- 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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第12章 现场教训
读完本章之后你将能够回答下列问题
成功的创业公司如何处理大量的数据和机器学习?
什么样的监控和部署技术让系统保持稳定?
成功的CTO学到了关于技术和团队的什么教训?
PyPy怎样被广泛部署?
在本章中,我们从成功的公司那收集了一些故事,在这些公司里Python被用在了大数据量和速度关键的场景下。这些故事由每个组织中具有多年经验的关键人物写成。他们不仅共享了技术选择,而且也分享了一些经过努力获得的来之不易的智慧。
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