Python高性能编程（异步图书）

编辑推荐：

Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快。

通过探索设计决策背后的基础理论，本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。

你将学习如何找到性能瓶颈，以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优点？

如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统？

有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案，以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 

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。

 “ 尽管P y thon在学术和工业领域很流行， 但人们也经常由于Python程序运行太慢而放弃它。

本书通过全面介绍改善优化Python计算速度和可扩展性的策略，从而消除人们的这种误 解。”——Jake VanderPlas 华盛顿大学

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。

最后，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。