Advanced Python Programming

出版者:Packt Publishing

作者:Sakis Kasampalis

页数:672

出版时间:2019-2-28

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781838551216

具体描述

Create distributed applications with clever design patterns to solve complex problems

Key Features

Set up and run distributed algorithms on a cluster using Dask and PySpark

Master skills to accurately implement concurrency in your code

Gain practical experience of Python design patterns with real-world examples

Book Description

This Learning Path shows you how to leverage the power of both native and third-party Python libraries for building robust and responsive applications. You will learn about profilers and reactive programming, concurrency and parallelism, as well as tools for making your apps quick and efficient. You will discover how to write code for parallel architectures using TensorFlow and Theano, and use a cluster of computers for large-scale computations using technologies such as Dask and PySpark. With the knowledge of how Python design patterns work, you will be able to clone objects, secure interfaces, dynamically choose algorithms, and accomplish much more in high performance computing.

By the end of this Learning Path, you will have the skills and confidence to build engaging models that quickly offer efficient solutions to your problems.

This Learning Path includes content from the following Packt products:

• Python High Performance - Second Edition by Gabriele Lanaro

• Mastering Concurrency in Python by Quan Nguyen

• Mastering Python Design Patterns by Sakis Kasampalis

What you will learn

Use NumPy and pandas to import and manipulate datasets

Achieve native performance with Cython and Numba

Write asynchronous code using asyncio and RxPy

Design highly scalable programs with application scaffolding

Explore abstract methods to maintain data consistency

Clone objects using the prototype pattern

Use the adapter pattern to make incompatible interfaces compatible

Employ the strategy pattern to dynamically choose an algorithm

Who this book is for

This Learning Path is specially designed for Python developers who want to build high-performance applications and learn about single core and multi-core programming, distributed concurrency, and Python design patterns. Some experience with Python programming language will help you get the most out of this Learning Path.

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作者简介

Dr. Gabriele Lanaro is passionate about good software and is the author of the chemlab and chemview open source packages. His interests span machine learning, numerical computing visualization, and web technologies. In 2013, he authored the first edition of the book High Performance Python Programming. He has been conducting research to study the formation and growth of crystals using medium and large-scale computer simulations. In 2017, he obtained his PhD in theoretical chemistry. Quan Nguyen is a Python enthusiast and data scientist. Currently, he works as a data analysis engineer at Micron Technology, Inc. With a strong background in mathematics and statistics, Quan is interested in the fields of scientific computing and machine learning. With data analysis being his focus, Quan also enjoys incorporating technology automation into everyday tasks through programming. Quan's passion for Python programming has led him to be heavily involved in the Python community. He started as a primary contributor for the Python for Scientists and Engineers book and various open source projects on GitHub. Quan is also a writer for the Python software foundation and an occasional content contributor for DataScience.com (part of Oracle). Sakis Kasampalis is a software engineer living in the Netherlands. He is not dogmatic about particular programming languages and tools; his principle is that the right tool should be used for the right job. One of his favorite tools is Python because he finds it very productive. Sakis has also technically reviewed the Mastering Object-oriented Python and Learning Python Design Patterns books, both published by Packt Publishing.

目录信息

Benchmarking and Profiling
Pure Python Optimizations
Fast Array Operations with NumPy and Pandas
C Performance with Cython
Exploring Compilers
Implementing Concurrency
Parallel Processing
Advanced Introduction to Concurrent and Parallel Programming
Amdahl's Law
Working with Threads in Python
Using the with Statement in Threads
Concurrent Web Requests
Working with Processes in Python
Reduction Operators in Processes
Concurrent Image Processing
Introduction to Asynchronous Programming
Implementing Asynchronous Programming in Python
Building Communication Channels with asyncio
Deadlocks
Starvation
Race Conditions
The Global Interpreter Lock
The Factory Pattern
The Builder Pattern
Other Creational Patterns
The Adapter Pattern
The Decorator Pattern
The Bridge Pattern
The Facade Pattern
Other Structural Patterns
The Chain of Responsibility Pattern
The Command Pattern
The Observer Pattern
· · · · · · (收起)

用户评价

我一直认为，程序员的学习曲线并非线性增长，而更像是一个阶梯状的攀升过程，每一次深入理解一个核心概念，就如同踏上一个新的台阶，视野也随之开阔。我购买这本书，正是希望它能成为我攀登 Python 技术高峰的又一个坚实阶梯。我个人对 Python 的可伸缩性（scalability）和健壮性（robustness）有着极高的要求，尤其是在构建大型、高并发的分布式系统时，这些方面显得尤为重要。我希望这本书能够深入探讨如何设计和实现能够处理海量数据和请求的 Python 应用。这是否意味着它会涉及一些更底层的网络编程技术，比如如何高效地管理 TCP/IP 连接，如何利用 C10k 问题（即单个服务器处理 10000 个并发连接）的解决方案来构建高性能的网络服务？或者，在内存管理方面，除了理解 Python 的垃圾回收机制，是否存在一些更精细化的内存优化策略，比如如何避免内存泄漏，如何高效地使用内存池，以及如何在处理大型数据集时，设计出能够分批加载和处理数据的模式？我非常期待这本书能够为我提供一些关于如何构建真正“生产级别”的 Python 应用的指导，不仅仅是功能的实现，更包括其性能、稳定性和可维护性。例如，在错误处理和异常管理方面，除了标准的 `try-except` 结构，是否会有关于如何设计更具弹性的错误处理策略，如何进行有效的日志记录和监控，以及如何利用一些高级的异常处理技术来优雅地应对各种运行时错误？对于一些常见的性能瓶颈，例如 I/O 密集型任务或 CPU 密集型任务，这本书能否提供具体的分析方法和优化思路？我更看重的是能够从这本书中学习到解决复杂问题的思维方式，而不仅仅是技术栈的堆砌。如果这本书能够引导我思考“为什么”和“如何”，而不是仅仅告诉我“是什么”，那么它就具有非凡的价值。

作为一名追求卓越的开发者，我一直致力于提升自己代码的效率和优雅性。我选择这本书，正是希望它能够为我指明通往 Python 高级编程的道路，并提供切实可行的指导。我非常关注 Python 的迭代器（iterators）和生成器（generators）的机制，我希望这本书能够深入讲解它们的工作原理，以及如何利用它们来处理大型数据集、实现惰性求值（lazy evaluation），并编写更简洁、更具内存效率的代码。这是否包括了对 `__iter__` 和 `__next__` 方法的详细解析，以及如何通过生成器表达式（generator expressions）和 `yield` 关键字来实现高效的数据流处理？我特别关心的是，这本书能否为我提供一些关于如何使用装饰器（decorators）来增强函数或类功能，如何利用 `functools` 模块中的工具来简化函数式编程的实践，以及如何编写能够实现高级控制流（advanced control flow）的 Python 代码的深入指导？这些都是 Python 中能够实现代码优雅和高效的关键所在。此外，在函数式编程的实践方面，我希望这本书能够超越基础的 `map`、`filter`、`reduce`，深入探讨如何利用 `lambda` 表达式、列表推导式（list comprehensions）、以及 `itertools` 模块来编写更简洁、更具表达力的代码。我非常期待这本书能够帮助我理解 Python 的函数式编程范式，从而能够写出更具可读性、更易于测试的代码。如果这本书能让我对 Python 的迭代器和生成器机制有更深刻的理解，并且能够引导我写出更简洁、更具“Pythonic”风格的代码，那它将是我近期最重要的学习资料。

我一直对 Python 的“可扩展性”和“可定制性”有着浓厚的兴趣，我希望能够掌握那些能够让我深入修改和扩展 Python 本身功能的技巧。我购买这本书，正是期待它能为我打开这扇通往 Python 核心的大门。我非常想了解 Python 的解释器是如何工作的，特别是 CPython 的实现细节。这本书能否详细讲解 Python 字节码（bytecode）的生成和执行过程，以及如何利用 Python C API 来编写 C 扩展，以提高关键部分的执行速度或实现 Python 本身无法直接完成的功能？我特别关注的是，这本书能否为我提供一些关于如何创建自定义数据类型，如何实现自定义的运算符重载，以及如何利用元类（metaclasses）来影响类的创建过程和行为的深入指导？这些都是 Python 中能够实现深度定制的关键所在。此外，在对象模型和继承方面，我希望这本书能够超越基础的类和对象概念，深入探讨 Python 的 MRO（方法解析顺序）是如何工作的，以及如何利用多重继承（multiple inheritance）来实现复杂的代码复用和设计模式。我非常期待这本书能够帮助我理解 Python 的设计哲学，从而能够写出更具灵活性、更易于扩展的代码。如果这本书能让我对 Python 的内部机制有更深刻的理解，并且能够引导我写出更具“Pythonic”风格的、能够融入 C/C++ 语言的强大代码，那它将是我近期最重要的学习资料。

我深信，优秀的软件开发者不仅仅是代码的编写者，更是问题的解决者。而解决复杂问题，往往需要对工具的底层原理有深刻的洞察。我选择这本书，正是希望它能帮助我深入理解 Python 的工作机制，从而能够更有效地解决现实世界中的编程挑战。我对 Python 的内存管理和垃圾回收机制一直充满好奇，我希望这本书能够详细讲解 Python 对象是如何在内存中存储的，以及其自动内存管理是如何工作的。这是否包括了对引用计数（reference counting）和分代垃圾回收（generational garbage collection）的深入剖析，以及如何通过理解这些机制来避免内存泄漏和优化内存使用？我特别关心的是，这本书能否提供一些关于如何进行高效的内存分析，如何利用工具来检测内存使用情况，以及在处理大型数据集时，如何设计出能够最小化内存占用的数据结构和算法。此外，在并发和并行编程方面，我希望这本书能够超越基础的 `threading` 和 `multiprocessing` 介绍，深入探讨 Python 的 GIL（全局解释器锁）对多线程性能的影响，以及如何有效地规避 GIL 的限制，比如通过多进程或使用 C 扩展。我非常期待这本书能够为我提供一些关于如何构建高性能、可伸缩的 Python 应用的实用策略，尤其是在处理 I/O 密集型任务和 CPU 密集型任务时。如果这本书能让我对 Python 的底层运行机制有更清晰的认识，并能够指导我写出更高效、更稳健的代码，那它将对我职业发展带来巨大的帮助。

我一直认为，编程语言本身就像是一个工具箱，而掌握高级技巧，就是将这个工具箱中的每一件工具都运用到极致。我购买这本书，就是希望它能够打开我认识 Python 新维度的大门，让我能够更好地驾驭这个强大的工具。我非常着迷于 Python 的动态特性，尤其是那些能够让代码更具灵活性和适应性的机制。我希望这本书能够深入解析 Python 的鸭子类型（duck typing）、动态类型（dynamic typing）以及 late binding（延迟绑定）的原理，并教授我如何利用这些特性来编写更具弹性、更易于扩展的代码。例如，在设计可插拔的系统（pluggable systems）时，是否会有关于如何利用反射（reflection）和动态导入（dynamic importing）来实现插件的加载和管理？我特别关心的是，这本书能否为我提供一些关于如何使用装饰器（decorators）来增强函数或类功能，如何编写元类（metaclasses）来定制类的创建过程，以及如何利用描述符（descriptors）来实现属性访问的控制？这些都是 Python 中能够实现“魔法”的关键所在。此外，在代码的优化和性能调优方面，我希望这本书能够超越基础的算法优化，深入探讨 Python 的内存管理、对象创建开销，以及如何利用 Cython、Numba 或 PyPy 等工具来提升代码的执行效率。我非常期待这本书能够帮助我理解 Python 的运行机制，从而能够写出既优雅又高效的代码。如果这本书能让我对 Python 的动态特性有更深刻的理解，并且能够引导我写出更具“Pythonic”风格的、可维护的代码，那它就将是我近期最重要的学习资料。

这本书的出版，简直是我近几年来在 Python 学习道路上遇到的最令人振奋的消息了。作为一个在 Python 领域摸爬滚打多年的开发者，我一直渴望找到一本能够真正将我从“会用”提升到“精通”的指导手册。市场上充斥着大量介绍 Python 基础语法的入门书籍，它们对于初学者来说固然重要，但对于我们这些想要深入理解 Python 的强大之处，挖掘其底层机制，并能写出更高效、更优雅、更具可维护性代码的人来说，却显得力不从心。我期待这本书能够填补这一空白，它不仅仅是罗列一些高级特性，更应该深入浅出地讲解这些特性背后的设计理念、实现原理以及在实际开发中的应用场景。例如，我对 Python 的元编程（metaprogramming）一直有着浓厚的兴趣，这本书能否详细剖析装饰器（decorators）、元类（metaclasses）的工作原理，以及如何利用它们来简化代码、实现 AOP（面向切面编程）等高级模式？再比如，在性能优化方面，除了常见的算法优化，Python 是否有更深层次的性能调优技巧，比如对 CPython 解释器内部机制的理解，或者如何编写 C 扩展来提升关键部分的执行效率？我特别希望看到作者能够通过大量的代码示例，清晰地展示这些高级概念的实际运用，并且能够提供一些最佳实践和常见陷阱的警告。如果这本书能让我重新审视自己过去的一些编程习惯，并能从中获得启发，发现更优的解决方案，那将是对我最大的价值。此外，在并发和异步编程方面，我希望这本书不仅仅停留在 `threading` 和 `multiprocessing` 的表面介绍，而是能深入探讨 `asyncio` 库的事件循环、协程（coroutines）的调度机制，以及如何在复杂的异步场景下进行调试和错误处理。当然，对于高性能计算和科学计算领域，如果能涉及一些 NumPy、SciPy、Pandas 等库的底层优化技巧，或者如何利用 Cython、Numba 等工具加速 Python 代码，那将是锦上添花。我非常期待这本书能够带给我全新的视角和深刻的理解，让我能够站在巨人的肩膀上，创造出更出色的 Python 应用。

我始终相信，真正的技术实力体现在能够将复杂的概念转化为简洁有效的解决方案。我购买这本书，正是希望它能帮助我掌握那些能够让我更自信地驾驭 Python 的高级特性，并将其应用到各种复杂的编程场景中。我对 Python 的元编程（metaprogramming）一直有着极大的热情，我希望这本书能够深入解析装饰器（decorators）、元类（metaclasses）和描述符（descriptors）的工作原理，并教授我如何利用它们来自动化重复性任务、实现声明式编程（declarative programming）和 AOP（面向切面编程）。这是否包括了对装饰器工厂（decorator factories）、类装饰器（class decorators）的详细讲解，以及如何通过编写自定义的元类来控制类的实例化过程和属性查找？我特别关心的是，这本书能否为我提供一些关于如何设计和实现可复用的代码抽象，如何利用 Python 的动态特性来构建灵活的框架，以及如何编写能够处理各种边缘情况和异常的健壮代码的深入指导？这些都是 Python 中能够实现代码“智能”和“强大”的关键所在。此外，在设计模式（design patterns）的应用方面，我希望这本书能够超越基础的常见设计模式，深入探讨如何在 Python 中更有效地实现这些模式，例如单例模式（singleton pattern）、工厂模式（factory pattern）、观察者模式（observer pattern）等，以及如何利用 Python 的语言特性来简化这些模式的实现。我非常期待这本书能够帮助我理解 Python 的设计哲学，从而能够写出更具结构性、更易于扩展的代码。如果这本书能让我对 Python 的元编程能力有更深刻的理解，并且能够引导我写出更具“Pythonic”风格的、能够解决复杂问题的代码，那它将是我近期最重要的学习资料。

在我的编程生涯中，我始终在寻找能够让我“事半功倍”的工具和方法。Python 凭借其简洁的语法和丰富的生态系统，在这方面表现出色，但我总感觉还有更大的潜力等待我去挖掘。我选择这本书，正是希望能从更高级的视角来审视 Python，并学习如何更有效地利用其强大的特性。我特别关注 Python 的并发和并行处理能力，我希望这本书能够深入探讨在多核 CPU 和分布式环境中，如何最大化 Python 的性能。这是否意味着它会详细介绍 `threading`、`multiprocessing` 和 `asyncio` 各自的优势和劣势，以及在不同场景下如何选择最合适的并发模型？我渴望了解如何实现真正的并行计算，比如如何有效地利用多进程来规避全局解释器锁（GIL）的影响，或者如何使用 `concurrent.futures` 模块来简化并行任务的管理。此外，在数据处理方面，我对如何高效地处理大规模数据集有着浓厚的兴趣。这本书是否会介绍如何利用 Pandas 的向量化操作、分组（grouping）和聚合（aggregation）功能来完成复杂的数据分析任务？或者，对于内存占用较大的数据集，是否有关于如何使用生成器表达式（generator expressions）或 Dask 这样的库来处理“超出内存”的数据集的技术？我非常期待这本书能够为我提供一些关于如何编写能够充分利用硬件资源，并且能够在各种规模的数据上表现出色的 Python 代码的指导。如果这本书能让我掌握更高级的并发和数据处理技巧，从而能够应对更具挑战性的项目，那将是我极大的收获。

我是一名对 Python 的“黑魔法”充满好奇的开发者，尤其是那些能够突破语言表面限制，实现更灵活、更强大功能的特性。我购买这本书，正是期待它能为我揭示 Python 内部更深层次的运行机制，并教会我如何驾驭这些高级工具。我非常想了解 Python 的对象模型，比如类（class）、实例（instance）、属性（attribute）是如何在内存中表示和管理的？这本书能否深入讲解描述符（descriptors）的实现原理，以及如何利用它们来实现属性访问的定制化，例如数据验证、延迟计算等？另外，对于 Python 的生态系统，我特别关注那些能够提升开发效率和代码质量的框架和库。例如，在 Web 开发领域，除了 Django 和 Flask，是否有更深入地介绍如何构建高性能、可伸缩的 Web 服务，比如异步 Web 框架的原理，或者如何利用 WSGI/ASGI 协议来理解 Web 服务器和应用之间的交互？在数据科学和机器学习领域，对于 NumPy、Pandas 等库，我希望这本书能提供一些更底层的优化技巧，例如如何理解它们的 C 语言底层实现，如何编写更高效的向量化操作，以及如何利用 Cython 或 Numba 来加速计算密集型任务。我更关心的是，这本书能否帮助我理解这些工具的“哲学”，从而能够更灵活地运用它们，而不是被它们所束缚。对于函数式编程（functional programming）在 Python 中的应用，我希望这本书能有更深入的探讨，例如如何利用 `lambda`、`map`、`filter`、`reduce` 以及列表推导式（list comprehensions）等特性来编写更简洁、更具表达力的代码，并且能理解函数式编程在处理迭代器（iterators）和生成器（generators）时的优势。这本书如果能让我对 Python 的“内脏”有更清晰的认识，并且能够引导我写出更具“Pythonic”风格的代码，那我将非常满意。

我一直坚信，优秀的代码不仅仅是能够正确运行，更重要的是它能够清晰地表达意图，易于理解和维护，并且能够高效地执行。我选择这本书，正是希望它能帮助我将自己的 Python 编程能力提升到新的层次，能够写出更具“工程性”的代码。我对 Python 的代码组织和模块化设计有着很高的追求，我希望这本书能够深入探讨如何构建大型、复杂的 Python 项目。这是否包括了对包管理（package management）、命名空间（namespaces）的深入理解，以及如何设计清晰的模块依赖关系？在代码风格和可读性方面，除了 PEP 8，是否会有关于如何进行更高级的代码组织，例如使用抽象基类（Abstract Base Classes, ABCs）来定义接口，如何利用组合（composition）和继承（inheritance）来构建灵活的类层次结构？我非常关心的是，这本书能否提供一些关于如何进行有效的代码重构，如何识别和消除代码中的“坏味道”，以及如何编写能够自我文档化的代码的策略。在测试和调试方面，我希望这本书能够超越基本的单元测试，深入探讨如何进行集成测试、端到端测试，以及如何利用更高级的调试工具和技术来快速定位和解决复杂问题。例如，是否会涉及代码覆盖率（code coverage）的分析，如何编写能够模拟复杂依赖关系（mocking）的测试，以及如何利用性能分析工具（profilers）来找出代码中的性能瓶颈？我更看重的是，这本书能否提供一套完整的“工程方法论”，让我能够系统地思考如何构建高质量、可维护的 Python 应用。如果这本书能让我成为一个更严谨、更注重细节的 Python 开发者，那它的价值将是难以估量的。