نوشته های Saber Boostani

استخراج بیت کوین بهتر است یا ترید ارز دیجیتال؟

Saber Boostani — Sun, 13 Apr 2025 22:51:16 +0330

با پیشرفت روزافزون و همه گیر شدن دنیای ارزهای دیجیتال، بسیاری از افراد به دنبال راه‌هایی برای کسب درآمد از این بازار نوظهور هستند و روز به روز افراد بیشتری با واژه ارزهای دیجیتال آشنا می شوند. و پس از مدتی با این سوال مواجه می شوند که اگر بیت کوین ماین کنند بهتر است یا به دنبال یادگیری ترید ارز دیجیتال باشند؟ هرکدام از این روش‌ها مزایا و چالش‌های خاص خود را دارند که انتخاب بهترین روش بستگی به شرایط شخصی، اهداف مالی و میزان ریسک‌پذیری شما دارد. در این رپورتاژ، به بررسی این دو روش پرداخته و مقایسه‌ای دقیق انجام خواهیم داد. البته که در انتهای این مقاله، نظر شخصی خودم رو درباره اینکه کدام یک بهتر است خواهید شنید.ماینینگ یا استخراج بیت کوین چیست؟بهتر است برای یکبار هم که شده توضیحات پیچیده رو کنار بگذاریم و ساده تعریف کنیم:دستگاه های ماینر (سخت افزار های قوی برای استخراج) محاسبات پیچیده‌ای را برای تأیید تراکنش‌ ها در شبکه بلاک‌ چین بیت کوین انجام می‌دهند و همچنین امنیت شبکه بیت کوین را تامین می کنند که در ازای انجام این محاسبات، بعنوان پاداش مقدار مشخصی بیت کوین‌ به ماینرها تعلق می گیرد. و شما کافیه دستگاه ماینر رو به اینترنت متصل کنید و در محیط مناسب قرار دهید تا شروع به کار کند.مراحل استخراج بیت کوینبرق با آمپر و تعرفه مناسبکابل کشی استاندارددستگاه ماینراینترنتاستخر ماینینگ (به صورت نرم افزاری نصب می شود)کیف پول ارز دیحیتال (به صورت نرم افزاری نصب می شود)سایلنت باکس ماینربرق و کابل کشی مناسب ماینربرای ماین بیت کوین شما ابتدا به برق با تعرفه مناسب نیاز دارید، به این دلیل که دستگاه های ماینر برق زیادی مصرف می کنند و اگر ظرفیت برق شما محدود باشد عملا بحث استخراج برای شما منتفی است. بعنوان مثال برق یک واحد مسکونی 25 آمپر است و یک دستگاه ماینر مناسب حدود 16 آمپر برق نیاز دارد که باید به طور مداوم روشن و در حال کار باشد. همچنین کابل کشی شما باید استاندارد باشد.دستگاه ماینر برای استخراج بیت کویننیاز به دستگاه ماینر دارید که با توجه به بودجه خود، میتوانید یک یا چند ماینر تهیه کنید. هرچه تعداد ماینر ها بیشتر باشد مصرف برق بالاتر خواهید داشت اما درآمد شما بیشتر خواهد بود. اگر بخواهیم درآمد یک ماینر متوسط رو در نظر بگیریم، زمان نگارش این مقاله در تاریخ 1404/01/24 یک ماینر 100 تراهش با قیمت 70 میلیون تومان درآمدی ماهانه 14 میلیون تومان دارد.اینترنت، استخر ماینینگ و کیف پول ارز دیجیتالپس از تهیه دستگاه ماینر نیاز دارید که با کابل شبکه ماینر را به اینترنت متصل کنید و با نصب نرم افزار استخر ماینینگ وکیف پول روی گوشی خودتان، دستگاه ماینر را تنظیم و به استخر متصل نمایید. خیلی از افراد فکر می کنند کانفیگ ماینر کار سختی است ولی به راحتی و در 5 دقیقه انجام می شود.سایلنت باکس ماینرسایلنت باکس یکی از نیاز های ضروری برای استخراج ارز دیجیتال است. به این دلیل که دستگاه های ماینر گرما و صدای بسیار زیادی تولید می کنند که گرما بالا باعث خرابی در ماینر و صدای زیاد باعث آزار و اذیت می شود. همچنین نوسانات برق می توانند آسیب های جدی به پاور و هشبرد های ماینر وارد کند. با داشتن یک سایلنت باکس ایمن گرما و صدای دستگاه ماینر تا 90 درصد کاهش پیدا می کند و بخاطر دارا بودن تابلو برق حرفه ای، نوسانات برق هیچ آسیبی به دستگاه های شما وارد نمی کند.سایلنت باکس های استاندارد صداهای دستگاه ماینر را به خوبی مهار کرده و گرما تولید شده توسط ماینر رو به طور کامل کنترل و از محیط خارج می کند.مزایای استخراج بیت کوینسوددهی قابل قبول (همیشه به صرفه و سودآوری داشته)درآمد مستمر و تضمینی (درآمد مشخص و تضمینی دارد، اما کم و زیاد می شود)ریسک پایین (ریسک سوخت سرمایه ندارد)صرف زمان خیلی کم برای کار (بعد از راه اندازی هیچ زمانی از شما نمی گیرید، مگر سرویس های دوره ای چندماهه)استرس پایین (هیچگونه استرس از دست دادن سرمایه ندارید)معایب استخراج بیت کوین و ارزهای دیجیتالهزینه های راه ندازی نسبتا بالا (بستگی به نوع دستگاه و تجهیزات دارد)مسائل قانونی و مقرراتی (قوانین سختگیرانه ای که طی سالهای اخیر درنظر گرفته شده)نیاز به مکان مناسب و ظرفیت برق بالاترید ارز دیجیتال چیست؟ترید ارز دیجیتال به خرید و فروش ارزهای دیجیتال گفته می‌شود. معامله‌گران با تحلیل بازار و پیش‌ بینی تغییرات قیمت، به خرید ارزهای دیجیتال در قیمت‌های پایین و فروش آنها در قیمت‌های بالا می‌پردازند. در بازار ارز دیجیتال به دو حالت: 1- سرمایه گذاری 2- ترید با گذارندن آموزش ها و کلاس های تخصصی ارز دیجیتال فعالیت کرد.سرمایه گذاری ارز دیجیتال : خرید ارزهای دیجیتال معتبره پرپتانسیل و نگهداری آن برای بازه میان مدت و بلند مدت. که با در نظر گرفتن تحلیل تکنیکال و فاندامنتال می توانید سرمایه گذاری خود را انجام دهید. اگر به دنبال معامله گری و سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال هستید می توانید از دوره های آنلاین و حضوری آموزش ارز دیجیتال در شیراز استفاده کنیدترید ارز دیجیتال : به معامله گری یا خرید و فروش ارزهای دیجیتال در زمان های کوتاه ترید گفته می شود. بعنوان مثال شما در ساعت 10 صبح امروز وارد معامله ای می شوید و چند ساعت بعد یا حتی چند دقیقه بعد نتیجه معامله شما (سود یا ضرر) مشخص می شود. در مجموع ترید نیاز به وقت، دانش و تخصص خیلی بیشتری دارد و ریسک بالاتری هم نسبت به سرمایه گذاری خواهد داشت. اگر علاقه مند به یادگیری ترید هستید می توانید از دوره های آنلاین و حضوری آموزش ترید ارز دیجیتال در شیراز استفاده نمایید.مراحل ترید ارز دیجیتالکامپیوتر یا لپ تاپ با صفحه نمایش مناسبیادگیری و آموزش های استانداردبدست آوردن تجربهمقداری سرمایه اولیهمزایای ترید ارزهای دیجیتالدسترسی سریع (ترید ارز دیجیتال برای هر کسی که به اینترنت متصل است قابل دسترسی است. معامله گران می توانند از هر نقطه از جهان، در هر زمان، بدون نیاز به مکان فیزیکی یا ساعات معاملاتی خاص می توانند معامله کنند.)نیاز به سرمایه کمتر (با هر سرمایه ای می توانید شروع کنید)حق انتخاب بیشتر برای سرمایه گذاری (تعداد ارزهای مختلفت)پتانسیل بیشتر برای کسب سود (اگر دانش کافی داشته باشید پتانسیل بیشتری برای کسب سود خواهید داشت)بدون نیاز به مکان (در هر جایی از دنیا فقط با یک لپ تاپ قابل انجام است)معایب ترید ارزهای دیجیتالریسک بالا (بدون دانش کافی خطر از دست دادن تمام سرمایه وجود دارد)زمان بر بودن (نیازمند زمان زیاد برای بررسی بازار و یادگیری)نیاز به دانش تخصصی (حتما باید دانش کافی داشته باشید)استرس بالا (نسبت به استخراج، استرس بسیار بالایی دارید و هر فردی توان هضم این استرس رو ندارد.)جمع بندی : استخراج بیت کوین یا ترید ارز دیجیتال؟استخراح ارز دیجیتال: اگر مکان مناسب با ظرفیت برق بالا دارید، استخراج بیت کوین می تواند درآمد خوبی برای شما داشته باشد که معمولا 6 الی 7 ماه بازگشت سرمایه خواهید داشت. ولی اگر مکان یا ظرفیت برق مناسب ندارید این کار پیشنهاد نمیشود.ترید ارز دیجیتال : اگر تایم کافی برای شرکت در دوره های کامل ارز دیجیتال و بدست آوردن تجربه لازم را دارید، اگر استرس ترید و تریدر بودن شما رو دچار مشکل نمی کند، اگر کنترل احساسات دارید، اگر روزانه زمان کافی برای مطالعه و یادگیری مباحث جدید دارید، اگر زمان کافی برای تحلیل و بررسی بازار دارید این کار، برای شما مناسب و پردرآمد خواهد بود. اما فراموش نکنید، ورود به بازارهای مالی هیمشه ریسک خودش رو دارد و بدون آموزش امکان از دست رفتن سرمایه شما وجود دارد.به طور کلی ترید سرمایه اولیه کمتر، پتانسیل سود بیشتر ولی ریسک بالاتر دارد، ماین بیت کوین سرمایه اولیه بیشتر، سود کمتر نسبت به ترید و ریسک پایین تر دارد. امیدواریم که این مقاله مورد توجه عزیزان قرار گرفته باشد.

آموزش بهینه سازی کدها در برنامه نویسی پایتون

Saber Boostani — Wed, 21 Feb 2024 22:46:55 +0330

در این مقاله، آموزش بهینه سازی کدها در برنامه نویسی پایتون رو بصورت کامل برای شما همراهان گرامی قرار دادیم. در حال حاضر پایتون پراستفاده‌ترین زبان برنامه‌ نویسی‌ است برای ساخت طیف گسترده‌ای از پروژه‌ های نرم‌افزاری مورد استفاده قرار گیرد. آمارها نشان می‌دهند طیف گسترده‌ای از برنامه‌ نویسان سراسر جهان از زبان برنامه‌ نویسی پایتون برای توسعه برنامه‌ های دسکتاپی و وب‌ محور استفاده می‌کنند.البته، این حرف به این معنا نیست که توسعه‌ دهندگان پایتون از کدنویسی‌ های نامرتب و غیرکارآمد که ممکن است زمان ارزشمند دیگر توسعه‌ دهندگان هنگام بازبینی کدها را هدر دهند، مصون هستند. کدهایی که توسط پایتون یا دیگر زبان‌های برنامه‌ نویسی نوشته می‌شوند باید به دقت ارزیابی شوند تا کاستی‌ ها و نارسایی‌ های کدها برطرف شود. به بیان دقیق‌تر، برای آن‌که پروژه‌ها مورد توجه مشتریان و کارفرمایان قرار بگیرند، برنامه‌ نویسان باید از تکنیکی که «بهینه‌سازی کدها» نام دارد، استفاده کنند.آموزش بهینه سازی کدها در برنامه نویسی پایتونقبل از آن‌ که به بررسی مفهوم بهینه‌ سازی کدها و روش انجام این‌کار در پایتون اشاره کنیم، لازم است کمی در مورد طراحی کاربر-محور صحبت کنیم. طراحی کاربر-محور (User-Centered Design) یکی از گرایش‌های مهم توسعه نرم‌افزارها است که چند سالی است مورد توجه تیم‌ های نرم‌ افزاری و شرکت‌ها قرار گرفته است.مزایای بالقوه طراحی مبتنی بر این گرایش کارکرد خود در صنایع مختلف را به‌ خوبی نشان داده است. با توجه به این‌که، بخش عمده‌ای از توسعه‌دهندگان نرم‌افزار سال‌ های متمادی است در این حوزه به فعالیت اشتغال دارند و برخی از آن‌ها بر مبنای سبک و سیاق طراحی قدیمی کار می‌کنند، ممکن است در ابتدا روی خوش به طراحی کاربر-محور نشان ندهند.طراحی کاربر‌- محور به مجموعه‌ای از فرآیندهای تکرارشونده در طراحی اشاره دارد که در هر مرحله بر نیازسنجی درخواست‌های کاربر متمرکز است تا راه‌حلی کارآمد در اختیار کاربران قرار دهد تا بتوانند از محصول توسعه‌ یافته به بهترین شکل استفاده کنند. در طراحی کاربر-محور، انتخاب‌های طراحی به‌شدت تحت ‌تاثیر انتظارات، اهداف و خواسته‌های کاربر است.در طراحی فوق، کاربران از ابتدا تا انتهای طراحی محصول در جریان پیشرفت کار قرار دارند. نکته مهمی که باید در این زمینه به آن دقت کنید این است که اصول طراحی کاربر-محور فراتر از یک طراحی ساده کاربری است و طراحان مجبور هستند محصولات را با هدف پاسخ‌گویی به نیازهای طیف گسترده‌ای از کاربران توسعه دهند. به‌طور معمول، رویکرد فوق به‌شکل تحقیقات کاربر، مصاحبه، تست کاربردپذیری و مجموعه‌ای از بازخوردها انجام می‌شود. در بیشتر موارد، طراحی کاربر-محور مبتنی بر چهار مرحله زیر است :درک مفهومی که کاربر در ذهن داردمشخص کردن نیازها و اعتبارسنجی آن‌هاارائه راه‌حل‌های کارآمد طراحیارزیابی و تکرار مراحل توسعههدف نهایی پارادایم طراحی کاربر-محور، توسعه محصولی برای کاربر و مواردی است که به آن‌ها نیاز دارد، به‌گونه‌ای که تعامل با محصول بدون مشکل قابل انجام باشد. طراحی کاربر-محور به طراحان کمک می‌کند مشکلات کاربران را شناسایی کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد از راه‌حل‌هایی در فرآیند توسعه استفاده کنند که برخواسته از نقطه نظرات کاربران است.بهینه‌ سازی کدنویسی چیست؟اجازه دهید، کار را با تعریف بهینه‌ سازی کدها شروع کنیم تا ایده اولیه‌ای به‌دست آوریم و متوجه شویم که چرا نیازمند بهینه‌ سازی کدهای پایتون هستیم. گاهی اوقات نوشتن کدهایی که قرار است کار خاصی انجام دهند، کافی نیست. کدهای بزرگ و ناکار آمد می‌توانند سرعت اجرای برنامه‌ها را کند کنند، ضررهای مالی به مشتریان وارد کنند یا در آینده، زمان ارزیابی و رفع مشکلات و باگ‌ها را بیشتر کنند. بهینه‌ سازی کدهای پایتون راهکاری است که اجازه می‌دهد برنامه‌‌ای با خطوط کمتر و میزان مصرف حافظه کمتر بنویسید و به این صورت، برنامه‌ای کارآمدتر و روان‌تر در اختیار مشتری قرار دهید که نتایج دلخواه را در کمترین زمان ممکن در اختیارش قرار دهد.زمانی که نوبت به پردازش تعداد زیادی عملیات یا داده‌ها می‌رسد، این مسئله اهمیت زیادی پیدا می‌کند. بنابراین، جایگزینی و بهینه‌ سازی برخی بلوک‌ها و ویژگی‌هایی که ممکن است روند اجرای یک برنامه را با مشکل روبه‌رو کنند، موضوع مهمی است که نباید به‌سادگی از کنار آن عبور کنید. به‌طور معمول، بهینه‌ سازی کدها به دلایل زیر انجام می‌شود:افزایش سرعت و عملکرد برنامهافزایش خوانایی کدهااشکال‌ زدایی ساده‌تر خطاهاصرفه‌جویی در میزان استفاده از توان پردازنده مرکزی و منابع سیستمینکات مهم در بهینه‌ سازی کدهای پایتونتوسعه‌ دهندگان پایتون باید به‌ جای کدنویسی ساده از تکنیک‌ های بهینه‌ سازی کد استفاده می کنند تا اطمینان حاصل کنند برنامه‌ ها به‌ شکل سریع‌ تری اجرا می‌شوند. در ادامه آموزش بهینه سازی کدها در برنامه نویسی پایتون با شش ترفند کاربردی در زمینه بهینه‌ سازی کدها آشنا می‌شوید که کمک می‌کنند برنامه‌ ها به‌ شکل روان و سریع‌تری اجرا شوند.1. از تکنیک بهینه‌سازی Peephole استفاده کنیدبرای درک بهتر تکنیک بهینه‌ سازی Peephole، اجازه دهید کار را با نحوه اجرای کدهای پایتون آغاز کنیم. برای این منظور، ابتدا کدها را در یک فایل استاندارد بنویسید. در ادامه، دستور زیر را اجرا کنیدpython -m compileall در دستور بالا، به‌جای filename باید نام فایل خود را تعیین کنید. پس از اجرا، همان فایل را با فرمت *.pyc که بیان‌گر کدهای بهینه است، دریافت خواهید کرد.Peephole یک تکنیک بهینه‌سازی کدها در پایتون است که زمان کامپایل را بهبود بخشیده و عملکرد کدها را بهتر می‌کند. با استفاده از تکنیک بهینه‌ سازی Peephole، کدها در پشت صحنه بهینه می‌شوند، پیش‌ محاسباتی روی دستورات و عبارات ثابت یا آزمون‌ های عضویت (Membership) روی آن‌ها انجام می‌شوند. به‌طور مثال، می‌توانید چیزی شبیه تعداد ثانیه‌ های یک روز را به‌صورت a = 60*60*24 بنویسید تا کدها خواناتر شوند و مفسر زبان به‌سرعت محاسبه‌ ها را انجام دهد.نتیجه تکنیک بهینه‌ سازی Peephole در مورد مثال ثانیه‌ها، این خواهد بود که پایتون عبارات ثابت 60*60*24 را از قبل محاسبه می‌کند و آن‌ها را با 86400 جایگزین می‌کند. بنابراین، هنگامی که عبارت‌های ریاضی فوق را مشاهده می‌کند، محاسبه‌ ها را به‌سرعت انجام می‌دهد و عملکرد برنامه کاربردی کاهش پیدا نمی‌کند.چرا باید از تکنیک بهینه‌سازی Peephole استفاده کنیم؟با استفاده از روش مذکور، می‌توانید یک بخش از برنامه یا بخشی از دستورات را بدون اعمال تغییرهای قابل توجه در خروجی جایگزین کنید. به بیان دقیق‌تر، با استفاده از این روش بهینه‌ سازی ساختارهای قابل تغییر را به غیرقابل تغییر تبدیل کنید. این کار را می‌توان با استفاده از یکی از سه تاپل (Tuple) زیر انجام داد:: متغیرهای محلی را با پارامترهای مشخص‌شده، ذخیره می‌کند.: داده‌های خام global را در خود جای می‌دهد.: به تمامی ثابت‌ها ارجاع می‌دهد.می‌توانید، عضویت یک عنصر را با در نظر گرفتن دستورات به‌ عنوان یک عمل با هزینه ثابت و بدون توجه به اندازه مجموعه، تایید کنید. مجموعه (set) و لیست (list) را به ثابت‌ها تبدیل کنید.نکته‌ ای که باید به آن دقت کنید این است که فرآیند تبدیل تنها برای داده‌ های خام توسط پایتون قابل انجام است. از این‌رو، اگر مجموعه‌ ها یا لیست‌هایی که استفاده می‌کنید فاقد داده‌ های خام باشند، فرآیند بهینه‌ سازی انجام نخواهد شد. برای روشن شدن بحث، اجازه دهید چند مثال ساده را بررسی کنیم:Def peephole_func(): A= ”Hello, world” * 5 B= [1,2] *7 C=(10,20,30) * 3 Print(a,b,c)عبارت ”Hello, world” * 5 یک دستور ثابت به طول کمتر از 4096 است. از این‌رو، توسط کامپایلر به‌صورت “Hello world” در 5 بار تکرار متوالی، استنتاج می‌شود.عبارت [1,2] *7 یک لیست (شیء قابل تغییر) است، از این‌رو، ارزیابی نمی‌شود.عبارت (10,20,30) * 3 مجموعه‌ای به طول 9 است که کمتر از 256 است (برای تاپل‌ها)، از این‌رو به‌شکل (10, 20, 30, 10, 20, 30, 10, 20, 30) ذخیره می‌شود.2. درون‌ سازی رشته‌ ها با هدف دستیابی به عملکرد بهتر بهینه سازی کدهای پایتوناشیاء رشته‌ای در زبان‌ های برنامه‌ نویسی مثل پایتون دنباله‌ای از کاراکترهای یونیکد هستند؛ از این‌رو، در مستندات فنی، دنباله‌های متنی (text) نامیده می‌شوند. هنگامی که کاراکترهایی با اندازه‌های مختلف به رشته‌ ای اضافه می‌شوند، اندازه و وزن کل آن افزایش پیدا می‌کند، اما این افزایش اندازه فراتر از افزوده شدن چند کاراکتر است. پایتون اطلاعات اضافی را برای ذخیره رشته‌ها به آن‌ها اختصاص می‌دهد که باعث می‌شود فضای زیادی از حافظه اصلی را مصرف ‌کنند. پایتون، به‌منظور بهبود عملکرد راهکاری به‌نام string interning در اختیار توسعه‌ دهندگان قرار می‌دهد. string interning به این صورت عمل می‌کند که رشته‌های خاص را هنگام ساخت، در حافظه کش می‌کند. به عبارت دقیق‌تر، تنها یک نمونه از یک رشته خاص در هر زمان مشخص، فعال است و هیچ حافظه جدیدی برای ارجاع به آن رزرو نمی‌شود.String interning وجه شباهت زیادی با اشیاء مشترک (Shared Objects) دارد. هنگامی که یک رشته درون‌سازی (interned) می‌شود، به‌عنوان یک شیء اشتراکی شناخته می‌شود، زیرا نمونه‌ای از آن شیء رشته به‌شکل سراسری توسط همه برنامه‌هایی که در یک نشست پایتون اجرا می‌شوند به‌اشتراک قرار می‌گیرند. در انشعابات پایتون مثل سایتون (CPython) هر زمان یک نشست تعاملی توسط پایتون مقداردهی اولیه می‌شود، اشیاء اشتراکی در حافظه بارگذاری می‌شوند. به همین دلیل است که string interning به پایتون اجازه می‌دهد به‌شکل کارآمدی با رشته‌ها کار کند، به‌طوری که زمان لازم برای پردازش کمتر شده و حافظه اصلی کمتری برای ذخیره‌سازی رشته‌ها اشغال می‌شود.رشته‌ های identifierمعماری پایتون به این صورت است که ترجیح می‌دهد تنها رشته‌هایی را ذخیره‌سازی کند که احتمال استفاده مجدد از آن‌ها زیاد است. به بیان دقیق‌تر، به رشته‌های شناسه (identifier) علاقه زیادی دارد. از جمله این رشته‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:نام ویژگی‌هانام متغیرهانام آرگومان‌هانام توابع و کلاس‌هاکلیدهای دیکشنریاصولی که بر مبنای آن‌ها یک رشته درون‌سازی (Intern) می‌شود، به‌شرح زیر است:فقط رشته‌ ای که در زمان کامپایل به‌ عنوان یک رشته ثابت بارگذاری می‌شود، درون‌سازی می‌شود و برعکس، رشته‌ای که در زمان اجرا ساخته شده، درون‌سازی نخواهد شد. یک رشته اگر حاصل یک محاسبه constant folding باشد، بیان‌ گر این موضوع است که عبارت‌ های ثابت در زمان کامپایل به‌جای زمان اجرا محاسبه شوند، اما اگر طولی بیشتر از 20 کاراکتر داشته باشند، درون‌ سازی روی آن‌‌ ها انجام نمی‌شود، زیرا تشخیص این مسئله که identifier هستند یا خیر، به‌ سختی امکان‌ پذیر است.پایتون فقط در صورتی یک رشته را درون‌سازی و یک هش برای آن ایجاد می‌کند که رشته‌ با نامی که ترکیبی از حروف، اعداد و یک حرف یا یک کاراکتر زیرخط‌ دار است، تعریف شده باشد. از این‌رو، تمام رشته‌هایی که از یک فایل خوانده می‌شوند یا از طریق شبکه دریافت می‌شوند، قابلیت درون‌سازی ندارند. البته، راهکاری برای حل این مشکل وجود دارد؛ کافی است چنین رشته‌هایی را با تابع ()intern بارگذاری کنید.3. نمایه‌‌ سازی (Profiling) برای بهینه سازی کدهای پایتوننمایه‌ سازی کدها راهکار دیگری برای بهینه‌ سازی کدها است. برای این منظور دو گزینه در دسترس توسعه‌دهندگان قرار دارد :استفاده از استفاده از استفاده از در برنامه نویسی پایتوناین ماژول مدت زمان مورد نیاز برای اجرای یک وظیفه توسط یک بلوک خاص از کدها را بر حسب میلی‌ ثانیه محاسبه می‌کند. نحوه فراخوانی و اجرای ماژول فوق در تصویر 1 نشان داده شده است. خروجی ماوژول فوق نیز در تصویر 2 نشان داده شده است.استفاده از در برنامه نویسی پایتونcProfile یک ماژول پیشرفته و بخشی از بسته نرم‌ افزاری است که اولین بار همراه با پایتون 2.5 در دسترس توسعه‌ دهندگان قرار گرفت. توسعه‌ دهندگان می‌توانند به روش‌های زیر این ماژول را به کدهای پایتون اضافه کنند:اضافه کردن تابعی به متد run و در ادامه محاسبه عملکردکل اسکریپت را از خط فرمان در حالی که cProfile را به‌عنوان آرگومان فعال می‌کنید با استفاده از گزینه m- پایتون اجرا کنید.به‌طور مثال، می‌توانید از ترکیب نحوی زیر استفاده کنید:python -m cProfile code.py arg1 arg2 arg3با دانستن عناصر کلیدی گزارش cProfile، می‌توانید گلوگاه‌ های موجود در کدهای خود را پیدا کنید. نکته مهمی که باید به آن دقت کنید این است که تکنیک فوق تنها با فایل‌ های پایتون کار می‌کند، از این‌رو، نمی‌توانید یک CLI پایتون را با فراخوانی مستقیم آن به‌شکل زیر نمایه کنید :python -m cProfile my_cliاگر در نظر دارید یک CLI را پروفایل کنید، باید مسیر ورودی را در اختیار cProfile قرار دهید. ترکیب نحوی، چیزی شبیه به حالت زیر خواهد بود:python -m cProfile venv/bin/my_cliبا اجرای دستور بالا، پس از اتمام برنامه، یک جدول خروجی مانند تصویر زیر خواهید داشتعناصر موجود در تصویر بالا به شرح زیر هستند : تعداد فراخوانی‌های ایجادشده را نشان می‌دهد. زمان کل صرف‌شده در تابع را نشان می‌دهد. ضریب تقسیم بر را نشان می‌دهد. یکی دیگر از پارامترهای مهم است که زمان تجمیعی اجرای توابع اصلی و فرعی را نشان می‌دهد. ضریب تقسیم بر فراخوانی‌های اولیه را نشان می‌دهد. نقطه اجرای یک برنامه را نشان می‌دهد.4. استفاده از ژنراتور و کلیدها برای بهینه سازی کدهای پایتوناز راهکاری‌ های قدرتمند دیگری که برای بهینه‌ سازی حافظه در اختیار توسعه‌ دهندگان قرار دارد، ژنراتورها و کلیدها هستند. نکته‌ ای که باید در مورد ژنراتورها به آن دقت کنید این است که همه آیتم‌ها (تکرارگرها) را به یک‌ باره برنمی‌گردانند، بلکه می‌توانند هر بار فقط یک مورد را برگردانند. هنگام مرتب کردن عناصر در یک لیست، بهتر است از کلیدها و روش پیش‌فرض استفاده کنید. به‌طور مثال، می‌توانید فهرست‌ها و رشته‌ها را بر اساس شاخص انتخاب‌شده به‌ عنوان بخشی از آرگومان کلید مرتب کنید. تصویر زیر این موضوع را نشان می‌دهد.5. عملگرهای داخلی و کتابخانه‌های برای بهینه سازی کدهای پایتونهزاران عملگر و کتاب‌خانه داخلی در پایتون موجود است. بهتر است تا جایی که ممکن است از ویژگی‌های داخلی و ازپیش‌ تعریف‌ شده پایتون استفاده کنید تا عملکرد کدها افزایش پیدا کند. عملگرها و ماژول‌ هایی که از پیش ساخته شده‌اند از قبل کامپایل شده‌اند و همین مسئله سرعت اجرای برنامه‌ های کاربردی را بیشتر می‌کند. برخی از کتابخانه‌ های پایتون، ویژگی‌ ها و قابلیت‌ های ارزشمندی ارائه می‌کنند که سرعت و عملکرد برنامه‌ های کاربردی را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهند.به‌ طور مثال، کافی است به‌ جای Pickle از cPickle استفاده کنید تا تفاوت‌ ها را مشاهده کنید. بسته‌ های PyPy و راهی برای بهینه‌ سازی یک کامپایلر ایستا برای سریع‌ تر کردن فرآیند پردازش‌ ها ارائه می‌کنند.6. سعی کنید از Global ها استفاده نکنیدGlobal ها می‌توانند عوارض جانبی آشکار و پنهان زیادی داشته باشند که در نهایت کدنویسی شما را به سبکی که «کدهای اسپاگتی» نام دارند، سوق می‌دهند. همچنین، پایتون در دسترسی به متغیرهای خارجی کند است. بنابراین، بهتر است از آن‌ها استفاده نکنید یا دست‌کم استفاده از آن‌ها را محدود کنید. اگر استفاده از Global اجتناب‌ناپذیر است و مجبور هستید از آن‌ها استفاده کنید به دو مورد زیر دقت کنید :از کلمه کلیدی global برای تعریف یک متغیر خارجی استفاده کنید.قبل از استفاده از آن‌ها داخل حلقه‌ها، یک کپی محلی آماده کنید.به عنوان صحبت پایانی : ساخت یک برنامه قدرتمند و مقیاس‌ پذیر که بتواند وظایف محوله را به‌سرعت انجام دهد و در عین حال از حافظه اصلی به‌شکل بهینه‌ ای استفاده کند، مهم است. با این حال، ساخت چنین برنامه‌ای تنها بر پایه کد نویسی‌ های پایه غیرممکن است. به همین دلیل است که باید کدهای پایتون را بهینه‌سازی کنید. اگر به روش‌های بهینه‌ سازی که در این مقاله شرح داده شد دقت کنید، نه‌تنها کد نویسی تمیزی انجام خواهید داد، بلکه عملکرد برنامه‌های کاربردی‌تان بهبود پیدا خواهد کرد و روند بازبینی کدها در آینده کوتاه‌تر خواهد شد.منبع : آموزش بهینه سازی کدها در برنامه نویسی پایتون

7 زبان برنامه‌ نویسی برای دانشمندان علم داده‌ ها

Saber Boostani — Sat, 26 Nov 2022 00:47:33 +0330

روند رو به رشد علم داده‌ ها و به‌کار گیری آن در صنایع مختلف باعث شده تا شرکت‌ ها به شکل جدی‌ تری روی مقوله استخراج و پردازش‌ ها داده‌ ها متمرکز شوند. با این‌ حال، یکی از موضوعات مهمی که باید در این زمینه به آن دقت کنید، زبان برنامه‌ نویسی هدف است. در این مقاله با برترین زبان‌ های برنامه‌ نویسی مورد استفاده در علم داده‌ ها آشنا ‌می‌شویم.7 زبان برنامه‌ نویسی برای دانشمندان علم داده‌ هاداده‌ ها در یک دهه گذشته ارزش بسیار زیادی پیدا کرده‌اند. هر شرکت بزرگی داده‌ های ارزشمند زیادی دارد که برای تحلیل آن‌ها نیازمند استخدام یک دانشمند داده خوب و خبره است تا بتواند به مزیت‌ های رقابتی قابل توجهی دست پیدا کند. با توجه به این‌ که دنیای فناوری اطلاعات دستخوش تغییرات زیادی شده که رکن اصلی تمامی آن‌ها داده‌ ها است، از این‌ رو، تفاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است.اگر می‌خواهید دانشمند داده شوید، اولین نکته‌ ای که باید به آن دقت کنید، یادگیری زبان‌ های برنامه‌ نویسی کار آمد در این زمینه است. به همین دلیل اجازه دهید در ادامه با محبوب‌ ترین زبان‌ ها که قابلیت‌ های خوبی در ارتباط با علم داده‌ ها (Data Science) ارائه می‌کنند، آشنا شویم.1- زبان برنامه نویسی پایتون (Python)امروزه پایتون پر کاربرد ترین زبان برنامه‌ نویسی است و تقریبا تمامی سایت‌ های بزرگ مثل PYPL و TIOBE به این نکته اذعان دارند. زبان برنامه نویسی پایتون یکی از قدرتمند ترین و منعطف‌ ترین زبان‌ های موجود است و در علم داده نیز بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. دلیل اصلی آن، ترکیب نحوی آسان و زیبا، همراه با مجموعه بزرگی از کتابخانه‌ های شخص ثالث است. یکی از دلایل مهم در این زمینه یکپارچگی خوب پایتون با ابزار Jupyter است که به شکل گسترده‌ای در علم داده‌ ها استفاده می‌شود.پکیج ویژه : آموزش پروژه محور طراحی سایت با پایتون و جنگو مختص بازار کاربا نوت‌بوک‌های Jupyter، می‌توانید به سرعت نتایج کدهایی که تایپ می‌کنید را مشاهده کنید، داده‌ ها را مصورسازی کنید و اسناد کد خود را از طریق بلوک‌ های علامت‌ گذاری‌شده ایجاد کنید.لازم به توضیح است که ژوپیتر قابلیت‌هایی فراتر از کار با پایتون دارد، اما رایج‌ترین ترکیب در این زمینه پایتون و ژوپیتر است.2- زبان برنامه نویسی آر (R)زبان R یک زبان برنامه‌ نویسی منبع باز است که برای اولین بار در سال 1993 معرفی شد و برای محاسبات آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. طبق مطالعاتی که سایت Stack Overflow انجام داده، محبوبیت R در طول چند سال گذشته افزایش یافته است. اگرچه R به طور گسترده توسط محققان استفاده می‌شود، اما امروزه توسط شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، فیس‌بوک و توییتر در ارتباط با تجزیه و تحلیل داده‌ها و آمار استفاده می‌شود.زبان برنامه نویسی R، درست مانند پایتون، یک زبان تفسیر شده است، بنابراین می‌توانید کد خود را بدون نیاز به کامپایلر اجرا کنید. در عین حال، R چندسکویی است و بنابراین لازم نیست نگران سیستم عاملی باشید که هماهنگ با آن باشد. R به اندازه‌ای محبوب است که ویرایشگرها و محیط‌های توسعه یکپارچه زیادی برای آن طراحی شده‌اند، اما برای سال‌ها متمادی است که RStudio محبوب‌ترین IDE برای توسعه R است. شما می‌توانید از آر برای کارهایی فراتر از محاسبات آماری استفاده کنید. با استفاده از R، به مجموعه عظیمی از کتابخانه‌ها دسترسی دارید که به شما امکان می‌دهند برنامه‌های کاربردی متنوعی بسازید. به عنوان مثال، با بسته Shiny، می‌توانید اپلیکیشن‌های وب مبتنی بر اصول زیبایی‌شناسی را با استفاده از آر توسعه دهید.3- زبان برنامه نویسی جولیا (Julia)جولیا گلچینی از بهترین قابلیت‌ های کاربردی زبان‌ هایی مثل Python، Ruby، Lisp و R را در قالب یک زبان برنامه‌ نویسی تقریبا جدید ارائه می‌کند. جولیا سرعت C را همراه با نمادهای ریاضی کاربردی Matlab در اختیار برنامه‌ نویسان قرار می‌دهد. می‌توانیم به جولیا به عنوان تلاش بلند پروازانه برای ایجاد یک زبان به اندازه خوب برای برنامه‌ نویسی همه‌ منظوره و در عین حال شگفت‌انگیز در ارتباط با رشته‌های خاص علوم رایانه، مانند یادگیری ماشین، داده‌ کاوی، محاسبات توزیع‌ شده و موازی اشاره کنیم.یکی از مزایای اصلی جولیا سرعت آن است که با زبان‌هایی مانند C، Rust، Lua و Go قابل مقایسه است. این به این دلیل است که کد های این زبان توسط کامپایلر JIT کامپایل می‌شوند. در چند سال گذشته، جولیا به طور چشمگیری مورد توجه توسعه‌دهندگان قرار گرفته است.از مهم‌ترین دلایل محبوبیت جولیا در علم داده به موارد زیر باید اشاره کرد:یادگیری این زبان برای ریاضیدانان ساده است. از ترکیب نحوی مشابه فرمول‌های ریاضی که توسط غیر برنامه‌ نویسان استفاده می‌شود پشتیبانی می‌کند.از مدیریت خودکار حافظه با کنترل دستی روی فناوری Garbage collection استفاده می‌کند.بهینه شده برای یادگیری ماشین و مباحث آماری است.بحث Dynamic typing است، به طوری که تصور می‌کنید در حال کار با یک زبان برنامه‌ نویسی هستید.چندین کتابخانه برای تعامل با داده‌ها (DataFrames.jl، JuliaGraphs، و غیره) در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.جامعه فعالی از توسعه‌دهندگان از جولیا پشتیبانی می‌کنند.اگر می‌خواهید زبانی با پشتیبانی از علم داده، سهولت استفاده از پایتون و سرعت C داشته باشید، جولیا زبان انتخابی شما است.4- زبان برنامه نویسی اسکالا (Scala)اسکالا (Scala) یک زبان ‌برنامه نویسی سطح بالا است که برای اولین بار در سال 2004 معرفی شد و در JVM (ماشین مجازی جاوا) یا با جاوا اسکریپت در مرورگرها اجرا می‌شود. اسکالا برای بهبود برخی از جنبه‌هایی که برنامه‌ نویسان جاوا از آن‌ها خسته شده یا آن‌ ها را عاملی محدودکننده در برنامه‌ نویسی می‌دانند پدید آمد. در میان این پیشرفت‌ ها، ما ادغام برنامه‌ نویسی تابعی را به غیر از پارادایم شی‌ گرایی در این زبان مشاهده می‌کنیم. این یک نکته مثبت است که اسکالا در مقایسه با پایتون یا حتی خود جاوا زبان سریع‌ تری است.بسیاری از دانشمندان داده اسکالا را در مجموعه ابزار خود گنجانده‌اند، زیرا هنگام صحبت در مورد تجزیه و تحلیل مجموعه‌ های داده بزرگ، بسیار ارزشمند است. طبق نظرسنجی سال 2021 سایت Stack Overflow ، اسکالا هفتمین زبان پردرآمد در جهان است، اما مهم است به این نکته اشاره کنیم که اسکالا در مقایسه با زبان‌ های دیگر هنوز در این حوزه مورد توجه شرکت‌ های بزرگ قرار ندارد.از آن‌ جایی که Scala بر روی JVM اجرا می‌شود، به تعداد زیادی کتابخانه موجود و برخی بسته‌ ها در ارتباط با کار روی کلان داده‌ها، ریاضیات، پایگاه‌های داده و به طور کلی علوم کامپیوتر دسترسی دارد. اگر در گذشته با زبان برنامه‌ نویسی جاوا کار می‌کردید، Scala می‌تواند جایگزین مناسبی در این زمینه و برای کار با علم داده‌ها باشد.5- زبان برنامه نویسی جاوا (Java)زبان برنامه نویسی جاوا یکی از پرکاربرد ترین و محبوب‌ ترین زبان‌های برنامه‌ نویسی چند دهه اخیر به شمار می‌رود. یک زبان برنامه‌ نویسی همه منظوره است که تقریباً در هر موقعیت قابل تصوری قابل استفاده است. در نتیجه علم داده نیز از این قاعده مستثنا نیست. اگر چه جاوا در درجه اول در ارتباط با ساخت برنامه‌ های موبایل و وب استفاده می‌شود، اما به دلیل پایگاه کاربری قوی آن، در کنار سایر فریم‌ ورک‌ های محبوب مانند Hadoop یا Spark برای انجام تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها استفاده می‌شود. به ویژه آن‌ که توانایی توسعه برنامه‌ های چند ریسمانی را نیز دارد.در پایان، بیش از صحبت در مورد جاوا به عنوان بهترین و مناسب‌ ترین گزینه برای علم داده، باید توجه داشته باشید که با توجه به تعداد توسعه‌ دهندگان جاوا و شرکت‌هایی که قبلاً از این زبان برنامه‌ نویسی برای ساخت برنامه‌ های کاربردی استفاده کنند، در بیشتر موارد اگر با مشکلی روبرو شوید، این توسعه‌ دهندگان قادر به پشتیبانی از شما هستند. با این اوصاف، جاوا در بسیاری از زمینه‌های علم داده، مانند مدیریت پایگاه داده، یادگیری ماشین و…. قابل استفاده است.اگر سابقه کار با زبان برنامه‌ نویسی جاوا را دارید، در یادگیری کتابخانه‌ های مرتبط با این زبان برای کار با عمل داده‌ها با مشکل خاصی روبرو نمی‌شوید. علاوه بر این، فراموش نکنید کار با جاوا در این زمینه کاملاً متفاوت با R یا Julia است.6- زبان برنامه نویسی متلب (Matlab)متلب یک زبان برنامه‌ نویسی اختصاصی است که توسط میلیون‌ها مهندس و دانشمند برای محاسبات ریاضی و آماری استفاده می‌شود. دانشمندان داده عمدتاً از این زبان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. بهترین نکته در ارتباط با متلب این است که همه چیز را در یک فضای کاری واحد در اختیار دارید.متلب بیشتر توسط دانشگاه‌ها و دانشگاهیان استفاده می‌شود، اما هنوز یک انتخاب عالی برای ایجاد یک پایه عمیق بر روی مفاهیم علم داده است. تنها نقطه ضعف متلب این است که یک نرم‌ افزار غیر رایگان است، بنابراین اگر در دانشگاهی ثبت نام کرده باشید یا قبلاً از آن در محل کار خود استفاده کرده‌اید، باید برای استفاده از آن در خانه هزینه خرید لایسنس را پرداخت کنید.7- زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس (C++)برای تکمیل این لیست، به زبان برنامه نویسی سی‌ پلاس‌ پلاس نیاز داریم. درست است که سی‌ پلاس‌ پلاس بیشتر برای ساخت برنامه‌ ها و سیستم‌ های عامل استفاده می‌شود، اما در زمینه‌های دیگری مثل علم داده‌ها توانایی زیادی دارد. در حالت کلی، دانشمندان داده زبان‌های با کاربرد و اشکال‌زدایی آسان مثل پایتون یا R را ترجیح می‌دهند، زیرا نمی‌خواهند وقت خود را صرف رفع برخی باگ‌های عجیب سی پلاس پلاس کنند.با این حال، سی پلاس پلاس نقش مهمی در علم داده دارد، زیرا بسیاری از کتابخانه‌های مورد استفاده در زبان‌های دیگر توسط این زبان نوشته شده‌اند. ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی نیازمند تلاش محاسباتی است، بنابراین استفاده از یک زبان کارآمد مانند مثل سی پلاس پلاس منطقی است.اگر می‌خواهید با توسعه کتابخانه برای زبان‌های دیگر در صنعت علم داده شرکت کنید، سی پلاس پلاس ممکن است انتخاب مناسبی باشد. امیدواریم که مقاله 7 زبان برنامه‌ نویسی برای دانشمندان علم داده‌ ها مفید واقع شده باشد. اگر نیاز دارید که آموزش برنامه نویسی را از صفر شروع کنید حتما از مطالب رایگان که به زودی منتشر می کنیم استفاده نمایید.منبع : آموزش برنامه نویسی سورس باران