High Performance Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Chapter 1. Introduction
Section 1.1. The High Performance Buzz-word
Chapter 2. The Theory of Computation
Section 2.1. Introduction
Section 2.2. Problems
Section 2.3. Models of Computation
Chapter 3. Algorithms
Section 3.1. Introduction
Section 3.2. Anatomy of an Algorithm
Section 3.3. Introducing Big O Notation
Section 3.4. Recurrence Relations
Section 3.5. P, NP, and Completeness
Section 3.6. Hall of Fame
Chapter 4. Rules of Optimization
Section 4.1. Rule #1: Plan Ahead
Chapter 5. Optimization for Speed
Section 5.1. Think like a Cheat
Section 5.2. Use Psyco
Section 5.3. Check Your Loops
Section 5.4. Anthony Tuininga's cx_Freeze
Section 5.5. Wait for Moore's Law to Catch Up
Section 5.6. Limit Regular Expressions
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
我是一个对代码可读性和简洁性有很高要求的开发者，因此很多性能优化书籍读起来总是感觉干巴巴的，充满了冰冷的数字和晦涩的内存地址。但《Python性能调优实战手册》的风格却非常平易近人。它采用了一种“问题-解决方案-深入解释”的叙事结构，让学习过程充满了探索的乐趣。比如，它会先抛出一个常见的性能陷阱——比如不必要的对象创建，然后展示如何通过内存池或对象复用来解决，最后再回溯到 Python 的对象生命周期来解释为什么这种优化是有效的。这本书的亮点在于它非常注重“惯用”的优化手法，展示了 Python 社区多年积累下来的最佳实践。它不像有些教材那样只教你如何用 C 扩展来暴力提速，而是鼓励首先在纯 Python 层面进行巧妙的结构优化。对于那些希望在不牺牲代码美观度的前提下，让程序跑得更快的读者，这本书简直是量身定制。
评分说实话，市面上关于 Python 进阶的书籍汗牛充栋，大多只是把标准库的功能罗列一遍，缺乏那种真正能让你代码“脱胎换骨”的内功心法。然而，这本《高效Python架构指南》却另辟蹊径，它将性能优化提升到了系统架构的层面。它讨论的不是单行代码的效率，而是如何设计一个整体高效的系统。书中对异步编程（`asyncio`）的讲解极其透彻，它不仅讲了如何写 `await` 和 `async`，更重要的是解释了事件循环的工作机制，以及在 I/O 密集型应用中如何通过上下文切换来榨干每一毫秒的等待时间。我特别喜欢它用真实案例展示了如何将一个阻塞式的 Web 服务器重构为一个高并发的异步服务。此外，书中对于如何利用外部工具（如性能分析器 Profiler）进行瓶颈定位的介绍也极为详尽，教会你如何“看清”代码的慢在哪里，而不是盲目猜测。这本书的价值在于它培养了一种“性能优先”的架构思维。
评分我最近在负责一个需要处理海量数据的项目，对速度的要求近乎苛刻，所以抱着试一试的心态拿起了这本《数据科学中的Python优化》。这本书的切入点非常务实，它没有过多纠缠于语法细节，而是直奔主题——如何让你的 Python 代码跑得更快，占用资源更少。我尤其欣赏作者对于 C 扩展和并行计算的处理方式。过去我总是畏惧编写 C 模块，觉得那是黑魔法，但书里将 NumPy、Pandas 这些库背后的优化思路拆解得非常清晰，甚至给出了 Cython 的入门教程，让我发现用相对简单的语法就能实现接近 C 语言的速度。最让我印象深刻的是关于 GIL（全局解释器锁）的深入讨论，它解释了为什么在多核处理器上，单纯的多线程并不能带来线性的性能提升，并提供了使用 `multiprocessing` 模块来绕开这一限制的详细指南。这本书的结构紧凑，每一章都是一个实用的优化模块，非常适合需要快速提升项目性能的工程师。
评分这本《Python编程实战》绝对是那种能让你从“会用” Python 到“精通” Python 的垫脚石。我之前总觉得自己的代码写得还算流畅，但面对一些复杂的性能瓶颈时，总感觉无从下手，优化的思路总是停留在表面。这本书则像是给我打开了一扇新的大门，它深入剖析了 Python 解释器的工作原理，让我明白为什么某些操作会比其他操作慢得多。尤其是关于内存管理和垃圾回收机制的讲解，简直是醍醐灌顶。以前我只是粗略知道这些概念，但这本书通过大量的代码示例和底层原理的剖析，将抽象的理论具象化了。比如，它详细对比了列表和元组在不同场景下的性能差异，并解释了背后的内存布局原因。对于那些希望将 Python 应用到计算密集型任务中的开发者来说，这本书提供的不仅仅是技巧，更是一种思维方式的转变，让你学会用更底层的视角去审视代码的效率。阅读过程中，我不得不经常停下来，对着屏幕上的代码反复揣摩，那种“原来如此”的顿悟感是阅读很多其他技术书籍时难以体会的。
评分我过去主要使用其他语言进行高性能计算，转到 Python 生态后，一直为如何高效利用 Python 的特性而苦恼。这本书，暂且称之为《Python加速引擎》，真正弥补了我在这个领域的知识空白。它对我最大的帮助在于系统梳理了向量化计算和 JIT（即时编译）技术的应用。我过去对 Numba 的了解仅停留在知道它能提速，但这本书详细解释了 Numba 是如何将 Python 字节码编译成机器码的，以及如何通过装饰器和类型签名来控制编译过程，从而获得接近本地代码的执行效率。特别是对于那些涉及到大量数组操作和循环的数值计算场景，书中提供的代码示例和基准测试结果极具说服力。它不只停留在理论层面，更像是提供了一套完整的工具箱，教你何时使用 NumPy 的内置函数，何时应该启用 Numba，甚至何时需要迁移到更底层的库。这本书真正让我理解了，Python 在高性能计算领域并非“慢”的代名词，而是取决于你是否掌握了正确的加速“开关”。
评分包括但不限于python 提高编程内功的一本书～ 我看封面有高性能字样以为是介绍python 并行框架的 但内容没什么关系 更多的是从python本身实现来谈该怎么写代码才能让脚本程序更高效……
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