保正版！高性能Python(影印版) 第2版9787564194932东南大学出版社(美)麦克·戈雷利克,(英)伊恩·奥兹瓦尔德

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作者: (美)麦克·戈雷利克,(英)伊恩·奥兹瓦尔德
出版社: 东南大学出版社
ISBN: 9787564194932

出版时间: 2021-05
装帧: 平装
开本: 16开

作者: (美)麦克·戈雷利克,(英)伊恩·奥兹瓦尔德
出版社: 东南大学出版社

ISBN: 9787564194932
出版时间: 2021-05

装帧: 平装
开本: 16开

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教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 计算机与互联网

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1202377460

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目录
Foreword

Preface

1.Understanding Performant Python

The Fundamental Computer System

Computing Units

Memory Units

Communications Layers

Putting the Fundamental Elements Together

Idealized Computing Versus the Python Virtual Machine

So Why Use Python?

How to Be a Highly Performant Programmer

Good Working Practices

Some Thoughts on Good Notebook Practice

Getting the Joy Back into Your Work

2.Profiling to Find Bottlenecks.

Profiling Efficiently

Introducing the Julia Set

Calculating the Full Julia Set

Simple Approaches to Timing-print and a Decorator

Simple Timing Using the Unix time Command

Using the cProfile Module

Visualizing cProfile Output with SnakeViz

Using line_profiler for Line-by-Line Measurements

Using memory_profiler to Diagnose Memory Usage

Introspecting an Existing Process with PySpy

Bytecode:Under the Hood

Using the dis Module to Examine CPython Bytecode

Different Approaches,Different Co mplexity

Unit Testing During Optimization to Maintain Correctness

No-op @profile Decorator

Strategies to Profile Your Code Successfully

Wrap-Up

3.Lists and Tuples

A More Efficient Search

Lists Versus Tuples

Lists as Dynamic Arrays

Tuples as Static Arrays

Wrap-Up

4.Dictionaries and Sets.

How Do Dictionaries and Sets Work?

Inserting and Retrieving

Deletion

Resizing

Hash Functions and Entropy

Dictionaries and Namespaces

Wrap-Up

5.Iterators and Generators.

Iterators for Infinite Series

Lazy Generator Evaluation

Wrap-Up

……

内容摘要
你的Python代码也许运行正确，但是你需要运行得更快。本书针对Python 3进行了更新，经过拓展后的新版向你展示了如何在高数据量程序中定位性能瓶颈，显著提高代码速度。通过探索设计选择背后的基础理论，《高性能Python》将帮助你更深入地理解Python的实现。该如何利用多核架构和集群？或者该如何构建能够自由伸缩同时又不失可靠性的系统？有经验的Python程序员会学到很多问题的具体解决方案，了解到各个公司如何将高性能Python应用于社交媒体分析、产品机器学习等场景的曲折故事。

更好地掌握NumPy、Cython、profilers

了解Python如何抽象底层计算机架构

使用分析器来查找CPU世界和内存占用方面的瓶颈

选择适合的数据结构来编写高效的程序

加速矩阵和向量计算

使用工具将Python脚本编译成机器码

管理多I/O和并发操作

将多处理代码转换为在本地或远程集群上运行

使用Docker等工具更快地部署代码
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