Python教程高性能 第2版pdf电子书籍下载百度云

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本书是一本Python教程性能提升指南,展示了如何利用Python教程的原生库以及丰富的第三方库来构建健壮的应用程序。书中阐释了如何利用各种剖析器来找出Python教程应用程序的性能瓶颈,并应用正确的算法和高效的数据结构来解决它们;介绍了如何有效地利用NumPy、Pans和Cython高性能地执行数值计算;解释了异步编程的相关概念,以及如何利用响应式编程实现响应式应用程序;概述了并行编程的概念,并论述了如何利用TensorFlow和Theano为并行架构编写代码,以及如何通过Dask和PySpark等技术在计算机集群上执行大规模计算。

通过学习本书,你将能够实现高性能、可伸缩的Python教程应用程序。

- 利用NumPy和Pans编写高效的数值计算代码

- 利用Cython和Numba实现近似本地的性能

- 利用剖析器发现Python教程应用程序的瓶颈

- 利用asyncio和RxPy编写整洁的并发代码

- 利用TensorFlow和Theano在Python教程中自动实现并行性

- 利用Dask和PySpark在计算机集群上运行分布式并行算法


Python教程作者简介:
加布丽埃勒•拉纳诺(Gabriele Lanaro) 数据科学家、软件工程师,对机器学习、信息检索、数值计算可视化、Web开发、计算机图形学和系统管理有浓厚的兴趣。开源软件包chemlab和chemview的开发者。现就职于Tableau软件公司。

Python教程目录:
第1章 基准测试与剖析  1
第2章 纯粹的Python教程优化  22
第3章 使用NumPy和Pans快速执行数组操作  37
第4章 使用Cython获得C语言性能  60
第5章 探索编译器  82
第6章 实现并发性  98
第7章 并行处理  124
第8章 分布式处理  148
第9章 高性能设计  173


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