If you're an experienced Python programmer, High Performance Python will guide you through the various routes of code optimization. You'll learn how to use smarter algorithms and leverage peripheral technologies, such as numpy, cython, cpython, and various multi-threaded and multi-node strategies. There's a lack of good learning and reference material available if you want to learn Python for highly computational tasks. Because of it, fields from physics to biology and systems infrastructure to data science are hitting barriers. They need the fast prototyping nature of Python, but too few people know how to wield it. This book will put you ahead of the curve.
具体描述
读后感
最开始的CPU是单核的，就像一个人只有一个大脑一样，所以当有多个task需要处理的时候，最直接的办法就是一个处理完，再处理下一个。 后来发现任务可以进行更小粒度的切分，就像煮饭和炒菜，可以在煮饭的时候赶紧炒菜，那么多个不相关不依赖的指令就可以同时运行。如此在单核CP...
评分 评分例子给的很多，讲到高性能就会提到性能监控，这本书里面有 cpu mem 方法的度量，网络这块讲了一点异步，net profiler 这块没讲。 感觉就是个简单的笔记集合，作者把可能把工作中遇到的性能问题，记录了解决方案。 行文不太顺畅，配套的代码需要安装的库都没列出来，使用的相应...
评分例子给的很多，讲到高性能就会提到性能监控，这本书里面有 cpu mem 方法的度量，网络这块讲了一点异步，net profiler 这块没讲。 感觉就是个简单的笔记集合，作者把可能把工作中遇到的性能问题，记录了解决方案。 行文不太顺畅，配套的代码需要安装的库都没列出来，使用的相应...
用户评价
两位作者都是数据科学家 但是技能上感觉像是算法组的某个数学高手突然得到了教授级别的Python功力那样 ... ；部分解释和代码有错 不过整体上还是很有诚意的一本书 示例都是作者认真挑选过的而且附上了不同实现比较的图表 完整的代码可以在github上找到
评分基于实践的性能优化。
评分读得太慢，以致于书中后面的内容已经有些过时，但本书最重要的还是提供了一个框架：如何系统地比较不同的数据结构、算法或模型。
评分值得一看，python的性能本来就不高。但是还是要注意，能避免的劣化还是要避免。
评分The last chapter alone is worth five stars
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