- عنوان کتاب: Prompting Python for Full Stack Development: Learn Python Programming by Building Full-Stack Web Apps, Automation Projects, Data Tools, and AI Applications
- نویسنده: Temidayo Adefioye
- حوزه: برنامهنویسی فولاستک
- سال انتشار: 2026
- تعداد صفحه: 291
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 4.61 مگابایت
دنیای توسعه نرمافزار سریعتر از همیشه در حال تکامل است و هوش مصنوعی (AI) در مرکز این تحول قرار دارد. هوش مصنوعی دیگر یک مفهوم آیندهنگر نیست؛ بلکه ابزاری کاربردی است که میتواند نحوه نوشتن، بررسی و ارائه کد را بهبود بخشد. این کتاب برای راهنمایی توسعهدهندگان در مورد چگونگی مهار هوش مصنوعی به عنوان یک همکار نوشته شده است. در سراسر این کتاب، ما بررسی میکنیم که چگونه هوش مصنوعی میتواند وظایف پیچیده برنامهنویسی را از درک کد پایتون گرفته تا ساخت برنامههای تعاملی و خودکارسازی گردشهای کاری تکراری ساده کند. شما یاد خواهید گرفت که از هوش مصنوعی برای توضیح الگوریتمها، شناسایی ناکارآمدیها، تولید کدهای بهینه و حتی ساخت پروژههایی مانند بازیهای پایه، گزارشهای داده و برنامههای وب مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید. هر فصل به گونهای طراحی شده است که تجربه عملی و عملی را ارائه دهد و به شما کمک کند تا با اطمینان از مفهوم به پیادهسازی حرکت کنید. فصل 1: این فصل شامل شروع کار با توسعه با کمک هوش مصنوعی است. این فصل توضیح میدهد که چرا هوش مصنوعی امروزه یک مزیت شغلی است و خوانندگان را از طریق راهاندازی پایتون، Jupyter Notebook، VS Code و ادغام ChatGPT در گردش کار خود راهنمایی میکند. خوانندگان اولین اسکریپت پایتون خود را با هوش مصنوعی تولید میکنند و یاد میگیرند که چگونه با ذهنیت همکاری به کدنویسی نزدیک شوند. فصل ۲: بر درک کد پایتون با هوش مصنوعی تمرکز دارد. در اینجا، هوش مصنوعی به عنوان یک مربی عمل میکند تا نحو، منطق و الگوریتمها را به زبان ساده انگلیسی توضیح دهد. این فصل همچنین نشان میدهد که چگونه خوانایی را بهبود بخشیم، بهترین شیوهها را اجرا کنیم و اسکریپتهای نامرتب را به برنامههای تمیز و حرفهای تبدیل کنیم. فصل ۳: تجزیه مسئله و مهندسی سریع را معرفی میکند. خوانندگان یاد میگیرند که چگونه مسائل پیچیده را به مراحل قابل مدیریت تجزیه کنند و دستورالعملهای دقیقی برای هوش مصنوعی ایجاد کنند. مثالهای عملی، زبانآموزان را در حرکت از درخواستهای مبهم به راهحلهای کاربردی پایتون در تجزیه و تحلیل دادهها، اتوماسیون و وظایف وب راهنمایی میکنند. فصل ۴: این فصل اشکالزدایی و اصلاح کد با هوش مصنوعی را بررسی میکند. خوانندگان یاد میگیرند که چگونه خطاها را شناسایی کنند، اشکالات را ردیابی کنند و اصلاحات پیشنهادی هوش مصنوعی را اعمال کنند. این فصل همچنین تکنیکهای اصلاح کد را برای تمیزتر، مدولار و آسانتر کردن نگهداری کد نشان میدهد. فصل ۵: این فصل خودکارسازی وظایف خستهکننده را آموزش میدهد. خوانندگان از کتابخانههای اتوماسیون پایتون با هوش مصنوعی برای اسکریپتنویسی وظایف تکراری مانند مدیریت فایل، وب اسکرپینگ و تولید گزارش استفاده میکنند و راهحلهای قابل استفاده مجدد ایجاد میکنند که در زمان صرفهجویی میکنند و خطاها را کاهش میدهند. فصل ۶: این فصل نحوه ساخت یک بازی تعاملی را نشان میدهد. خوانندگان با استفاده از پایتون و هوش مصنوعی، یک بازی ساده را طراحی و پیادهسازی میکنند که منطق، ورودی کاربر و تصاویر را پوشش میدهد، در حالی که یاد میگیرند چگونه هوش مصنوعی میتواند مکانیکها را طوفان فکری کند، توابع تولید کند و در اشکالزدایی گیمپلی کمک کند. فصل ۷: این فصل پردازش زبان طبیعی (NLP) را از طریق یک برنامه شناسایی نویسنده معرفی میکند. خوانندگان متن را تجزیه و تحلیل میکنند، ویژگیها را استخراج میکنند و مدلهایی را برای تشخیص الگوهای نوشتاری میسازند، تجربه عملی NLP را به دست میآورند و از گردشهای کاری پایتون هدایتشده توسط هوش مصنوعی استفاده میکنند. فصل ۸: این فصل بر خودکارسازی گزارشهای داده تمرکز دارد. خوانندگان یاد میگیرند که چگونه دادهها را به طور خودکار با پایتون و هوش مصنوعی پردازش، تجزیه و تحلیل، تجسم و گزارش کنند و خروجیهای با کیفیت حرفهای ایجاد کنند، در حالی که کار تکراری را حذف میکنند. فصل ۹: این فصل خوانندگان را در ساخت یک برنامه وب مبتنی بر هوش مصنوعی راهنمایی میکند. از داربستبندی backend با Flask یا FastAPI گرفته تا ادغام frontend و ویژگیهای هوش مصنوعی در زمان واقعی، زبانآموزان یک برنامه وب کاربردی با راهنمایی دستیار در سراسر فصل ایجاد خواهند کرد. فصل ۱۰: این فصل بهترین شیوهها و بهینهسازی را پوشش میدهد. خوانندگان یاد میگیرند که کدهای تمیز، کارآمد و قابل نگهداری بنویسند، از هوش مصنوعی برای بازسازی کد، بهبود عملکرد، مستندسازی و همکاری استفاده کنند و خود را برای توسعه پایتون در سطح حرفهای آماده کنند.
The world of software development is evolving faster than ever, and Artificial Intelligence (AI) is at the center of this transformation. AI is no longer a futuristic concept; it is a practical tool that can enhance the way we write, review, and deliver code. This book is written to guide developers on how to harness AI as a collaborator. Throughout this book, we explore how AI can simplify complex programming tasks, from understanding Python code to building interactive applications, and automating repetitive workflows. You will learn to use AI to explain algorithms, identify inefficiencies, generate optimized codes, and even build projects such as basic games, data reports, and AI-powered web applications. Each chapter is designed to give hands-on, practical experience, helping you to move confidently from concept to implementation. Chapter 1: This covers getting started with AI-assisted development. It explains why AI is a career advantage today, and guides readers through setting up Python, Jupyter Notebook, VS Code, and integrating ChatGPT into their workflow. Readers will generate their first Python script with AI, and learn how to approach coding with a collaborator mindset. Chapter 2: It focuses on understanding Python code with AI. Here, AI acts as a mentor to explain syntax, logic, and algorithms in simple English. The chapter also demonstrates how to improve readability, enforce the best practices, and refactor messy scripts into clean, professional-grade programs. Chapter 3: It introduces problem decomposition and prompt engineering. Readers will learn how to break down complex problems into manageable steps, and craft precise prompts for AI. Practical examples guide learners in moving from vague requests to functional Python solutions in data analysis, automation, and web tasks. Chapter 4: This explores debugging and refactoring with AI. Readers will learn how to identify errors, trace bugs, and apply AI-suggested fixes. The chapter also demonstrates refactoring techniques to make the code cleaner, modular, and easier to maintain. Chapter 5: This chapter teaches automating tedious tasks. Readers will use Python automation libraries with AI to script repetitive tasks like file management, web scraping, and report generation, creating reusable solutions that save time and reduce errors. Chapter 6: This shows how to make an interactive game. Using Python and AI, readers will design and implement a simple game, covering logic, user input, and visuals, while learning how AI can brainstorm mechanics, generate functions, and assist in debugging gameplay. Chapter 7: It introduces Natural Language Processing (NLP) through an authorship identification program. Readers will analyze text, extract features, and build models to detect writing patterns, gaining practical NLP experience, and using AI-guided Python workflows. Chapter 8: This focuses on automating data reports. Readers will learn how to process, analyze, visualize, and report data automatically with Python and AI, creating professional-quality outputs, while eliminating repetitive work. Chapter 9: It guides readers in building an AI-powered web application. From backend scaffolding with Flask or FastAPI to frontend integration and real-time AI features, learners will create a functional web app with handson guidance throughout. Chapter 10: This chapter covers the best practices and optimization. Readers will learn to write clean, efficient, and maintainable codes, leveraging AI for refactoring, performance improvements, documentation and collaboration, preparing them for professional-grade Python development.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
نظرات کاربران