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內容簡介

Python語言是一種腳本語言，其應用領域非常廣泛，包括數據分析、自然語言處理、機器學習、科學計算、推薦系統構建等。本書共有12章，圍繞如何進行代碼優化和加快實際應用的運行速度進行詳細講解。本書主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列表和元組、字典和集合、迭代器和生成器、矩陣和矢量計算、并發、集群和工作隊列等。后，通過一系列真實案例展現了在應用場景中需要注意的問題。本書適合初級和中級Python程序員、有一定Python語言基礎想要得到進階和提高的讀者閱讀。

編輯推薦

Python代碼僅僅能夠正確運行還不夠，你需要讓它運行得更快。通過探索設計決策背后的基礎理論，本書幫助你更加深刻地理解Python的實現。你將學習如何找到性能瓶頸，以及如何在大數據量的程序中顯著加快代碼。如何利用多核架構或集群的優點？如何構建一個在不損失性的情況下具備可伸縮性的系統？有經驗的Python程序員將學到針對這些問題或者其他問題的具體解決方案，以及來自那些在社交媒體分析、產品化機器學習和其他場景下使用高性能Python編程的公司的成功案例。通過閱讀本書，你將能夠： ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器； ■ 了解Python如何抽象化底層的計算機架構； ■ 使用剖析手段來尋找CPU時間和內存使用的瓶頸； ■ 通過選擇合適的數據結構來編寫高效的程序 ■ 加速矩陣和矢量計算； ■ 使用工具把Python編譯成機器代碼； ■ 管理并發的多I O和計算操作； ■ 把多進程代碼轉換到在本地或者遠程集群上運行； ■ 用更少的內存解決大型問題。 “ 盡管P y thon在學術和工業領域很流行，但人們也經常由于Python程序運行太慢而放棄它。本書通過介紹改善優化Python計算速度和可擴展性的策略，從而消除人們的這種誤解。”——Jake VanderPlas 華盛頓大學

作者簡介

Micha Gorelick在bitly公司從事與數據打交道的工作，并負責建立了快速前進實驗室(Fast Forward Labs)，研究從機器學習到高性能流算法領域的問題。 Ian Ozsvald是ModelInsight.io的數據科學家和教師，有著超過十年的Python經驗。他在yCon和PyData會議上教授Python編程，這幾年一直在英國從事關于數據科學和高性能計算方面的咨詢工作。