ActiveInferenceInstitute

إدارة تبعيات Python بطيئة ومعقدة مع الأدوات التقليدية. هذه المهارة تعلمك استخدام uv، وهو مدير حزم مبني على Rust وهو أسرع من pip بمقدار 10-100 ضعف مع الحفاظ على التوافق الكامل.

يتطلب بناء التطبيقات باستخدام SurrealDB فهم قدراتها متعددة النماذج بما في ذلك العلاقات البيانية، والتضمينات المتجهة، والاشتراكات في الوقت الفعلي. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاستخدام Python SDK لتنفيذ عمليات CRUD والبحث الدلالي وأنماط اجتياز الرسم البياني.

كتابة اختبارات للكود Python يمكن أن تكون مستهلكة للوقت وغير متسقة بدون أنماط واضحة. توفر هذه المهارة أنماط pytest جاهزة للاستخدام للfixtures والمحاكاة والكود غير المتزامن وسير عمل TDD لمساعدتك في بناء مجموعات اختبارات موثوقة بسرعة.

يمكن أن تعاني تطبيقات بايثون من بطء الأداء ومشاكل الذاكرة. توفر هذه الأداة أدوات تحسين أنماط تحديد الأداء لتحسين السرعة والكفاءة.

يتطلب تعبئة مشاريع Python للتوزيع فهم المعايير الحديثة مثل pyproject.toml والنشر على PyPI. توفر هذه المهارة أنماطًا وقوالب شاملة لإنشاء حزم Python احترافية.

يتطلب بناء خطوط أنابيب استخراج البيانات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مخرجات JSON متسقة ومُحكمة. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة حول استخدام وضع مخطط JSON من Cohere v2 لاستخراج الكيانات بشكل موثوق، والتصنيف، وخطوط أنابيب البيانات المهيكلة.

يتطلب بناء تطبيقات غير متزامنة في Python فهم أنماط معقدة للتنفيذ المتوازي وإدارة المهام وتحسين الأداء. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة حول أساسيات asyncio والأنماط الواقعية وأفضل الممارسات لبناء أنظمة عالية الأداء وغير حاجزة.