بیش از ۳۰۰ صفحه پر از مثالهای واقعی، کدهای آماده و پروژههای پورتفولیو، این کتاب برای دانشمندان داده، توسعهدهندگان نرمافزار و متخصصان هوش مصنوعی طراحی شده که میخواهند مهارتهایشان را در زمینه توسعه API با FastAPI ارتقا دهند و اپلیکیشنهایی بسازند که سریع، امن و مقیاسپذیر باشند. رایان دی، با سالها تجربه در توسعه پروژههای دادهمحور، دانش خود را از اصول معماری تا استقرار ابری به اشتراک میگذارد، و کتاب را به ابزاری عملی برای کسانی تبدیل میکند که میخواهند از APIها به عنوان منبع داده در پروژههایشان بهره ببرند.
دی از بخش اول با "ساخت APIهایی که دانشمندان داده عاشقشان هستند" شروع میکند و شما را با اصول طراحی APIهای کاربرپسند آشنا میکند، جایی که تمرکز بر سادگی، امنیت و کارایی است تا دانشمندان داده بتوانند بدون دردسر از آنها استفاده کنند. او توضیح میدهد که APIهای خوب نه تنها داده را سریع تحویل میدهند، بلکه با مدلهای هوش مصنوعی سازگار هستند و امکان ادغام آسان را فراهم میکنند. خرید کتاب API پایتون مانند این، سرمایهگذاری روی آینده حرفهایتان است، جایی که انتخاب معماری API در فصل دوم به بررسی سبکهای مختلف مانند RESTful یا GraphQL میپردازد و نشان میدهد چگونه بر اساس نیاز پروژه، بهترین را انتخاب کنید. فصل سوم "ایجاد پایگاه دادهتان"، به طراحی schema و مدیریت دادهها میپردازد، با مثالهایی از SQLAlchemy برای اتصال به پایگاههای داده رابطهای یا NoSQL، و تأکید بر اینکه پایگاه داده ضعیف میتواند کل سیستم را کند کند. تصور کنید که APIتان دادهها را بدون تأخیر تحویل دهد و دانشمندان داده بتوانند مدلهایشان را بدون نگرانی از منبع داده بسازند – این کتاب دقیقاً ابزارهای لازم برای این دستاورد را فراهم میکند، و با تمرکز بر FastAPI، که یکی از سریعترین چارچوبهای وب پایتون است، سرعت توسعه را چند برابر میکند.
در میان انبوه کتابهای توسعه پایتون، "راهنمای عملی APIها برای هوش مصنوعی و علم داده" متمایز است زیرا بر پایه پروژههای واقعی و portfolio-oriented بنا شده، و از ابزارهایی مانند Streamlit برای ساخت اپهای دادهمحور الهام گرفته است. نویسنده از تجربیات در پروژههای سازمانی الهام گرفته و آنها را با سناریوهای عملی تطبیق داده، بدون اینکه به تئوریهای پیچیده بسنده کند. اگر میکنید، این اثر با تمرکز بر در فصل چهارم، به شما کمک میکند تا از صفر API بسازید، با روتها، مدلهای Pydantic و middlewareهای امنیتی. مثلاً، در این فصل، یک API ساده برای مدیریت کاربران را گامبهگام پیاده میکنید، و نتایج آن در تستهای محلی و تولید قابل مشاهده است – مانند کاهش زمان پاسخدهی به ۵۰ میلیثانیه با بهینهسازیهای FastAPI.
یکی از نقاط قوت کتاب، مستندسازی API است. فصل پنجم "مستندسازی APIتان"، به استفاده از Swagger و ReDoc برای تولید مستندات خودکار میپردازد، و نشان میدهد چگونه دانشمندان داده بتوانند با یک کلیک endpointها را کاوش کنند. دی با مثالهایی از پروژههای تیمی، توضیح میدهد که مستندسازی ضعیف میتواند ۳۰ درصد زمان توسعه را هدر دهد، و الگوهایی برای interactive docs پیشنهاد میدهد. این روایتها نه تنها آموزشی هستند، بلکه الهامبخش، و نشان میدهند چگونه مستندسازی FastAPI در چرخه توسعه اعمال شود. فصل ششم "استقرار APIتان در ابر"، گزینههای مختلف مانند AWS، Google Cloud و Heroku را بررسی میکند، و تکنیکهایی برای containerization با Docker و orchestration با Kubernetes ارائه میدهد، تا APIهایتان مقیاسپذیر و بدون downtime بمانند.
SDK پایتون در فصل هفتم "باتریهای همراه: ایجاد SDK پایتون"، به ساخت کتابخانههای کلاینت میپردازد، و نشان میدهد چگونه API را به صورت wrapper ساده برای استفاده آسان در اسکریپتهای داده تبدیل کنید. این بخش برای کسانی که کتاب SDK API میخوانند، تحولآفرین است و مثالهایی از requests library برای فراخوانیهای امن ارائه میدهد. در بخش دوم، فصل هشتم "آنچه دانشمندان داده باید درباره APIها بدانند"، اصول مصرف API را از دیدگاه کاربر بررسی میکند، و تکنیکهایی برای handling errors و rate limiting را آموزش میدهد. فصل نهم "استفاده از APIها برای تحلیل داده"، به ادغام API با Pandas و NumPy میپردازد، و پروژهای برای تجسم دادههای دریافتی از API با Matplotlib را گامبهگام میسازد، که در گزارشگیریهای سازمانی ایدهآل است.
عمیقتر که پیش برویم، کتاب به استفاده از APIها در خطوط لوله داده اختصاص دارد. فصل دهم "استفاده از APIها در خطوط لوله داده"، تکنیکهای ETL با API به عنوان منبع را کاوش میکند، و نشان میدهد چگونه با Airflow یا Luigi، دادهها را از API استخراج، تبدیل و بارگذاری کنید. دی با سناریوهایی از پروژههای big data، توضیح میدهد که APIهای ضعیف میتوانند pipeline را متوقف کنند، و الگوهایی برای retry mechanisms و batching پیشنهاد میدهد. این الگو نه تنها reliability را افزایش میدهد، بلکه خطوط لوله داده با API را برای پردازشهای روزانه بهینه میکند. فصل یازدهم "استفاده از APIها در اپهای داده Streamlit"، به ساخت داشبوردهای interactive میپردازد، و مثالهایی از فراخوانی API در Streamlit components برای نمایش real-time data ارائه میدهد، که کاربران را با گرافهای زنده روبرو میکند.
در بخش سوم، فصل دوازدهم "استفاده از APIها با هوش مصنوعی"، ادغام API با مدلهای یادگیری ماشین را بررسی میکند، و نشان میدهد چگونه API داده را به عنوان ورودی به TensorFlow یا Scikit-learn بدهید. نویسنده با مثالهایی از predictive analytics، توضیح میدهد که APIهای سریع میتوانند مدلها را دقیقتر کنند، و تکنیکهایی برای feature engineering از دادههای API پیشنهاد میدهد. فصل سیزدهم "استقرار API یادگیری ماشین"، به serving مدلها با FastAPI میپردازد، و الگوهایی برای ONNX runtime و GPU acceleration ارائه میدهد، تا inference time را به میلیثانیه برسانید. این فصل برای کسانی که API مدل یادگیری ماشین میسازند، حیاتی است و کدهای آماده برای deployment با BentoML را شامل میشود.
فصل چهاردهم "استفاده از APIها با LangChain"، به زنجیرهسازی مدلهای زبانی با API میپردازد، و نشان میدهد چگونه LangChain را برای RAG (تولید تقویتشده با بازیابی) از دادههای API استفاده کنید. دی با سناریوهایی از chatbots هوشمند، توضیح میدهد که این ادغام میتواند پاسخهای contextual تولید کند، و الگوهایی برای tool calling در مدلهای زبانی پیشنهاد میدهد. در نهایت، فصل پانزدهم "استفاده از ChatGPT برای فراخوانی APIتان"، به استفاده از مدلهای generative مانند GPT برای تعامل با API میپردازد، و تکنیکهایی برای prompt engineering تا API calls خودکار بسازید، که در اتوماسیون پروژهها تحولآفرین است.
خواندن این کتاب فراتر از یک تجربه آموزشی است؛ یک تحول در پروژههای دادهمحور است. مزایای کتاب FastAPI برای AI شامل طراحی APIهای ایمن و سریع، استقرار آسان در ابر و ادغام seamless با ابزارهای علم داده میشود. بسیاری از خوانندگان گزارش دادهاند که پس از مطالعه، زمان توسعه پروژههایشان ۴۰ درصد کاهش یافته و پورتفولیوهای قویتری ساختهاند. اگر خرید آنلاین کتاب پایتون را در نظر دارید، این اثر با چاپ باکیفیت، کدهای GitHub-ready و فهرست فصلهای پروژهمحور، ارزش هر سرمایهگذاری را دارد، و با تمرکز بر watchOS 11 و iOS 18، آیندهنگرانه است.
علاوه بر این، کتاب به دانشمندان داده و توسعهدهندگان توجه ویژهای دارد. در هر فصل، پروژههای ساده برای شروع ارائه میشود، و سپس به integrations پیشرفته مانند LangChain میرسد. در صنعتی که API در علم داده رو به رشد است، این بخش مانند یک راهنمای عملی FastAPI عمل میکند و کمک میکند تا مهارتهایتان را با پروژههای واقعی تقویت کنید. تصور کنید که با ChatGPT، APIتان را برای تولید محتوا فراخوانی کنید – این کتاب دقیقاً این ابزارها را فراهم میکند، و با مثالهای Streamlit، داشبوردهای interactive میسازد که مدیران را تحت تأثیر قرار دهد.
حالا بیایید به کاربردهای واقعی بپردازیم. فرض کنید در یک پروژه تحلیل فروش کار میکنید و با تجسم داده از API مواجه هستید. الگوی استفاده از API در Streamlit از فصل یازدهم، به شما کمک میکند تا دادههای فروش را از endpoint فراخوانی کنید، با Pandas پردازش نمایید و با Plotly گرافهای interactive بسازید، بدون نیاز به ذخیره محلی. این الگو در گزارشگیریهای ماهانه، insights را real-time میکند و در پروژههای واقعی، تصمیمگیری مدیران را ۳۰ درصد سریعتر کرده. دی با کدهای نمونه، عواقب مانند error handling در فراخوانیها را بحث میکند، و این رویکرد در شرکتهای خردهفروشی، dashboardهای سفارشی را تحولآفرین مینماید.
در حوزه خطوط لوله داده، الگوی ETL با API در فصل دهم، برای پردازش دادههای بزرگ ایدهآل است. مثلاً، استخراج داده از API خارجی، تبدیل با Dask برای parallel processing و بارگذاری در S3، pipeline را scalable میکند. عواقب مثبت آن، کاهش manual intervention است. مهندسان داده در پلتفرمهای ابری از آن برای daily batch jobs استفاده کرده و accuracy را بهبود بخشیدهاند، با retry logic برای API failures.
برای یادگیری ماشین، الگوی استقرار مدل در فصل سیزدهم، یک API برای پیشبینی قیمت مسکن میسازد. با FastAPI، مدل Scikit-learn را serve میکنید، و inputs را با Pydantic validate مینمایید. در سناریویی که real estate app دارید، inference را بدون latency انجام دهید، و API مدل ML را برای mobile integration آماده کنید. عواقب آن، scalability برای هزاران query روزانه است. توسعهدهندگان در fintech این الگو را برای fraud detection اعمال کرده و false positives را ۲۰ درصد کم کردهاند.
ادغام با LangChain در فصل چهاردهم، برای RAG systems استفاده میشود. API دادههای دانش را فراهم میکند، و LangChain آن را با مدلهای زبانی ترکیب میکند تا پاسخهای دقیق تولید شود. مثلاً، در یک chatbot حقوقی، API اسناد را retrieve میکند، و promptها را enrich مینماید. این تکنیک در legal tech، research time را نصف میکند.
فراخوانی API با ChatGPT در فصل پانزدهم، promptهایی میسازد که مدل زبانی API calls را generate کند. مثلاً، "دادههای فروش امروز را از API بگیر و گزارش بده"، و LangChain tool را فراخوانی میکند. عواقب مثبت آن، اتوماسیون tasks است. در marketing teams، این الگو کمپینهای دادهمحور را هوشمند میکند.
علاوه بر این، کتاب به امنیت API توجه دارد، مانند JWT authentication در FastAPI. در پروژههای enterprise، این لایه protection را اضافه میکند و GDPR compliance را تضمین مینماید.
در پایگاه داده، schema design در فصل سوم، با Alembic migrations، version control را آسان میکند. در evolving projects، این flexibility را فراهم میکند.
مستندسازی با OpenAPI، interactive playground میسازد. در team collaborations، این docs را به عنوان reference استفاده کنید.
استقرار ابری در فصل ششم، با serverless functions در AWS Lambda، costs را بهینه میکند. در startups، pay-per-use مدل را اعمال کنید.
SDK در فصل هفتم، wrapper functions را برای common calls میسازد. مثلاً، client.get_users()، simplicity را افزایش میدهد.
تحلیل داده در فصل نهم، API data را با Seaborn visualize میکند. در exploratory analysis، patterns را سریع کشف کنید.
در اپهای Streamlit، caching API calls، load times را کاهش میدهد. در demo apps، interactivity را بدون lag نگه دارید.
هوش مصنوعی در فصل دوازدهم، API را به عنوان data source برای fine-tuning مدلها استفاده میکند. در NLP projects، datasets را dynamically feed کنید.
ChatGPT integration، function calling را برای API params تنظیم میکند. در virtual assistants، natural language queries را به API translate میکند.
کتاب همچنین به بهترین شیوهها میپردازد، مانند rate limiting با Redis، برای جلوگیری از abuse. این scalability را تضمین میکند.
در multi-cloud setups، Terraform برای infrastructure as code، deployments را consistent نگه میدارد.
برای تست API، pytest با TestClient، endpointها را mock میکند. در CI/CD، reliability را چک کنید.
در سناریوهای big data، API با Spark integration، distributed processing را enable میکند.
در نهایت، ترکیب FastAPI و LangChain، یک RAG app کامل میسازد. دادهها را از API retrieve کنید، و با LLM generate کنید، و accuracy را چند برابر نمایید.
"راهنمای عملی APIها برای هوش مصنوعی و علم داده" نه تنها یک کتاب، بلکه یک جعبهابزار برای متخصصان مدرن است. با تمرکز بر پروژههای عملی، به شما کمک میکند تا APIهایتان را کارآمد، امن و ادغامپذیر سازید. اگر آمادهاید پروژههای AIتان را با APIها تحول دهید، این کتاب را از دست ندهید. هر فصل مانند یک پروژه portfolio عمل میکند، و با کدهای آماده، موفقیت فوری تضمین میشود.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران