Evaluare:
Cartea „High Performance Python” acoperă o gamă largă de subiecte legate de codarea, profilarea și optimizarea Python. Cartea oferă o bună introducere în tehnicile de îmbunătățire a performanței, deși tinde să nu fie aprofundată în anumite domenii. Capitolele privind instrumentele de profilare, optimizarea codului, multithreading și bibliotecile pentru calcule numerice sunt remarcate în mod special. În timp ce mulți cititori au găsit-o informativă, unii au simțit că se grăbește prin subiecte complexe.
Avantaje:⬤ Acoperă o mare varietate de subiecte valoroase
⬤ bun pentru înțelegerea profilării și optimizării
⬤ exemple utile
⬤ util atât pentru începători, cât și pentru programatori experimentați
⬤ capitole informative despre multithreading și biblioteci numerice.
⬤ Lipsă de profunzime în multe subiecte
⬤ unele capitole par grăbite
⬤ acoperire insuficientă a PyPy
⬤ capitolul de încheiere ar fi putut fi mai cuprinzător
⬤ poate fi copleșitor pentru începători.
(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)
Mastering Python High Performance
Măsurați, optimizați și îmbunătățiți performanța codului dvs. Python cu acest ghid ușor de urmat
Despre această carte
Stăpâniți ce se face și ce nu se face în programarea performanței Python Aflați cum să utilizați noi instrumente interesante care vă vor ajuta să vă îmbunătățiți scripturile Un ghid conceptual, pas cu pas, pentru a vă învăța cum să vă optimizați și să vă reglați piesele critice de cod
Pentru cine este această carte
Dacă sunteți un dezvoltator Python care dorește să îmbunătățească viteza scripturilor dvs. sau pur și simplu doriți să vă duceți abilitățile la nivelul următor, atunci această carte este perfectă pentru dvs.
Ce veți învăța
Să stăpâniți optimizarea codului pas cu pas și să învățați cum să utilizați diferite instrumente Să înțelegeți ce este un profiler și cum să citiți rezultatele acestuia Să interpretați rezultatele vizuale ale instrumentelor de profilare și să îmbunătățiți performanța scriptului dvs. Să utilizați Cython pentru a crea aplicații rapide utilizând Python și C Să profitați de PyPy pentru a îmbunătăți performanța codului Python Să optimizați codul cu numere cu NumPy, Numba, Parakeet și Pandas
În detaliu
Simpla cunoaștere a codului nu este suficientă; în cazul codurilor critice, fiecare bucățică de memorie și fiecare ciclu CPU contează, iar cunoașterea modului de a obține fiecare bucățică de putere de procesare din codul dvs. este o abilitate crucială și căutată. În zilele noastre, Python este utilizat pentru multe proiecte științifice și, uneori, calculele efectuate în aceste proiecte necesită o ajustare serioasă. Profilatoarele sunt instrumente concepute pentru a vă ajuta să măsurați performanța codului dvs. și pentru a vă ajuta în timpul procesului de optimizare, astfel încât să știți cum să le utilizați și să le citiți rezultatele este foarte util.
Această carte pornește de la elementele de bază și trece progresiv la subiecte mai avansate. Veți învăța totul, de la profilare până la scrierea unei aplicații reale și aplicarea unui set complet de instrumente menite să o îmbunătățească în diferite moduri. La mijloc, vă veți opri pentru a învăța despre principalele profilatoare utilizate în Python și despre unele instrumente grafice care vă vor ajuta să înțelegeți rezultatele acestora. Veți trece apoi de la tehnicile generice de optimizare la cele specifice Python, trecând în revistă principalele construcții ale limbajului care vă vor ajuta să vă îmbunătățiți viteza fără prea multe schimbări. În cele din urmă, cartea acoperă câteva biblioteci specifice calculului numerelor și cum să le utilizați corect pentru a obține cea mai bună viteză din ele.
După ce citiți această carte, veți ști cum să luați orice cod Python, să-l profilați, să aflați unde sunt blocajele și să aplicați diferite tehnici pentru a le elimina.
Stil și abordare
Acest ghid practic, ușor de urmat, vă va ajuta să vă îmbunătățiți abilitățile de optimizare prin îmbunătățirea codului din lumea reală.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)