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出版者:人民邮电出版社

作者:【美】戈雷利克（Micha Gorelick）

出品人:异步图书

页数:352

译者:胡世杰

出版时间:2017-7-1

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787115454898

丛书系列:

图书标签:

Python
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编程
计算机
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高性能
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效率

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具体描述

本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。

本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。

《Python数据结构与算法解析》本书深入剖析Python中核心的数据结构和算法，旨在帮助开发者构建更高效、更具可扩展性的代码。我们不仅仅停留在理论的层面，更注重在实际Python环境中对这些概念的深入理解和灵活运用。核心内容概览：数据结构详解：列表（List）与元组（Tuple）：深入探究它们内部实现原理（动态数组与不可变序列），理解内存分配、操作复杂度（插入、删除、查找、切片），以及在不同场景下的性能权衡。我们将演示如何利用切片、推导式等Pythonic技巧优化列表操作，并讲解元组在作为字典键或函数返回值时的优势。字典（Dictionary）：剖析哈希表（Hash Table）的工作机制，包括哈希函数、冲突解决策略（如开放寻址法和链地址法），以及Python字典在不同版本中的演进。我们会详细分析键的查找、插入、删除操作的平均和最坏情况复杂度，并探讨选择合适键类型的重要性。集合（Set）：介绍集合基于哈希表的实现，理解其成员资格测试（Membership Testing）的O(1)平均时间复杂度。我们将通过大量示例展示集合在去重、成员关系判断、交集、并集、差集等操作上的强大能力，并分析其与其他数据结构的对比优势。栈（Stack）与队列（Queue）：讲解它们的LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）原则，并演示如何使用列表、collections.deque等Python内置工具高效实现。我们将通过实际问题，如括号匹配、广度优先搜索（BFS）等，展示栈和队列的应用。链表（Linked List）：介绍单向链表、双向链表以及循环链表的概念，理解节点结构、指针操作以及在插入、删除、遍历时的复杂度。尽管Python原生列表在许多场景下更优，但理解链表对于理解更复杂的算法和数据结构至关重要。树（Tree）：重点讲解二叉树、二叉搜索树（BST）及其平衡变种（如AVL树、红黑树，虽然Python标准库不直接提供，但理解其原理对算法设计有益）。我们将深入探讨树的遍历（前序、中序、后序、层序）及其在搜索、排序中的作用，并介绍如何用递归和迭代方式实现。图（Graph）：介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及常见的图算法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、Dijkstra算法（最短路径）、Prim算法（最小生成树）等。我们将通过Python代码实现这些算法，并分析它们的 time complexity 和 space complexity。核心算法解析：排序算法：详细分析冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序等经典排序算法的原理、实现细节和时间/空间复杂度。我们将重点比较它们的稳定性、原地排序能力以及在不同数据集上的表现，并介绍Python内置的sorted()函数和list.sort()方法的底层优化。搜索算法：除了线性搜索，我们将重点讲解二分搜索（Binary Search）及其对有序数组的要求和高效率，并介绍在链表、树等结构中的搜索变种。递归与分治（Recursion & Divide and Conquer）：深入理解递归的原理、基线条件（Base Case）和递归步骤（Recursive Step）。通过斐波那契数列、阶乘、汉诺塔等经典问题，演示递归的优雅与强大。同时，讲解分治策略如何将复杂问题分解为更小的子问题，如归并排序和快速排序。动态规划（Dynamic Programming）：讲解动态规划的核心思想——最优子结构（Optimal Substructure）和重叠子问题（Overlapping Subproblems）。通过背包问题、最长公共子序列、爬楼梯等经典DP问题，演示如何通过记忆化（Memoization）或表格法（Tabulation）构建DP解决方案，并分析其效率提升。贪心算法（Greedy Algorithms）：介绍贪心算法的设计思路，即每一步都做出局部最优选择，期望最终得到全局最优解。通过找零问题、活动选择问题等，分析贪心算法的适用场景和局限性。回溯算法（Backtracking）：讲解回溯算法的核心思想，即通过系统地搜索所有可能的解，并在发现当前路径无法导向有效解时“回溯”到之前的状态。通过N皇后问题、数独求解等，演示回溯算法的实现技巧。本书特色： Pythonic实现：所有算法和数据结构都将用清晰、简洁、符合Python风格的代码实现，强调利用Python的语言特性来提升代码的可读性和效率。理论与实践结合：每介绍一个概念，都会辅以大量的代码示例，并对代码的运行效率进行分析。我们会探讨不同实现方式的性能差异，以及在实际开发中如何做出最佳选择。复杂度分析：对所有涉及的数据结构操作和算法，都会进行严格的时间复杂度和空间复杂度分析，帮助读者建立对算法效率的深刻认知。常见问题场景：结合面试题、实际工程开发中的常见问题，展示如何运用所学的数据结构和算法来解决问题，提升解决复杂问题的能力。深入理解内部机制：不仅仅停留在API的使用，更深入探讨Python内置数据结构（如列表、字典）的内部实现原理，这对于理解其性能特征至关重要。无论您是希望夯实Python编程基础，还是希望在算法竞赛、面试、或者实际项目中构建高性能应用，本书都将是您不可或缺的学习伴侣。通过系统学习本书内容，您将能够更自信地驾驭复杂的数据处理任务，编写出更高效、更优雅的Python代码。

作者简介

Micha Gorelick在bitly公司从事与数据打交道的工作，并负责建立

了快速前进实验室（Fast Forward Labs），研究从机器学习到高性

能流算法领域的问题。

Ian Ozsvald是ModelInsight.io的数据科学家和教师，有着超过十

年的Python经验。他在PyCon和PyData会议上教授Python编程，

这几年一直在英国从事关于数据科学和高性能计算方面的咨询工

作。

目录信息

目录

第1章理解高性能Python 1
1.1 基本的计算机系统 1
1.1.1 计算单元 2
1.1.2 存储单元 5
1.1.3 通信层 6
1.2 将基本的元素组装到一起 8
1.3 为什么使用Python 12
第2章通过性能分析找到瓶颈 15
2.1 高效地分析性能 16
2.2 Julia集合的介绍 17
2.3 计算完整的Julia集合 20
2.4 计时的简单方法——打印和修饰 24
2.5 用UNIX的time命令进行简单的计时 27
2.6 使用cProfile模块 28
2.7 用runsnakerun对cProfile的输出进行可视化 33
2.8 用line_profiler进行逐行分析 34
2.9 用memory_profiler诊断内存的用量 39
2.10 用heapy调查堆上的对象 45
2.11 用dowser实时画出变量的实例 47
2.12 用dis模块检查CPython字节码 49
2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性 53
2.14 确保性能分析成功的策略 56
2.15 小结 57
第3章列表和元组 58
3.1 一个更有效的搜索 61
3.2 列表和元组 63
3.2.1 动态数组：列表 64
3.2.2 静态数组：元组 67
3.3 小结 68
第4章字典和集合 69
4.1 字典和集合如何工作 72
4.1.1 插入和获取 73
4.1.2 删除 76
4.1.3 改变大小 76
4.1.4 散列函数和熵 76
4.2 字典和命名空间 80
4.3 小结 83
第5章迭代器和生成器 84
5.1 无穷数列的迭代器 87
5.2 生成器的延迟估值 89
5.3 小结 93
第6章矩阵和矢量计算 94
6.1 问题介绍 95
6.2 Python列表还不够吗 99
6.3 内存碎片 103
6.3.1 理解perf 105
6.3.2 根据perf输出做出抉择 106
6.3.3 使用numpy 107
6.4 用numpy解决扩散问题 110
6.4.1 内存分配和就地操作 113
6.4.2 选择优化点：找到需要被修正的地方 116
6.5 numexpr：让就地操作更快更简单 120
6.6 告诫故事：验证你的“优化”（scipy） 121
6.7 小结 123
第7章编译成C 126
7.1 可能获得哪种类型的速度提升 127
7.2 JIT和AOT编译器的对比 129
7.3 为什么类型检查有助代码更快运行 129
7.4 使用C编译器 130
7.5 复习Julia集的例子 131
7.6 Cython 131
7.6.1 使用Cython编译纯Python版本 132
7.6.2 Cython注解来分析代码块 134
7.6.3 增加一些类型注解 136
7.7 Shed Skin 140
7.7.1 构建扩展模块 141
7.7.2 内存拷贝的开销 144
7.8 Cython和numpy 144
7.9 Numba 148
7.10 Pythran 149
7.11 PyPy 151
7.11.1 垃圾收集的差异 152
7.11.2 运行PyPy并安装模块 152
7.12 什么时候使用每种工具 154
7.12.1 其他即将出现的项目 155
7.12.2 一个图像处理单元（GPU）的注意点 156
7.12.3 一个对未来编译器项目的展望 157
7.13 外部函数接口 157
7.13.1 ctypes 158
7.13.2 cffi 160
7.13.3 f2py 163
7.13.4 CPython模块 166
7.14 小结 170
第8章并发 171
8.1 异步编程介绍 172
8.2 串行爬虫 175
8.3 gevent 177
8.4 tornado 182
8.5 AsyncIO 185
8.6 数据库的例子 188
8.7 小结 191
第9章 multiprocessing模块 193
9.1 multiprocessing模块综述 196
9.2 使用蒙特卡罗方法来估算Pi 198
9.3 使用多进程和多线程来估算Pi 199
9.3.1 使用Python对象 200
9.3.2 并行系统中的随机数 207
9.3.3 使用numpy 207
9.4 寻找素数 210
9.5 使用进程间通信来验证素数 221
9.5.1 串行解决方案 225
9.5.2 Naïve Pool解决方案 225
9.5.3 Less Naïve Pool解决方案 226
9.5.4 使用Manager.Value作为一个标记 227
9.5.5 使用Redis作为一个标记 229
9.5.6 使用RawValue作为一个标记 232
9.5.7 使用mmap作为一个标记 232
9.5.8 使用mmap作为一个标记的终极效果 234
9.6 用multiprocessing来共享numpy数据 236
9.7 同步文件和变量访问 243
9.7.1 文件锁 243
9.7.2 给Value加锁 247
9.8 小结 249
第10章集群和工作队列 251
10.1 集群的益处 252
10.2 集群的缺陷 253
10.2.1 糟糕的集群升级策略造成华尔街损失4.62亿美元 254
10.2.2 Skype的24小时全球中断 255
10.3 通用的集群设计 255
10.4 怎样启动一个集群化的解决方案 256
10.5 使用集群时避免痛苦的方法 257
10.6 三个集群化解决方案 258
10.6.1 为简单的本地集群使用Parallel Python模块 259
10.6.2 使用IPython Parallel来支持研究 260
10.7 为鲁棒生产集群的NSQ 265
10.7.1 队列 265
10.7.2 发布者/订阅者 266
10.7.3 分布式素数计算器 268
10.8 看一下其他的集群化工具 271
10.9 小结 272
第11章使用更少的RAM 273
11.1 基础类型的对象开销高 274
11.2 理解集合中的RAM使用 278
11.3 字节和Unicode的对比 280
11.4 高效地在RAM中存储许多文本 281
11.5 使用更少RAM的窍门 290
11.6 概率数据结构 291
11.6.1 使用1字节的Morris计数器来做近似计数 292
11.6.2 K最小值 295
11.6.3 布隆过滤器 298
11.6.4 LogLog计数器 303
11.6.5 真实世界的例子 307
第12章现场教训 311
12.1 自适应实验室（Adaptive Lab）的社交媒体分析（SoMA） 311
12.1.1 自适应实验室（Adaptive Lab）使用的Python 312
12.1.2 SoMA的设计 312
12.1.3 我们的开发方法论 313
12.1.4 维护SoMA 313
12.1.5 对工程师同行的建议 313
12.2 使用RadimRehurek.com让深度学习飞翔 314
12.2.1 最佳时机 314
12.2.2 优化方面的教训 316
12.2.3 总结 318
12.3 在Lyst.com的大规模产品化的机器学习 318
12.3.1 Python在Lyst的地位 319
12.3.2 集群设计 319
12.3.3 在快速前进的初创公司中做代码评估 319
12.3.4 构建推荐引擎 319
12.3.5 报告和监控 320
12.3.6 一些建议 320
12.4 在Smesh的大规模社交媒体分析 321
12.4.1 Python在Smesh中的角色 321
12.4.2 平台 321
12.4.3 高性能的实时字符串匹配 322
12.4.4 报告、监控、调试和部署 323
12.5 PyPy促成了成功的Web和数据处理系统 324
12.5.1 先决条件 325
12.5.2 数据库 325
12.5.3 Web应用 326
12.5.4 OCR和翻译 326
12.5.5 任务分发和工作者 327
12.5.6 结论 327
12.6 在Lanyrd.com中的任务队列 327
12.6.1 Python在Lanyrd中的角色 328
12.6.2 使任务队列变高性能 328
12.6.3 报告、监控、调试和部署 328
12.6.4 对开发者同行的建议 329
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**评价一：** 哇！拿到《Python高性能编程》这本书，简直是给我打开了一扇新世界的大门！我之前写Python代码，总觉得效率不够高，尤其是在处理大量数据或者复杂算法的时候，感觉慢吞吞的。这本书的出现，就像是给我指明了方向。我特别喜欢它讲解的那些底层原理，原来Python的某些操作背后是这样运作的，知道了这些，再回头看我之前写的那些“效率低下”的代码，真是恍然大悟。书中提到的各种优化技巧，比如如何利用NumPy进行向量化操作，如何使用Cython来加速计算密集型任务，还有那些内存管理的小窍门，都非常实用。我尝试着将书中的一些方法应用到我正在进行的一个数据分析项目中，原本需要跑几个小时的代码，现在可能半个小时就能搞定，这效率提升简直是质的飞跃！而且，这本书不是那种枯燥的技术手册，它的语言还挺生动的，讲解也很到位，不会让人觉得晦涩难懂。对于有志于深入了解Python性能，并且想让自己的代码跑得更快、更省资源的开发者来说，这本书绝对是必读的。它不仅传授了“术”，更重要的是，它让你理解了“道”，这对于我这样的Pythoner来说，意义非凡。

评分☆☆☆☆☆

**评价四：** 《Python高性能编程》这本书，与其说是一本技术书，不如说是一本“武功秘籍”。它教会了我如何在Python的世界里“降妖除魔”，也就是如何解决那些让你头疼不已的性能问题。我一直对Python的性能优化感到困惑，总觉得它不像C++那样能够直接操控底层，优化起来束手束脚。但是，这本书让我看到了Python的另一面，它可以通过巧妙的算法设计、合适的数据结构选择，以及利用外部库和工具，实现令人惊叹的性能。我特别喜欢书中关于代码剖析（profiling）的章节，让我学会了如何准确地找到代码中的性能瓶颈，而不是盲目地进行优化。还有关于内存管理和垃圾回收机制的介绍，让我对Python的内存使用有了更深入的理解，从而能够写出更健壮、更省内存的代码。我尝试着运用书中介绍的性能分析工具，找出我项目中一个性能缓慢的模块，并根据书中的建议进行了重构，结果性能提升非常明显，项目的响应速度也快了很多。这本书对于那些想要写出更高效、更专业的Python代码的开发者来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

**评价三：** 拿到《Python高性能编程》这本书，我最直观的感受是它的“干货”满满。这本书并没有回避Python在某些方面的“痛点”，而是直面它们，并提供了切实可行的解决方案。比如，书中关于使用C扩展来绕过Python解释器瓶颈的章节，虽然一开始觉得有点难度，但跟着书中的步骤一步步操作，确实能够看到显著的性能提升。我之前一直纠结于如何处理大量的数值计算，总是感觉Python的原生列表和循环不够给力，这本书让我找到了NumPy和Pandas这样强大的工具，并且详细介绍了它们在性能上的优势和用法。更让我惊喜的是，它还介绍了像Numba这样的JIT编译器，能够将Python代码直接编译成机器码，这简直是太神奇了！我将书中介绍的Numba用法应用到了我负责的一个数据处理脚本上，原本需要几分钟的脚本，现在几十秒就跑完了，效率提升了将近十倍。这本书的结构也非常清晰，从基础的语言特性到高级的并发和并行，再到与C/C++的集成，层层递进，循序渐进，非常适合不同水平的Python开发者阅读。

评分☆☆☆☆☆

**评价二：** 作为一个在Python领域摸爬滚打了几年的老兵，我一直在寻找能够让我的项目性能更上一层楼的“秘密武器”。《Python高性能编程》这本书，可以说是精准地击中了我的需求。它不仅仅停留在表面介绍一些库的使用，而是深入剖析了Python的运行机制，解释了为什么某些写法会快，而另一些会慢。书中对于GIL（全局解释器锁）的讲解，让我对多线程在Python中的应用有了更清晰的认识，也理解了为什么有时候使用多进程比多线程更有效。另外，关于内存优化和垃圾回收机制的探讨，也让我学到了不少避免内存泄漏和提高资源利用率的技巧。我特别欣赏书中通过大量的代码示例来阐述概念，这些例子都非常贴近实际开发场景，让我能够立刻理解并尝试应用。我最近在一个机器学习的训练任务中，引入了书中关于数据结构选择和算法优化的建议，发现模型训练速度有了明显的提升，而且占用的内存也减少了不少。这本书对于那些希望将Python应用到更严苛的性能要求的场景，比如科学计算、大数据处理、实时系统等领域的开发者来说，无疑是提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

**评价五：** 我想说，《Python高性能编程》这本书，是一次让我对Python产生全新认识的旅程。我一直认为Python的强大之处在于其易用性和快速开发能力，但在性能方面，我总觉得它存在一些天生的限制。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它不仅仅是简单地罗列一些优化技巧，而是深入浅出地解释了Python的底层运行机制，以及如何利用这些机制来提升性能。例如，关于迭代器和生成器的讲解，让我明白了如何以更节省内存的方式处理大型数据集，这在我的工作中非常实用。书中还介绍了如何使用Cython将Python代码翻译成C代码，并编译成扩展模块，这对于性能要求极高的计算密集型任务来说，简直是福音。我尝试着将书中介绍的Cython用法应用到我一个需要进行大量数学计算的模块中，原本需要几分钟的计算，现在只需要几秒钟，效率的提升让我感到非常振奋。这本书的作者非常有经验，讲解也很细致，每个概念都解释得非常清楚，并且配有详细的代码示例，非常容易理解和实践。对于任何想要提升Python代码性能，或者对Python底层原理感兴趣的开发者来说，这本书都值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

很广的性能优化话题，限于篇幅深度不足

评分☆☆☆☆☆

深刻理解Python的实现，让你的Python代码运行的更快

评分☆☆☆☆☆

内容还不如直接Google，翻译也不敢恭维。。

评分☆☆☆☆☆

前面是Numpy和Scipy说明书，后面告诉干脆直接用PyPy和Cython这种JIT或者AOT的工具。。。

评分☆☆☆☆☆

用一些具体的案例分析性能问题，讲解得比较清楚