Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce

Python jest językiem łatwym do opanowania i przyjemnym dla programisty. Jednak łatwość projektowania nie przekłada się na szybkość działania kodu. W konsekwencji przetwarzanie dużych wolumenów danych czy próba skalowania aplikacji kończą się problemami z wydajnością lub niezawodnością. Niekiedy rozwiązaniem jest zastosowanie procesów szeregowych, w innych przypadkach warto sięgnąć do architektury wielordzeniowej, klastrów lub układów GPU. Relatywnie często okazuje się, że dobre wyniki uzyskuje się w efekcie takiego zmodyfikowania technik kodowania, aby przy wykorzystaniu potencjału Pythona stosować sprawdzone metody poprawy wydajności kodu.

Dzięki drugiemu, poszerzonemu i zaktualizowanemu wydaniu tej książki zdobędziesz wszechstronną wiedzę o czynnikach wpływających na wydajność kodu. Dowiesz się, jakie procesy zachodzą w tle komputera, na jakich zasadach odbywa się przydzielanie pamięci, oraz zyskasz nowe spojrzenie na proces kompilacji do postaci kodu maszynowego. Zapoznasz się z zagadnieniem współbieżności i obliczeń klastrowych. Zaczniesz swobodnie posługiwać się najlepszymi narzędziami Pythona, takimi jak NumPy czy moduł multiprocessing. Z pewnością docenisz techniki zapewniające korzystanie z minimum zasobów, takich jak czas procesora czy pamięć RAM. Opisane tu zagadnienia zilustrowano przykładami kodu oraz poradami najlepszych specjalistów z branży.

W książce:
- narzędzia NumPy, Cython i Docker
- znajdowanie wąskich gardeł związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci
- wydajność kodu a odpowiednie struktury danych
- przyspieszanie obliczeń opartych na macierzach i wektorach
- zarządzanie wieloma operacjami obliczeniowymi i wejścia-wyjścia
- przetwarzanie współbieżne i uruchamianie kodu w klastrze

Programowanie w Pythonie: przede wszystkim wydajność i niezawodność!

O autorach:
Micha Gorelick to laureat nagrody Nobla z roku 2046 za swój wkład w podróże w czasie. Cofnął się w czasie do pierwszej dekady XXI wieku, aby studiować astrofizykę, przetwarzać dane w serwisie bitly i zostać współzałożycielem firmy Fast Forward Labs jako obywatel Szalony Naukowiec, zajmując się różnymi zagadnieniami, począwszy od uczenia maszynowego, a skończywszy na wydajnych algorytmach strumieni.

Ian Ozsvald to analityk danych i nauczyciel w firmie ModelInsight.io z ponad 10-letnim doświadczeniem z zakresu języka Python. Ian prowadził wykłady poświęcone kodowi Python o dużej wydajności na konferencjach PyCon i PyData, a także od wielu lat oferuje w Wielkiej Brytanii usługi konsultingowe związane z analizą danych i obliczeniami o dużej wydajności.