البرمجة بالعربي
مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
HashMap للمبتدئ: ليه dict بيلاقي قيمة في 0.5 ميكروثانية
لو بحثت في list بمليون عنصر هتنتظر 30ms على الأقل. dict في Python بيرد نفس النتيجة في أقل من ميكروثانية. الفرق ليس CPU، الفرق هيكل بيانات اسمه HashMap. شرح للمبتدئ بمثال دفتر التليفون، تعريف علمي، كود Python شغال، أرقام مقاسة، trade-offs، ومتى لا تستخدمه.
Trie بالعربي: ابنِ autocomplete أسرع من LIKE %query% بـ 100 مرة
لو endpoint الـ autocomplete بياخد 380ms على dataset مليون صف، Trie data structure بترد نفس النتائج في 4ms بدون لمس قاعدة البيانات. شرح للمستوى المتوسط بمثال القاموس، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال، أرقام قياس فعلية، trade-offs على الذاكرة، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
Bloom Filters بالعربي: قول "مش موجود" في O(1) بدون لمس قاعدة البيانات
لو 60% من lookups تطبيقك بترجع "مش موجود"، Bloom Filter بيرد نفس الإجابة في 50 ميكروثانية بذاكرة أقل بـ 70 ضعف من set عادي. مقال للمستوى المتوسط بمثال البوّاب، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال، أرقام before/after، وحالات لا تستخدمه فيها.
Outbox Pattern بالعربي: امنع فقدان الأحداث بين قاعدة البيانات و Kafka
لو الـ service بيكتب على PostgreSQL وبعدها بيبعت event على Kafka، فيه احتمال إن الكتابة تنجح والـ event يضيع. Outbox Pattern بيحل المشكلة دي بضمان atomic بين الاتنين، مع شرح بمثال البنك، كود Node.js شغّال، أرقام إنتاج، و trade-offs واضحة.
Discriminated Unions: امنع حالات TypeScript الناقصة
لو عندك حالة جديدة في TypeScript واتنسيت تضيفها في switch، Discriminated Unions مع assertNever يخلي الخطأ يظهر وقت الترجمة بدل ما يظهر في الإنتاج.
JavaScript Proxy بالعربي: راقب أي كائن وامنع البيانات الغلط قبل ما تتحفظ
شرح JavaScript Proxy لمستوى متوسط بمثال السكرتير، تعريف علمي دقيق، كود traps شغّال، حالة validation حقيقية، أرقام قياس على V8، trade-offs، ومتى لا تستخدمه.
AbortController: ألغِ طلبات fetch القديمة قبل ما تسبقك
لو واجهة البحث عندك بتعرض نتائج قديمة لأن طلب fetch أبطأ رجع متأخر، AbortController يخليك تلغي الطلب السابق وتقبل آخر طلب فقط.
Decorators في Python: حوّل دوالك العادية لأدوات بتقيس وتسجّل تلقائيًا
شرح Decorators في Python بمثال محل القهوة للمبتدئ، تعريف علمي دقيق، كود timer وlogger قابل للنسخ، أرقام مقاسة، trade-offs، ومتى لا تستخدمه فعلاً.
Memoization في Python: @lru_cache بينزّل الزمن من ثواني لميكروثانية
لو دالة Python بتعيد نفس الحساب آلاف المرات، @lru_cache بيخزن المخرجات ويرجّعها في O(1). شرح مع مثال للمبتدئ، تعريف علمي، كود شغّال، أرقام قياس، trade-offs، ومتى ما تستخدمهوش.