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    Python高性能编程 PDF 高清中文扫描版

    Python电子书
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    给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、高性能编程方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小16.9 MB,戈雷利克编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.3

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  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1Ixwop6-ZAjTw2p8SfYDetg
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  • 读者评价

    书挺不错,适合初级进阶,核心编程入门,这本+cookbook+head first 设计模式初级进阶,源码分析进阶,其他应用性质的可以再看其他书籍

    python进阶书籍,更多从代码优化和提升代码运行效率的基础上进行详细的剖析。对python的数据结构给出了相应的说明,并最终运用实例来说明。开卷有益

    对于基本掌握python并有一定开发经验的人来说是很不错的选择

    内容介绍

    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。*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。

    内容节选

    Python 性能优化技巧总结

    1.使用测量工具,量化性能才能改进性能,常用的timeitmemory_profiler,此外还有profilecProfilehotshot等,memory_profiler用了psutil,所以不能跟踪cpython的扩展;

    2.用C来解决费时的处理,c是效率的代名词,也是python用来解决效率问题的主要途径,甚至有时候我都觉得python是c的完美搭档。常用的是Cython,直接把py代码c化然后又能像使用py包一样使用,其次是ctypes,效率最最高的存在,最后还有CPythoncffi都是屌屌的存在;

    3.优化算法,所有语言通病,算法的提升我觉得是在所有提升之上的,但也是最难的,好在现在大部分常用的算法都已经封包,除非自己给自己挖坑,所以弄懂标准库里的数据结构和常用api是如何实现的很重要;

    4.2里的实现有人做了更高效的包用以替换python中常见的一些实现,如果瓶颈在stringio、pickle、profile这类上的可以考虑替换为c的版本;

    5.数据结构尽量使用元组tuple,特别是数据量大的时候,实在不行list也可以,尽量不要用class,如果一定要用可以加slot,效率再不够就只能结合2来加速了;

    6.延迟加载,import不是一定要写在一页的开始,哪里都可以,越碎片越能把包的加载延迟甚至不被加载;

    7.用multiprocessing来实现多线程,可以跳出GIL的限制;

    8.python处理循环很烂,解释性语言就这样,跟其它编译型语言比就是蜗牛,所以减少循环次数和嵌套次数能显著提升性能,当然了使用pypy就没有这个问题了;

    9.使用加速器,很喜欢psyco的使用方式,如果用2.7-的版本那么不失为一个懒人的选择,现在已经不再维护,创始人去了pypy,pypy是用Python实现的python,底层转为平台依赖的c、.net、java的中间语言,方式非常聪明,大爱,但是缺点是库的支持还不完善,我的项目基本都能支持,解决几个小问题即可,如果性能瓶颈在循环和内存上可以试试,最大的好处是不需要更改一句代码和做另外的设置,没有任何侵入。

    目录

    • 第1章 理解高性能Python 1
    • 第2章 通过性能分析找到瓶颈 15
    • 第3章 列表和元组 58
    • 第4章 字典和集合 69
    • 第5章 迭代器和生成器 84
    • 第6章 矩阵和矢量计算 94
    • 第7章 编译成C 126
    • 第8章 并发 171
    • 第9章 multiprocessing模块 193
    • 第10章 集群和工作队列 251
    • 第11章 使用更少的RAM 273
    • 第12章 现场教训 311

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