高效能 Python 程式設計[Gao Xiao Neng Python Cheng Shi She Ji]~推薦!
作者:Micha Gorelick,Ian Ozsvald ISBN:9789863477105 |
【Author】作者/繪者/著者/譯者 |
作者簡介
Micha Gorelick
因時光旅行方面的貢獻,獲得 2046 年的諾貝爾獎,他決定回到 2000 年代,從事太空物理學的研究,在 bitly 分析大數據,並且與人共同創立 Fast Forward Labs,擔任常駐的 Mad Scientist 的職務,其研究主題包羅萬象,從機器學習到高效能串流演算法都有
Ian Ozsvald
Ian Ozsvald 是 ModelInsight.io 的資料科學家與講師,Python 的經驗超過十年。多年來,他在 PyCon 與 PyData 研討會上教導高效能 Python 的主題,並且在英國擔任資料科學與高效能計算領域的顧問
【Introduction】簡介/書評/特色/摘要 |
「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。」—JakeVanderPlas,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(socialmediaanalytics),機器學習(machinelearning),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
【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要 |
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
ISBN:9789863477105
規格:平裝/384頁/18.5x23cm/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:電腦資訊>程式設計>其他
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ISBN:9789863477105
規格:平裝/384頁/18.5x23cm/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:電腦資訊>程式設計>其他
資料來源:[博客來BOOKS網路書店] http://www.books.com.tw/exep/assp.php/ap/products/0010686196?utm_source=ap&utm_medium=ap-books&utm_content=recommend
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