اگر قصد دارید وارد دنیای Python Development، Cybersecurity یا حتی AI شوید، داشتن یک Development Environment استاندارد از هر چیزی مهم‌تر است.

بسیاری از افراد مستقیماً شروع به نصب Packageهای مختلف می‌کنند، اما بعد از مدتی با Dependency Conflict، نسخه‌های ناسازگار Python، مشکلات Virtual Environment و حتی Errorهای عجیب در پروژه‌ها روبه‌رو می‌شوند.

در این آموزش قصد داریم قدم‌به‌قدم یک Workspace تمیز و حرفه‌ای روی Ubuntu ایجاد کنیم که برای Python، Machine Learning، Ethical Hacking و حتی Reverse Engineering مناسب باشد.

در طول مسیر از ابزارهایی مثل Git، Bash، Docker، VS Code و Python venv استفاده می‌کنیم تا هر پروژه در محیطی ایزوله اجرا شود و مدیریت Dependencyها بسیار ساده‌تر شود.

همچنین چند نکته درباره Hardening سیستم، مدیریت Packageها با apt، مانیتورینگ مصرف منابع، تنظیم Terminal، Aliasها و بهینه‌سازی Workflow روزانه بررسی خواهیم کرد.

در پایان نیز یک پروژه نمونه ایجاد می‌کنیم که شامل ساخت Virtual Environment، نصب Libraryهای موردنیاز، اجرای Scriptهای تست و مدیریت نسخه‌ها با Git خواهد بود تا بتوانید از همان ابتدا یک ساختار حرفه‌ای برای پروژه‌های آینده خود داشته باشید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *