python Курс [Udemy] [ENG] Полное руководство по многопоточности и многопроцессорности Python (2024)

[wlux.net]

Раскройте возможности параллельного программирования с помощью PythonДобро пожаловать в «Полное руководство по многопоточности и многопроцессорности Python», ваше подробное путешествие в мир параллельного программирования на Python. Если вы хотите повысить производительность своих приложений или просто интересуетесь, как работает параллельное программирование, этот курс предназначен для того, чтобы дать вам навыки и знания, необходимые для освоения потоков и обработки в Python. Чему вы научитесь в ходе этого курса: мы углубимся в основы и продвинутые концепции многопоточности и многопроцессорности в Python. Начиная с основ, вы сначала познакомитесь со средой программирования Python и фундаментальными концепциями. По мере нашего продвижения вы: Поймете разницу между параллелизмом и параллелизмом и узнаете, когда их использовать. Изучите модуль потоковой обработки для эффективного создания, управления и синхронизации потоков. Погрузитесь в модуль многопроцессорности Python для параллельного выполнения процессов, повышая производительность вашего приложения. Производительность. Узнайте о взаимодействии процессов и совместном использовании памяти между процессами, что имеет решающее значение для сложных параллельных приложений. Примените свои знания на практических примерах из реальной жизни, от поиска файлов до очистки веб-страниц и умножения матриц. Решите сложные темы, такие как объединение потоков и процессов, взаимоблокировки. методы идентификации, предотвращения и отладки параллельного программирования. Для кого предназначен этот курс? Этот курс предназначен для: программистов и разработчиков с базовым пониманием Python, желающих улучшить свои навыки. Инженеры-программисты заинтересованы в том, чтобы сделать свои приложения более быстрыми и эффективными. через параллельное программирование. Любой, кто интересуется тем, как параллелизм работает в Python, и хочет применить эти концепции к реальным проблемам. Почему стоит выбрать этот курс? Комплексная учебная программа: от основополагающих концепций до продвинутых методов, этот курс охватывает все, что вам нужно знать о многопоточности. и многопроцессорность в Python. Практическое применение: учитесь, выполняя практические упражнения и примеры из реальной жизни, которые гарантируют, что вы сможете немедленно применить то, что вы узнали. Инструкция эксперта: воспользуйтесь подробными объяснениями и советами опытного разработчика, который увлечен созданием параллелизма. доступно каждому. Присоединяйтесь к нам в этом путешествии по мощному миру параллельного программирования на Python и раскройте потенциал для создания более быстрых, эффективных и масштабируемых приложений. Запишитесь на «Полное руководство по многопоточности и многопроцессорности Python» сегодня и сделайте первый шаг к освоению параллельного программирования на Python. Идан Чен

Материал на английском языке

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.

 

[neon673]

Супер, как раз искал.

 

[DinFays (Vs)]

Посмотреть вложение 20173

Раскройте возможности параллельного программирования с помощью PythonДобро пожаловать в «Полное руководство по многопоточности и многопроцессорности Python», ваше подробное путешествие в мир параллельного программирования на Python. Если вы хотите повысить производительность своих приложений или просто интересуетесь, как работает параллельное программирование, этот курс предназначен для того, чтобы дать вам навыки и знания, необходимые для освоения потоков и обработки в Python. Чему вы научитесь в ходе этого курса: мы углубимся в основы и продвинутые концепции многопоточности и многопроцессорности в Python. Начиная с основ, вы сначала познакомитесь со средой программирования Python и фундаментальными концепциями. По мере нашего продвижения вы: Поймете разницу между параллелизмом и параллелизмом и узнаете, когда их использовать. Изучите модуль потоковой обработки для эффективного создания, управления и синхронизации потоков. Погрузитесь в модуль многопроцессорности Python для параллельного выполнения процессов, повышая производительность вашего приложения. Производительность. Узнайте о взаимодействии процессов и совместном использовании памяти между процессами, что имеет решающее значение для сложных параллельных приложений. Примените свои знания на практических примерах из реальной жизни, от поиска файлов до очистки веб-страниц и умножения матриц. Решите сложные темы, такие как объединение потоков и процессов, взаимоблокировки. методы идентификации, предотвращения и отладки параллельного программирования. Для кого предназначен этот курс? Этот курс предназначен для: программистов и разработчиков с базовым пониманием Python, желающих улучшить свои навыки. Инженеры-программисты заинтересованы в том, чтобы сделать свои приложения более быстрыми и эффективными. через параллельное программирование. Любой, кто интересуется тем, как параллелизм работает в Python, и хочет применить эти концепции к реальным проблемам. Почему стоит выбрать этот курс? Комплексная учебная программа: от основополагающих концепций до продвинутых методов, этот курс охватывает все, что вам нужно знать о многопоточности. и многопроцессорность в Python. Практическое применение: учитесь, выполняя практические упражнения и примеры из реальной жизни, которые гарантируют, что вы сможете немедленно применить то, что вы узнали. Инструкция эксперта: воспользуйтесь подробными объяснениями и советами опытного разработчика, который увлечен созданием параллелизма. доступно каждому. Присоединяйтесь к нам в этом путешествии по мощному миру параллельного программирования на Python и раскройте потенциал для создания более быстрых, эффективных и масштабируемых приложений. Запишитесь на «Полное руководство по многопоточности и многопроцессорности Python» сегодня и сделайте первый шаг к освоению параллельного программирования на Python. Идан Чен

Материал на английском языке

*** Скрытый текст не может быть процитирован. ***

Интересно, осталось найти хороший аудиопереводчик, врятле алиса подойдет, хотя... можно и попробовать