Python性能分析与优化

出版者:人民邮电出版社

作者:Fernando Doglio

页数:178

译者:陶俊杰

出版时间:2016-6-1

价格:45.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115424228

丛书系列:图灵程序设计丛书·Python系列

具体描述

全面掌握Python代码性能分析和优化方法，消除性能瓶颈，迅速改善程序性能！

对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。

本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。最后介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得最佳性能。

如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。

通过阅读本书，你将能够：

- 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具

- 理解性能分析器的概念，学会如何观察输出结果

- 利用性能分析工具解释可视化的性能输出结果，改善脚本的性能

- 用Cython快速创建Python与C语言混合的应用程序

- 利用PyPy改善Python代码的性能

- 通过Numba、Parakeet和pandas优化数据处理代码

作者简介

Fernando Doglio

Globant公司软件架构师。过去十年一直从事Web开发工作，期间使用了大多数最前沿的技术，如PHP、Ruby on Rails、MySQL、Python、Node.js、AngularJS、REST API等。Fernando喜欢钻研新事物，他的GitHub账户每个月也会因此获得回购。他还是开源拥护者，并通过网站lookingforpullrequests.com来获得人们的支持。Fernando另著有Pro REST API Development with Node.js。他的Twitter账号是@deleteman123。

目录信息

版权声明 阅读
译者序 阅读
前言 阅读
致谢 阅读
第 1 章　性能分析基础 阅读
第 2 章　性能分析器
第 3 章　可视化——利用GUI理解性能分析数据
第 4 章　优化每一个细节
第 5 章　多线程与多进程
第 6 章　常用的优化方法
第 7 章　用Numba、Parakeet和pandas实现极速数据处理
第 8 章　付诸实践
· · · · · · (收起)

读后感

Measure, optimize, and improve the performance of your Python code with this easy-to-follow guide About This Book Master the do's and don'ts of Python performance programmingLearn how to use exiting new tools that will help you improve your scriptsA step-by...

如果你没有见过自己写的代码的运行时间图，如果你没有听说过函数缓存这个名词，那么你可以看看这本书。 从买书到大概看完这本书我就花了4天，可以说内容是非常简单的——不过内容简单不代表没有意义。作为一个新手，我从这本书里学到了—— 1.一定要先看可视化的运行时间图，找...  

如果你没有见过自己写的代码的运行时间图，如果你没有听说过函数缓存这个名词，那么你可以看看这本书。 从买书到大概看完这本书我就花了4天，可以说内容是非常简单的——不过内容简单不代表没有意义。作为一个新手，我从这本书里学到了—— 1.一定要先看可视化的运行时间图，找...  

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用户评价

这本书的名字叫《Python性能分析与优化》，这几天我终于把它啃下来了。坦白说，一开始我抱着一种“看看能否找到点提高我日常写Python脚本效率的捷径”的心态去翻阅的，毕竟谁不想让自己的代码跑得更快一些呢？但读完之后，我发现这本书的价值远超我的预期。它不像市面上很多“技巧集合”类的书籍，上来就抛给你一堆速成的方法，而是从最根本的原理出发，深入浅出地讲解了Python的运行机制，比如GIL（全局解释器锁）的由来和影响，以及对象是如何在内存中存储和管理的。我以前一直觉得GIL是个“诅咒”，但这本书通过图示和生动的比喻，让我理解了它存在的必要性以及在多线程并发场景下的实际影响。更重要的是，它教会了我如何“看懂”程序的性能瓶颈，而不是凭感觉去猜测。书中详细介绍了各种剖析工具的使用，比如cProfile、line_profiler，以及如何解读它们的输出结果。我尝试用这些工具分析了自己一个处理大量数据读取和写入的脚本，结果发现某个看似不起眼的循环竟然占用了绝大部分的执行时间，这完全是我之前没有想到的。这本书不仅仅是关于“优化”，更是关于“理解”，理解Python的底层逻辑，才能做出真正有效的优化决策。

作为一名资深的Python开发者，我一直在寻找能够帮助我系统化提升代码性能的书籍。《Python性能分析与优化》这本书恰好满足了我的需求。它不仅仅是关于优化“技巧”，更提供了一套严谨的“思维框架”。书中从Python的执行模型入手，详细阐述了GIL、对象创建、内存分配等基础概念，并且清晰地解释了这些概念如何影响程序的实际运行速度。我特别欣赏书中对于各种剖析工具的详尽介绍，比如`cProfile`、`line_profiler`、`memory_profiler`以及`autopep8`。作者通过丰富的实例，演示了如何利用这些工具来定位代码中的性能瓶颈，并且如何根据剖析结果来制定有效的优化策略。我曾经在一个项目中遇到了难以解决的性能问题，用了这本书的方法进行剖析后，竟然在一个意想不到的地方找到了问题的根源，并且通过书中提供的优化建议，成功将程序的响应时间缩短了近一半。这本书让我意识到，性能优化并非一蹴而就，而是需要科学的分析和持续的迭代，它为我提供了坚实的基础和强大的工具。

这本书《Python性能分析与优化》是我最近在工作中使用Python进行大规模数据处理时，主动寻求提升效率而找到的。我以前在处理一些数据量庞大的任务时，经常会遇到程序运行缓慢的问题，但往往只能凭经验去调整一些显而易见的“慢”点，效果并不显著。这本书则给了我一套科学的方法论。它从Python语言的特性出发，深入分析了GIL对并发性能的影响，以及如何通过多进程、异步IO等方式来规避或绕过这些限制。更令我印象深刻的是，书中详细讲解了如何利用各种剖析工具，例如`line_profiler`来精确到每一行代码的执行时间，以及`memory_profiler`来监测内存使用情况。我以前总是对内存占用感到模糊，读了这本书之后，才明白如何去识别内存泄露和不必要的内存开销。书中的例子非常贴合实际工作场景，作者还分享了他在实际项目中遇到的各种性能问题及其解决方案，这让我觉得非常接地气，并且学到的知识能够立刻应用到我的工作代码中。我现在写代码时，会更加注重数据结构的选取和算法的效率，并且会主动去剖析代码，而不是等到程序运行出问题才去补救。

我最近购入了一本名为《Python性能分析与优化》的书，初衷是希望能够提升我参与的一些数据科学项目中的代码运行效率。说实话，在阅读之前，我对性能优化的理解仅停留在一些零散的知识点，比如“用列表推导式比for循环快”、“numpy比纯Python数组快”等等。但这本书的内容，可以说为我打开了一个全新的视角。它不是简单地罗列优化技巧，而是从Python解释器的工作原理入手，详细阐述了内存管理、垃圾回收机制，以及各种数据结构在不同操作下的时间复杂度。作者用非常严谨但又不失趣味的方式，解释了为什么某些操作会比其他操作慢，并且提供了非常具体、可操作的分析方法。我尤其喜欢书中关于CPU和内存剖析的部分，它指导我如何使用像`perf`这样的底层工具，并结合Python自带的`cProfile`和`memory_profiler`，来定位代码中的性能热点。通过书中提供的案例，我学会了如何系统地分析一个应用程序的性能瓶颈，并且能够根据分析结果，有针对性地选择合适的优化策略。例如，书中对于如何优化I/O密集型操作和CPU密集型操作给出了不同的建议，这让我意识到性能优化并非“一招鲜”，而是需要根据具体场景来灵活运用。

我一直对Python的底层运作机制很感兴趣，尤其是在性能方面。当我在书店看到《Python性能分析与优化》这本书时，就被它的书名吸引了。这本书的内容非常扎实，它不是那种泛泛而谈的技巧堆砌，而是深入到Python的解释器层面，讲解了对象模型、引用计数、垃圾回收等核心概念。我通过这本书，第一次真正理解了Python的动态类型和鸭子类型是如何影响性能的，也明白了为什么有时候看似简单的代码，在大量运行时会变得非常缓慢。书中对于CPU剖析和内存剖析的讲解尤其精彩，作者详细介绍了各种剖析工具的使用方法，并且提供了大量详细的图表和代码示例，帮助读者理解剖析结果的含义。我尝试用书中学到的方法分析了我正在开发的一个Web应用后端，结果发现一个数据库查询函数占用了相当大的CPU时间，通过剖析，我找到了优化该函数查询语句和数据访问模式的方法，效果显著。这本书对于想要深入理解Python、提升代码运行效率的开发者来说，绝对是一本不可多得的宝典。

讲到蛮务实的，一定程度上挽回了线程在我心里的形象...

过早优化是罪恶之源（看的太早也是一样）

过早优化是罪恶之源（看的太早也是一样）

过早优化是罪恶之源（看的太早也是一样）

很好的python性能优化书，从cprofile模块到pypy有着全面的优化方案。