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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　你的Python代碼也許運(yùn)行正確，但是你需要運(yùn)行得更快。本書針對(duì)Python 3進(jìn)行了更新，經(jīng)過(guò)拓展后的新版向你展示了如何在高數(shù)據(jù)量程序中定位性能瓶頸，顯著提高代碼速度。通過(guò)探索設(shè)計(jì)選擇背后的基礎(chǔ)理論，《高性能Python》將幫助你更深入地理解Python的實(shí)現(xiàn)。該如何利用多核架構(gòu)和集群？或者該如何構(gòu)建能夠自由伸縮同時(shí)又不失可靠性的系統(tǒng)？有經(jīng)驗(yàn)的Python程序員會(huì)學(xué)到很多問題的具體解決方案，了解到各個(gè)公司如何將高性能Python應(yīng)用于社交媒體分析、產(chǎn)品機(jī)器學(xué)習(xí)等場(chǎng)景的曲折故事。更好地掌握NumPy、Cython、profilers 了解Python如何抽象底層計(jì)算機(jī)架構(gòu) 使用分析器來(lái)查找CPU世界和內(nèi)存占用方面的瓶頸選擇適合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)編寫高效的程序加速矩陣和向量計(jì)算使用工具將Python腳本編譯成機(jī)器碼管理多I/O和并發(fā)操作將多處理代碼轉(zhuǎn)換為在本地或遠(yuǎn)程集群上運(yùn)行使用Docker等工具更快地部署代碼