Python de înaltă performanță: Programare practică performantă pentru oameni

Recenzii ale cititorilor

Cartea este lăudată pentru acoperirea aprofundată a tehnicilor avansate de programare Python, în special în ceea ce privește optimizarea performanței și a memoriei. Oferă exemple practice și conținut de înaltă calitate, ceea ce o face potrivită pentru utilizatorii intermediari. Cu toate acestea, unii cititori o consideră prea lungă, cu conținut de umplutură inutil, un stil de scriere confuz și o lipsă de profunzime în anumite domenii.

Metodele aprofundate de profilare a programelor Python, exemplele de înaltă calitate, acoperirea cuprinzătoare a performanței și a gestionării memoriei, conținutul bine structurat care servește atât ca instrument de învățare, cât și ca referință, scris de autori cu experiență, oferă o perspectivă utilă asupra interacțiunilor Python cu arhitectura calculatorului.

Cartea este considerată prea lungă, cu o mulțime de umplutură, unele exemple sunt prea complexe, stilul de scriere este strident și confuz, iar anumite subiecte nu au profunzime, în special în ceea ce privește modulele specifice și exemplele practice.

(pe baza a 14 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans

Conținutul cărții:

Codul dvs. Python poate rula corect, dar aveți nevoie ca acesta să ruleze mai repede. Actualizată pentru Python 3, această ediție extinsă vă arată cum să localizați blocajele de performanță și să vă accelerați semnificativ codul în programele cu volum mare de date. Explorând teoria fundamentală din spatele alegerilor de proiectare, High Performance Python vă ajută să obțineți o înțelegere mai profundă a implementării Python.

Cum profitați de arhitecturile multicore sau de clustere? Sau construiți un sistem care se scalează în sus și în jos fără a pierde fiabilitatea? Programatorii Python experimentați vor învăța soluții concrete la multe probleme, împreună cu povești de război de la companii care folosesc Python de înaltă performanță pentru analiza social media, învățarea automată produsă și multe altele.

⬤ Obțineți o mai bună înțelegere a NumPy, Cython și profilatoare.

⬤ Învățați cum Python abstractizează arhitectura de bază a computerului.

⬤ Utilizați profilarea pentru a găsi blocajele în timpul CPU și utilizarea memoriei.

⬤ Scrieți programe eficiente prin alegerea structurilor de date adecvate.

⬤ Acelerați calculele matriceale și vectoriale.

⬤ Utilizarea instrumentelor pentru compilarea Python în cod mașină.

⬤ Gestionarea simultană a mai multor operații I/O și de calcul.

⬤ Convertiți codul multiprocesare pentru a rula pe grupuri locale sau la distanță.

⬤ Deplasați codul mai rapid folosind instrumente precum Docker.