وبلاگ

استایل دهی خودکار کد برای لاراول با Laravel Pint

استایل دهی خودکار کد برای لاراول با پکیج Laravel Pintحفظ یک سبک کدنویسی منسجم برای خوانایی، نگهداری و همکاری در هر پروژه نرم‌افزاری حیاتی است. در اکوسیستم Laravel، بسته Laravel Pint به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای اصلاح خودکار سبک کدنویسی معرفی می‌شود که به‌راحتی اطمینان حاصل می‌کند کد PHP شما با استانداردهای از پیش تعیین‌شده مطابقت دارد. در این راهنما، به بررسی بسته Laravel Pint، ویژگی‌ها، نصب، پیکربندی و ادغام آن می‌پردازیم تا راهنمایی جامع برای بهبود جریان کاری توسعه در Laravel ارائه دهیم. معرفی و مراحل نصب پکیج Laravel Pintفهرست مطالب بسته Laravel Pint چیست؟ چرا از بسته Laravel Pint استفاده کنیم؟ نصب بسته Laravel Pint نصب سراسری نصب بر اساس پروژه استفاده از بسته Laravel Pint پیکربندی بسته Laravel Pint استفاده از پیش‌تنظیمات ایجاد پیکربندی سفارشی سفارشی‌سازی قوانین ادغام بسته Laravel Pint با PhpStorm نصب در PhpStorm فعال‌سازی بررسی Laravel Pint ادغام بسته Laravel Pint با CI/CD مقایسه Laravel Pint با PHP-CS-Fixer نتیجه‌گیریبسته Laravel Pint چیست؟Laravel Pint یک اصلاح‌کننده سبک کد نویسی .. ... ادامه مطلب

ذخیره درون حافظه ای کش در Laravel با Memoization

ذخیره درون حافظه ای کش در Laravelدر توسعه برنامه‌های لاراول، استفاده بهینه از کش اهمیت زیادی در افزایش سرعت و کاهش بار روی منابع سرور دارد. اما زمانی که در طول یک درخواست HTTP چندین بار به داده‌های کش‌شده نیاز پیدا می‌کنیم، ممکن است هر بار درخواست مجددی به کش سرور ارسال شود که این خود باعث کندی عملکرد می‌شود. لاراول برای حل این مشکل قابلیتی به نام rememberOnStore ارائه کرده است که داده‌های کش را به طور درون حافظه ای (memoization) ذخیره می‌کند تا در طول یک درخواست، بارها بدون اتصال مجدد به کش سرور از آن استفاده شود. در این مقاله آموزشی یاد می گیریم که چگونه از روش Memoization در لاراول استفاده کنیم. تکنیک Memoizationدر فریمورک لاراول (Laravel)، کش کردن داده‌ها از طریق درایورهای مختلفی مثل Redis، Memcached، DynamoDB و حتی فایل انجام می‌شود. این قابلیت باعث شده تا توسعه‌دهندگان بتوانند داده‌های خود را به راحتی و با سرعت بیشتر مدیریت کنند. اما مشکلی که وجود دارد این است که با هر بار درخواست برای دسترسی به داده‌های کش‌شده، اتصال جدیدی به کش سرور برقرار می‌شود. این موضوع در پروژه‌های بزرگ که.. ... ادامه مطلب

10 کوئری مهم و پرکاربرد SQL برای علم داده (دیتاساینس)

10 کوئری مهم و پرکاربرد SQL برای علم دادهفایل آموزشی پیش‌رو یک راهنمای کوتاه، کاربردی و مؤثر برای یادگیری و مرور مفاهیم کلیدی SQL در زمینه علم داده است. با معرفی ۱۰ کوئری مهم و پرکاربرد، مثال‌های کامل با جدول‌های ورودی و خروجی، و توضیح ساده‌ی مفاهیم پیچیده‌ای مانند JOIN، CTE، و توابع تحلیلی، این آموزش به منبعی عالی برای همه علاقه‌مندان به داده تبدیل شده است. چه در حال یادگیری باشید، چه در حال آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی، و چه به دنبال راه‌حلی سریع برای تحلیل داده در پروژه‌هایتان، این فایل که در قالب PDF به زبان انگلیسی ارائه شده، می‌تواند یکی از ارزشمندترین منابع شما باشد. طراحی ساده، تمرکز بر کاربرد، و پوشش نکات کلیدی باعث شده‌اند تا این آموزش برای طیف گسترده‌ای از کاربران سطح پایین تا پیشرفته قابل استفاده باشد. مقدمه‌ای بر اهمیت SQL در علم دادهدر عصر دیجیتال، داده‌ها به یکی از ارزشمندترین دارایی‌های هر سازمان تبدیل شده‌اند و تحلیل صحیح آن‌ها می‌تواند مزیت رقابتی قابل‌توجهی ایجاد کند. در این میان، SQL (Structured Query Language) به‌عنوان زبان پایه برای برقراری ارتباط با پایگاه‌های.. ... ادامه مطلب

12 اصل طلایی برای ساخت ایجنت های LLM محور قابل اعتماد

12 اصل طلایی برای ساخت ایجنت های LLM محور قابل اعتماددر عصر هوش مصنوعی، به‌ویژه با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT، رویکردهای جدیدی برای ساخت نرم‌افزارهای هوشمند مطرح شده‌اند. یکی از این رویکردها، معماری عامل‌محور یا Agent-based است که به‌جای ساخت سیستم‌های یکپارچه و خطی، مجموعه‌ای از ایجنت‌ها را ایجاد می‌کند که هرکدام به‌صورت مستقل عمل کرده و با دیگر ایجنت‌ها و کاربران تعامل دارند. در این میان، راهنمای 12-Factor Agents تلاش می‌کند چارچوبی عملی برای طراحی این ایجنت‌ها ارائه دهد؛ چارچوبی که به جای تمرکز بر ساختارهای پیچیده، اصولی ساده و قابل اجرا در دنیای واقعی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. این راهنما نگاه جدیدی به نحوه تعامل ایجنت‌ها با زبان طبیعی، ابزارها، کاربران و سایر ایجنت‌ها دارد. راهنمای 12-Factor Agents که در Github ارائه شده، چارچوبی کاربردی، ساده و مهندسی‌محور برای توسعه ایجنت‌های مبتنی بر مدل های زبانی بزرگ (LLM) ارائه می‌دهد. این فلسفه طراحی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا ایجنت‌هایی بسازند که قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و نگهدار ‌پذیر باشند. اصولی مانند تبدیل .. ... ادامه مطلب