- 内容提要
- 前言
- 作者简介
- 封面简介
- 第1章 理解高性能 Python
- 第2章 通过性能分析找到瓶颈
- 2.1 高效地分析性能
- 2.2 Julia 集合的介绍
- 2.3 计算完整的 Julia 集合
- 2.4 计时的简单方法——打印和修饰
- 2.5 用 UNIX 的 time 命令进行简单的计时
- 2.6 使用 cProfile 模块
- 2.7 用 runsnakerun 对 cProfile 的输出进行可视化
- 2.8 用 line_profiler 进行逐行分析
- 2.9 用 memory_profiler 诊断内存的用量
- 2.10 用 heapy 调查堆上的对象
- 2.11 用 dowser 实时画出变量的实例
- 2.12 用 dis 模块检查 CPython 字节码
- 2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性
- 2.14 确保性能分析成功的策略
- 2.15 小结
- 第3章 列表和元组
- 第4章 字典和集合
- 第5章 迭代器和生成器
- 第6章 矩阵和矢量计算
- 第7章 编译成 C
- 第8章 并发
- 第9章 multiprocessing 模块
- 第10章 集群和工作队列
- 第11章 使用更少的 RAM
- 第12章 现场教训
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作者简介
Micha Gorelick在bitly公司从事与数据打交道的工作,并以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是一个数据科学家,并且在ModelInsight.io担任Python老师,具有超过10年的Python经验。他已经在PyCon和PyData大会上讲课超过10年,并且在伦敦从事人工智能和高性能计算领域的咨询工作超过10年时间。Ian的背景涉及Python和C++,结合了Linux和Windows开发、存储系统、许多自然语言处理和文本处理,机器学习以及数据可视化。他在许多年前也共同创建了专注于Python的视频学习网站ShowMeDo.com。
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