高效能Python程式設計

內容簡介:「儘管在學界與業界都非常普遍，但 Python 經常因為在實際應用上過於緩慢而遭人詬病，這本書透過詳盡的策略介紹，將那些誤解與疑慮通通掃除掉，讓我們能夠利用 Python 建立快速且具高度擴充性的計算機制。」 — Jake VanderPlas, 華盛頓大學 你的 Python 程式碼可能運作無誤，但你需要它執行得更快速。透過探索設計選項背後的基礎理論，這本實用指南幫助你對 Python 實作獲得更深入的瞭解。你將學習如何找出效能瓶頸，並且在高資料量(high-data-volume)的程式中大幅加快你的程式碼運作。 如何善用多核心架構或叢集？或者建立能夠擴充及縮小規模，但又不失可靠性的系統？有經驗的 Python 程式人員將學到這些議題與其他問題的具體解法，並且獲悉各家公司利用高效能 Python 從事社群媒體分析(social media analytics)，機器學習(machine learning)，以及各種議題的英雄史。 ‧更深入理解 numpy，Cython 及效能分析器 ‧熟悉 Python 如何抽象化底層的電腦架構 ‧利用效能分析尋找 CPU 時間與記憶體使用量的瓶頸 ‧透過選擇合適的資料結構撰寫有效率的程式 ‧加速矩陣與向量計算 ‧使用工具將 Python 編譯成機器碼 ‧並行管理多個 I/O 與計算操作 ‧將 multiprocessing 程式碼轉換成執行在本地或遠端的叢集上 ‧使用較少的 RAM 解決大型的問題

章節說明:第一章 理解高效能Python 第二章 透過效能分析找出瓶頸第三章 串列與元組第四章 字典與集合第五章 迭代器與生成器第六章 矩陣與向量計算第七章 編譯成C 第八章 並行性第九章 multiprocessing 模組第十章 叢集與任務佇列第十一章 使用較少的RAM 第十二章 來自業界的經驗學習