Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 2
Оплачивая «Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Программирование» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Высокопроизводительный Python. Эффективное программирование на практике. Издание II
Авторы: Миха Горелик, Ян Озсвальд
Издательство: Helion
Год издания : 2021
Перевод: Пётр Пильч
ISBN: 978-83-283-7184-2
Формат: 168x237
Обложка: мягкая
Страницы: 424
Книга новая
89,00 злотых ---> 55,90 злотых
Python — язык, который прост в освоении и приятен для программиста. Однако простота проектирования не приводит к скорости работы кода. Как следствие, обработка больших объемов данных или попытки масштабирования приложений приводят к проблемам с производительностью или надежностью. Иногда решением является использование последовательных процессов, в других случаях стоит использовать многоядерную архитектуру, кластеры или системы графических процессоров. Сравнительно часто оказывается, что хорошие результаты можно получить, модифицируя методы кодирования таким образом, чтобы использовать проверенные методы для повышения эффективности кода при использовании потенциала Python.
Благодаря второму, расширенному и обновленному изданию В этой книге вы получите исчерпывающие знания о факторах, влияющих на производительность кода. Вы узнаете, какие процессы происходят в фоновом режиме компьютера, как распределяется память, и получите новый взгляд на процесс компиляции в машинный код. Вы узнаете о параллелизме и кластерных вычислениях. Вы освоитесь с лучшими инструментами Python, такими как NumPy или модуль многопроцессорности. Вы наверняка оцените методы, обеспечивающие использование минимума ресурсов, таких как процессорное время и оперативная память. Описанные здесь проблемы проиллюстрированы примерами кода и советами лучших специалистов отрасли.
В книге:
- Инструменты NumPy, Cython и Docker
- выявление узких мест, связанных с использованием процессорного времени и памяти;
- эффективность кода и соответствующие структуры данных;
- ускорение матричных и векторных вычислений;
- управление множеством вычислительных и I/ O-операции
- li>
- параллельная обработка и выполнение кода в кластере