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High Performance Python

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Micha Gorelick 作者
O'Reilly Media
譯者
2020-5-19 出版日期
468 頁數
0 價格
Paperback
叢書系列
9781492055020 圖書編碼

High Performance Python 在線電子書 圖書標籤: Python  coding  編程  程序效率  數學和計算機  優化   


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發表於2024-12-23

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High Performance Python 在線電子書 用戶評價

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官網已經有early access版,小技巧挺多的

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High Performance Python 在線電子書 著者簡介

Micha Gorelick cofounded Fast Forward Labs as resident mad scientist. The company was acquired by Cloudera in 2017. He works on many issues from machine learning to performant stream algorithms.

Ian is a chief data scientist and coach. He co-organizes the annualPyDataLondon conference with 700+ attendees and the associated 10,000+ member monthly meetup. He runs the established Mor Consulting Data Science consultancy in London and gives conference talks internationally, often as keynote speaker. He has 17 years ofexperience as a senior data science leader, trainer and team coach.For fun he's walked by his high-energy Springer Spaniel, surfs theCornish coast and drinks fine coffee. Past talks and articles can befound at: https://ianozsvald.com/


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High Performance Python 在線電子書 圖書描述

Your Python code may run correctly, but you need it to run faster. Updated for Python 3, this expanded edition shows you how to locate performance bottlenecks and significantly speed up your code in high-data-volume programs. By exploring the fundamental theory behind design choices, High Performance Python helps you gain a deeper understanding of Python’s implementation.

How do you take advantage of multicore architectures or clusters? Or build a system that scales up and down without losing reliability? Experienced Python programmers will learn concrete solutions to many issues, along with war stories from companies that use high-performance Python for social media analytics, productionized machine learning, and more.

Get a better grasp of NumPy, Cython, and profilers

Learn how Python abstracts the underlying computer architecture

Use profiling to find bottlenecks in CPU time and memory usage

Write efficient programs by choosing appropriate data structures

Speed up matrix and vector computations

Use tools to compile Python down to machine code

Manage multiple I/O and computational operations concurrently

Convert multiprocessing code to run on local or remote clusters

Deploy code faster using tools like Docker

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High Performance Python 在線電子書 讀後感

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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...  

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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...  

評分

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...  

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