当当读书
Python高性能编程

Python高性能编程

(美) Micha Gorelick 戈雷利克 Ian Ozsvald 欧日沃尔德
3
评论 赠一得一 收藏 分享
此书籍暂不支持在移动端购买和阅读

内容简介

Python语言是一种脚本语言,其应用领域非常广泛,包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章,围绕如何行代码优化和加快实际应用的运行速度行详细讲解。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。*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语言基础想要得到阶和提高的读者阅读。
【推荐语】
Python代码仅仅能够正确运行还不够,你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论,本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈,以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优?如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统?有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案,以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 通过阅读本书,你将能够: ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器; ■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构; ■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈; ■ 通过选择合适的数据结构来编写高效的程序 ■ 加速矩阵和矢量计算; ■ 使用工具把Python编译成机器代码; ■ 管理并发的多I O和计算操作; ■ 把多程代码转换到在本地或者远程集群上运行; ■ 用更少的内存解决大型问题。 “ 尽管P y thon在学术和工业领域很流行, 但人们也经常由于Python程序运行太慢而放弃它。本书通过全面介绍改善优化Python计算速度和可扩展性的策略,从而消除人们的这种误 解。”——Jake VanderPlas 华盛顿大学
【作者】
Micha Gorelick在bitly公司从事与数据交道的工作,并负责建立了快速前实验室(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yCon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。
展开
大家都在看换一批
大家都在看换一批
领取优惠券

温馨提示:

您已领取的礼券,请到【个人中心】-【资产】中查看。