To sekcja dla tych, którzy chcą pisać kod, który nie tylko działa, ale działa doskonale.
⚙️ Asynchroniczność i asyncio
Asynchroniczność w Pythonie z asyncio
Dowiedz się, jak działa pętla zdarzeń, await, async i kiedy warto stosować programowanie asynchroniczne.
To nie magia — to sposób na tworzenie aplikacji, które obsługują tysiące żądań bez blokowania procesów.
🔁 Generatory i przetwarzanie danych
Generatory i przetwarzanie danych Generator to potężne narzędzie, które pozwala przetwarzać ogromne ilości danych bez zużywania pamięci. Zrozum różnice między generatorami, iterowalnymi obiektami i iteratorem — oraz zobacz, jak budować strumienie danych w czasie rzeczywistym.
🌊 Przetwarzanie strumieniowe
Generatory w przetwarzaniu strumieniowym Kiedy dane napływają w sposób ciągły — np. z API lub sensorów — potrzebujesz narzędzi, które potrafią je obsłużyć płynnie. Pokażemy Ci, jak łączyć generatory z async/await, by przetwarzać strumienie danych bez blokowania.
🔗 Integracja generatorów z asynchronicznością
Integracja generatorów z asynchronicznym programowaniem
Asynchroniczność i generatory mogą współpracować — a Ty nauczysz się, jak to zrobić bez chaosu.
Poznasz async generators, yield from i sposoby obsługi błędów w złożonych przepływach danych.
🧩 Zarządzanie stanem
Zarządzanie stanem w generatorach
Każdy generator ma swój stan, a jego kontrola jest kluczowa przy tworzeniu złożonych systemów przetwarzania.
Dowiesz się, jak zarządzać stanem między wywołaniami yield, jak wstrzykiwać dane do generatora i jak zapanować nad jego cyklem życia.
🧠 Debugowanie i testowanie
Debugowanie i testowanie generatorów Zaawansowany kod wymaga zaawansowanych narzędzi. Zobacz, jak testować generatory, śledzić ich stan i debugować błędy, które nie pojawiają się w klasycznym przepływie funkcji.
🔬 Nieskończone sekwencje i lazy evaluation
Nieskończone sekwencje w Pythonie Jak tworzyć struktury, które teoretycznie nigdy się nie kończą? Poznasz techniki lazy evaluation, dzięki którym Python potrafi obsługiwać ogromne zbiory danych w sposób leniwy i bezpieczny dla pamięci.
🧱 Porównanie z innymi wzorcami projektowymi
Porównanie generatorów z innymi wzorcami projektowymi Czy generator to tylko iterator? A może to pełnoprawny wzorzec projektowy? Porównamy generatory z takimi podejściami jak Observer, Iterator i Coroutine, by pokazać, kiedy generator jest naprawdę najlepszym rozwiązaniem.
⚡ Zaawansowane techniki i wzorce
Zaawansowane techniki w Pythonie Wydajność, zarządzanie pamięcią, optymalizacja i profilowanie kodu. Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć, jak wyciskać maksimum z Pythona, jednocześnie utrzymując kod czysty i czytelny.
📊 Profilowanie i optymalizacja
Profilowanie wydajności w Pythonie Naucz się profilować kod w Pythonie i znajdować wąskie gardła. Poznaj cProfile, timeit, line_profiler i memory_profiler. Dowiedz się, jak mierzyć i optymalizować wydajność aplikacji Python.
Zaawansowane zarządzanie pamięcią i garbage collector Poznaj, jak działa garbage collector w Pythonie, zarządzanie pamięcią w CPythonie, weakref i optymalizację użycia pamięci. Dowiedz się, jak Python automatycznie zarządza pamięcią i kiedy interweniować.
🔄 Współbieżność i równoległość
Asynchroniczne kolejki z asyncio i multiprocessing Naucz się używać asynchronicznych kolejek w Pythonie. Poznaj asyncio.Queue, multiprocessing.Queue i jak koordynować współpracę między korutynami i procesami.
Wielowątkowość a wieloprocesowość w Pythonie Poznaj różnice między wielowątkowością a wieloprocesowością w Pythonie. Zrozum GIL, kiedy użyć threading, a kiedy multiprocessing, oraz jak wybrać odpowiednie narzędzie do równoległości.
🛠️ Protokoły i zaawansowane mechanizmy
Tworzenie własnych iteratorów i protokołów Naucz się tworzyć własne iteratory w Pythonie. Poznaj protokół iteratora, iter, next, collections.abc i jak implementować własne klasy iterowalne zgodnie z Pythonic idioms.
🧭 Podsumowanie
Zaawansowany Python to świadome wykorzystywanie możliwości języka: nie chodzi o sztuczki, ale o projektowanie kodu, który jest elastyczny, skalowalny i przewidywalny.
To tutaj zaczynasz myśleć nie jak użytkownik języka, ale jak jego inżynier.
