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Python 高性能编程

你将获得

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;
  • 把多进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。

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,围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。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。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 语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。

作者简介

Micha Gorelick 在 bitly 公司从事与数据打交道的工作,并负责建立了快速前进实验室(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。

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