具体描述
Your Python code may run correctly, but you need it to run faster. Updated for Python 3, this expanded edition shows you how to locate performance bottlenecks and significantly speed up your code in high-data-volume programs. By exploring the fundamental theory behind design choices, High Performance Python helps you gain a deeper understanding of Python’s implementation.
How do you take advantage of multicore architectures or clusters? Or build a system that scales up and down without losing reliability? Experienced Python programmers will learn concrete solutions to many issues, along with war stories from companies that use high-performance Python for social media analytics, productionized machine learning, and more.
Get a better grasp of NumPy, Cython, and profilers
Learn how Python abstracts the underlying computer architecture
Use profiling to find bottlenecks in CPU time and memory usage
Write efficient programs by choosing appropriate data structures
Speed up matrix and vector computations
Use tools to compile Python down to machine code
Manage multiple I/O and computational operations concurrently
Convert multiprocessing code to run on local or remote clusters
Deploy code faster using tools like Docker
作者简介
Micha Gorelick cofounded Fast Forward Labs as resident mad scientist. The company was acquired by Cloudera in 2017. He works on many issues from machine learning to performant stream algorithms.
Ian is a chief data scientist and coach. He co-organizes the annualPyDataLondon conference with 700+ attendees and the associated 10,000+ member monthly meetup. He runs the established Mor Consulting Data Science consultancy in London and gives conference talks internationally, often as keynote speaker. He has 17 years ofexperience as a senior data science leader, trainer and team coach.For fun he's walked by his high-energy Springer Spaniel, surfs theCornish coast and drinks fine coffee. Past talks and articles can befound at: https://ianozsvald.com/
目录信息
读后感
例子给的很多，讲到高性能就会提到性能监控，这本书里面有 cpu mem 方法的度量，网络这块讲了一点异步，net profiler 这块没讲。 感觉就是个简单的笔记集合，作者把可能把工作中遇到的性能问题，记录了解决方案。 行文不太顺畅，配套的代码需要安装的库都没列出来，使用的相应...
评分If you're an experienced Python programmer, High Performance Python will guide you through the various routes of code optimization. You'll learn how to use smarter algorithms and leverage peripheral technologies, such as numpy, cython, cpython, and various ...
评分例子给的很多，讲到高性能就会提到性能监控，这本书里面有 cpu mem 方法的度量，网络这块讲了一点异步，net profiler 这块没讲。 感觉就是个简单的笔记集合，作者把可能把工作中遇到的性能问题，记录了解决方案。 行文不太顺畅，配套的代码需要安装的库都没列出来，使用的相应...
评分 评分用户评价
当我第一次看到《High Performance Python》这本书的时候，我就有一种“找到了”的感觉。作为一名曾经被Python的性能问题困扰过的开发者，我一直在寻找一本能够系统性解决这个问题的权威指南。在我的开发经历中，Python的易用性和丰富的生态系统让我爱不释手，但当我需要处理大规模数据、进行高性能计算或者构建高并发服务时，它的速度就显得捉襟见肘了。我曾经尝试过各种零散的优化技巧，但总觉得不够深入，而且很多时候只是治标不治本。这本书的标题正是点明了我最迫切的需求，我期待它能够深入地剖析Python的内部机制，解释为什么会出现性能瓶颈，并提供切实有效的解决方案。我特别希望能看到关于如何利用NumPy、Pandas等科学计算库进行高效数据操作的深入讲解，以及如何使用多线程、多进程、异步IO等技术来充分发挥多核CPU的优势。我设想，这本书就像是一本“Python内功心法宝典”，能够教授我如何运用各种“武功秘籍”（优化技巧）来提升我的Python代码的“功力”，使其能够以更快的速度、更高的效率完成任务。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供大量的代码示例，并附带清晰的解释，让我能够边学边练，真正掌握这些优化技巧，并将它们应用到我的实际工作中，解决那些曾经让我头疼不已的性能问题。
评分这本书的装帧设计非常吸引人，深沉的蓝色搭配明亮的橙色，给人一种既专业又充满活力的感觉。我选择这本书，完全是因为它直击我作为一个Python开发者长期以来面临的一个核心痛点：性能。坦白说，Python在很多方面都非常优秀，易学易用，生态系统强大，但当涉及到计算密集型任务或者需要处理海量数据时，它的原生速度就显得有些吃力了。我曾经花费了无数的时间去尝试各种零散的优化方法，从选择合适的数据结构到使用一些内置函数，但收效甚微。这本书的出现，给了我一个系统学习和解决这个问题的契机。我非常期待它能够深入剖析Python的执行机制，让我明白那些“慢”的原因究竟出在哪里，是GIL的限制，还是内存管理的问题，亦或是某些低效的算法实现。我希望书中能够提供一些“硬核”的解决方案，例如如何有效地利用Cython、Numba等工具来加速Python代码，以及如何通过并行计算和分布式计算来突破单核CPU的限制。我设想，这本书就像是一位经验丰富的“工程师”，能够一步步地教我如何“调校”我的Python程序，让它从“普通跑车”变成“F1赛车”。我尤其看重书中是否能提供大量的实际案例和代码示例，让我能够将学到的知识融会贯通，并在自己的项目中得到应用，切实提升我的开发效率和程序性能。
评分这本书的书名《High Performance Python》就像一个闪耀的灯塔，指引着我在Python性能优化的海洋中前进。我是一名数据工程师，每天都要面对大量的数据处理和ETL任务，而Python在这方面的表现，有时确实让我感到力不从心。特别是在处理TB级别的数据集时，普通的Python脚本运行起来简直是“龟速”。我迫切需要一本能够深入浅出地讲解如何优化Python代码，使其达到接近原生语言性能的书籍。我期望这本书能够提供一些“内功心法”，让我能够从根本上理解Python的性能瓶颈，比如GIL（全局解释器锁）对多线程的影响，以及如何通过各种技术手段来规避或利用它。我非常期待书中能够详细讲解像Cython、Numba这样的即时编译器（JIT）或者静态编译器，以及如何将它们集成到现有的Python项目中。此外，我对于如何利用C/C++扩展来提升Python性能也充满了兴趣，这感觉就像是给Python注入了“超能力”。我希望这本书不仅仅是理论的罗列，更能提供一些实际的案例分析，展示如何将这些优化技术应用到真实的项目中，并取得显著的效果。我希望它能够教会我如何成为一个“Python炼金术士”，将平淡无奇的代码转化为飞速运行的程序，从而在激烈的技术竞争中脱颖而出，提升工作效率，解决更具挑战性的工程问题。
评分这本书的书名《High Performance Python》在第一时间就抓住了我的眼球。我是一名在金融领域工作的量化分析师，日常工作中需要进行大量的数值计算、回测和策略开发，而Python是我们最常用的工具。然而，随着模型复杂度日益增加，以及需要处理的数据量越来越大，Python的原生性能瓶颈就愈发明显，动辄数小时甚至数天的计算时间，实在令人头疼。因此，我一直在寻找一本能够系统性地讲解如何优化Python代码，使其在速度上实现质的飞跃的书籍。我希望这本书能够深入剖析Python的性能优化技术，从数据结构和算法的选择，到如何利用NumPy、Pandas等科学计算库进行高效操作，再到如何通过Cython、Numba等工具加速代码执行，甚至是如何利用GPU进行并行计算。我设想，这本书就像是一本“量化交易中的Python加速指南”，能够教授我如何在有限的时间内完成更多的分析和实验，从而更快地发现和验证交易策略。我尤其期待书中能够提供一些针对金融领域常见场景的优化案例，例如如何高效地处理时间序列数据，如何进行大规模的 Monte Carlo 模拟等。我希望这本书能够让我从一个“Python新手”成长为一个能够驾驭高性能Python的“量化大师”。
评分拿到这本书的时候，我第一眼就被它厚实的装帧和高质量的纸张所吸引。这绝对不是那种随随便便就可以出版的书。封面上“High Performance Python”几个字，像是给我敲响了警钟，也像是给了我一个承诺——它承诺要揭示如何让我的Python代码跑得更快，更有效率。我之所以选择这本书，是因为在我的日常工作中，经常会遇到一些性能瓶颈，尤其是在进行大规模数据处理和机器学习模型训练的时候，Python的执行速度有时会成为一个巨大的阻碍。我曾尝试过一些零散的网络教程，但总觉得不成体系，而且很多内容要么太浅显，要么就是过于晦涩。这本书的出现，让我看到了希望。我期待它能系统地梳理出Python性能优化的方方面面，从数据结构的选择，到算法的设计，再到如何利用第三方库和工具，甚至可能涉及到底层C语言的集成。我特别好奇它会如何讲解多线程、多进程和异步编程这些话题，毕竟这些都是提升Python性能的关键所在。我设想，这本书可能会像一本武林秘籍，里面记载着各种精妙的内功心法和招式，只要勤加练习，就能练就一身“飞檐走壁”的好功夫。我希望书中的讲解能够由浅入深，既有理论的高度，又有实践的深度，能够让我这个“江湖新手”也能看得懂，并且学得会。同时，我也关注它是否有关于性能分析和调试的章节，因为在我看来，找出代码的“慢”在哪里，比盲目地进行优化更为重要。
评分我之所以对《High Performance Python》这本书抱有如此高的期望，很大程度上是因为我长期以来在Python编程中遇到的一个痛点：速度。尽管Python以其易读性和快速开发而闻名，但当涉及到处理海量数据、运行复杂的计算密集型任务时，它的原生性能往往会成为一个明显的瓶颈。我曾经花费大量的时间去寻找各种零散的优化技巧，但效果总是参差不齐，而且很多时候都停留在表面。这本书的标题直接点出了我最关心的问题，我希望它能够提供一套系统性的解决方案，而非仅仅是零散的技巧。我期待书中能够深入剖析Python的执行机制，揭示导致性能低下的根源，并在此基础上提供行之有效的优化策略。例如，我非常想了解如何更有效地利用NumPy和Pandas等库，因为它们在数据科学领域是不可或缺的。同时，我也对书中关于并发和并行处理的讲解充满了好奇，比如如何正确使用多线程、多进程以及异步IO来充分利用多核CPU的优势。我设想，这本书可能就像一位经验丰富的“炼丹师”，能够教我如何将普通的“草药”（Python代码）炼制成“灵丹妙药”（高性能程序），让我能够处理更复杂的任务，节省宝贵的时间。我尤其希望书中能够包含丰富的代码示例，并辅以清晰的解释，让我能够将理论知识快速地转化为实践能力，真正地提升我编写Python代码的“内功”。
评分我之所以对《High Performance Python》这本书抱有如此浓厚的兴趣，是因为它直接触及了我作为一名AI研究员的核心需求。在AI领域，模型训练和推理的效率至关重要，而Python作为主流的开发语言，其性能往往是限制研究进展的一个关键因素。我经常需要处理海量的训练数据，运行计算密集型的深度学习模型，而Python的执行速度，在某些时候，确实成为了一个令人头痛的瓶颈。我期待这本书能够提供一套系统性的方法论，深入剖析Python的性能优化技术，而不仅仅是一些零散的技巧。我希望它能详细讲解如何利用NumPy、SciPy等底层库进行高效的数值计算，如何通过并行计算和分布式计算来充分利用计算资源，以及如何使用Cython、Numba等工具来加速Python代码。我设想，这本书就像一本“AI研究者的Python加速手册”，能够教会我如何将我的Python代码“武装到牙齿”，使其能够以最快的速度完成模型训练和推理，从而缩短研究周期，更快地迭代和创新。我特别希望书中能够提供一些与深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）相结合的性能优化案例，因为这正是我日常工作中经常遇到的场景。
评分我第一次注意到《High Performance Python》这本书，是在一个技术论坛上，有人推荐它作为提升Python编程效率的必读之作。作为一名多年使用Python进行Web开发的程序员，我深知其在灵活性和开发速度上的优势，但同时也饱受其在某些场景下性能瓶颈的困扰，尤其是在处理高并发请求或者进行复杂数据计算的时候。因此，这本书的标题——“High Performance Python”——简直就是为我量身定做的。我期待它能够深入地讲解Python的性能优化技术，不仅仅是那些显而易见的技巧，而是能够触及到Python解释器底层，理解GIL（全局解释器锁）的工作原理，以及如何通过多线程、多进程、协程等并发模型来有效地利用多核CPU资源。我特别希望书中能够介绍一些将Python代码与C/C++、Rust等更底层的语言结合的方法，以实现极致的性能提升。我设想，这本书就像一本“Python性能调优秘籍”，能够让我掌握各种“绝世武功”，将那些运行缓慢、效率低下的Python程序，改造成疾如闪电、高效运行的“利器”。我希望书中能够包含大量的实际代码示例，并附带详细的解释和性能分析，让我能够将学到的知识立即应用到实际项目中，并看到显著的性能提升，从而在激烈的技术竞争中保持领先地位。
评分这本书的封面设计倒是挺吸引人的，深邃的蓝色背景，配上醒目的橙色字体，给人一种科技感和专业感。我当时在书店里翻了翻，虽然我并不是Python的深度使用者，但它的标题“High Performance Python”立刻引起了我的兴趣。我一直在思考如何在我的数据分析工作流程中提升效率，尤其是在处理大量数据时，Python的速度瓶颈有时会让我感到沮丧。这本书的出现，仿佛给我指明了一个方向，让我对能够优化Python代码，实现更快的执行速度充满了期待。我特别好奇书中会讲解哪些具体的优化技巧，例如是否会涉及到一些底层原理的剖析，或者是关于并发、并行处理的深入探讨。我设想，这本书也许会像一个宝藏地图，带领我去发现那些隐藏在Python代码中的性能“陷阱”，并提供切实可行的“解药”。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供大量的代码示例，让我能够边学边练，真正将书中的知识转化为实际的技能。要知道，理论知识固然重要，但没有实践的支撑，一切都只是空中楼阁。我还在考虑，这本书的受众定位是怎样的？是面向初学者，还是已经有一定Python基础的开发者？如果是后者，我希望它能提供一些更具挑战性的内容，能够帮助我突破现有的瓶颈，达到一个新的技术高度。我一直认为，学习编程的过程，就像是在不断地探索未知领域，而这本书，我希望它能成为我探索Python高性能编程领域的得力助手。
评分这本书的书名《High Performance Python》就像一盏指路明灯，照亮了我一直在探索的领域。作为一名在游戏开发行业工作的程序员，我深知性能对于游戏流畅度至关重要。虽然我们常用的游戏引擎通常有C++等高性能语言编写，但Python在快速原型开发、工具链构建以及某些逻辑脚本编写方面仍然有着不可替代的作用。然而，Python在速度上的短板，有时会成为游戏开发中的一个痛点，尤其是在处理大量游戏对象、进行复杂的物理模拟或者AI逻辑计算时。我希望这本书能够深入地讲解如何优化Python代码，使其能够在游戏开发中发挥更大的作用，而不会成为性能的“拖油瓶”。我特别期待书中能够介绍一些在游戏开发领域常见的Python性能优化技巧，例如如何有效地管理内存，如何进行高效的碰撞检测，以及如何利用Python与C++混合编程来提升关键模块的性能。我设想，这本书就像一本“游戏开发的Python性能圣经”，能够让我掌握如何在Python中编写出既易于开发又足够高效的代码，从而能够更专注于游戏的创意和玩法设计，而不是被性能问题所困扰。我希望书中能够包含一些实际的游戏开发案例，展示如何将这些优化技术应用到游戏中，并带来显著的性能提升。
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