ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce. Wydanie II Micha Gorelick, Ian Ozsvald

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce. Wydanie II Micha Gorelick, Ian Ozsvald - okladka książki

Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce. Wydanie II Micha Gorelick, Ian Ozsvald - okladka książki

Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce. Wydanie II Micha Gorelick, Ian Ozsvald - audiobook MP3

Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce. Wydanie II Micha Gorelick, Ian Ozsvald - audiobook CD

Autorzy:
Micha Gorelick, Ian Ozsvald
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
4.4/6  Opinie: 5
Stron:
424
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi

Zajrzyj do książki

Czytaj fragment
Książka
89,00 zł

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Ebook
47,17 zł 89,00 zł (-47%)
35,90 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Dla kogo jest ta książka?

Książka jest przeznaczona dla programistów Pythona na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą skutecznie optymalizować wydajność swoich aplikacji, zarówno w pracy z dużymi zbiorami danych, jak i w środowiskach wymagających przetwarzania równoległego. Doskonale sprawdzi się dla analityków danych, inżynierów oprogramowania, specjalistów DevOps oraz samouków chcących poznać narzędzia takie jak NumPy, Pandas, Cython, Numba czy Docker. Wymagana jest podstawowa znajomość Pythona i umiejętność czytania kodu - wcześniejsze doświadczenie z zaawansowanymi technikami optymalizacji nie jest konieczne, ponieważ książka prowadzi krok po kroku przez praktyczne przykłady i sprawdzone strategie zwiększania wydajności. To idealny wybór dla osób, które chcą podnieść jakość i szybkość działania swoich projektów Pythonowych, wykorzystując najnowsze narzędzia i rozwiązania branżowe.

Czego się nauczysz?

  • Analizowania wydajności kodu Python na poziomie sprzętu i maszyn wirtualnych
  • Wykorzystywania narzędzi profilujących do znajdowania wąskich gardeł w kodzie
  • Optymalizowania struktur danych, takich jak listy, krotki, słowniki i zbiory
  • Tworzenia i stosowania iteratorów oraz generatorów dla oszczędnego przetwarzania danych
  • Przyspieszania obliczeń macierzowych i wektorowych z użyciem NumPy, Pandas i numexpr
  • Kompilowania kodu Python do C z wykorzystaniem Cython, Numba i PyPy
  • Wykorzystywania procesorów graficznych (GPU) i bibliotek takich jak PyTorch do zadań obliczeniowych
  • Programowania asynchronicznego i obsługi operacji wejścia-wyjścia z użyciem async/await, gevent, tornado i aiohttp
  • Równoległego przetwarzania danych przy użyciu modułu multiprocessing i Joblib
  • Tworzenia i zarządzania klastrami obliczeniowymi oraz stosowania kolejek zadań
  • Minimalizowania zużycia pamięci RAM dzięki odpowiednim strukturom danych i narzędziom
  • Stosowania probabilistycznych struktur danych, takich jak filtry Blooma i liczniki LogLog
  • Wdrażania rozwiązań Docker i oceny ich wpływu na wydajność aplikacji
  • Korzystania z narzędzi do inżynierii cech i optymalizacji potoków uczenia maszynowego
  • Zarządzania dużymi projektami i zespołami programistów w kontekście wydajności
  • Wykorzystywania praktycznych wskazówek branżowych do optymalizacji kodu i procesów

Python jest językiem łatwym do opanowania i przyjemnym dla programisty. Jednak łatwość projektowania nie przekłada się na szybkość działania kodu. W konsekwencji przetwarzanie dużych wolumenów danych czy próba skalowania aplikacji kończą się problemami z wydajnością lub niezawodnością. Niekiedy rozwiązaniem jest zastosowanie procesów szeregowych, w innych przypadkach warto sięgnąć do architektury wielordzeniowej, klastrów lub układów GPU. Relatywnie często okazuje się, że dobre wyniki uzyskuje się w efekcie takiego zmodyfikowania technik kodowania, aby przy wykorzystaniu potencjału Pythona stosować sprawdzone metody poprawy wydajności kodu.

Dzięki drugiemu, poszerzonemu i zaktualizowanemu wydaniu tej książki zdobędziesz wszechstronną wiedzę o czynnikach wpływających na wydajność kodu. Dowiesz się, jakie procesy zachodzą w tle komputera, na jakich zasadach odbywa się przydzielanie pamięci, oraz zyskasz nowe spojrzenie na proces kompilacji do postaci kodu maszynowego. Zapoznasz się z zagadnieniem współbieżności i obliczeń klastrowych. Zaczniesz swobodnie posługiwać się najlepszymi narzędziami Pythona, takimi jak NumPy czy moduł multiprocessing. Z pewnością docenisz techniki zapewniające korzystanie z minimum zasobów, takich jak czas procesora czy pamięć RAM. Opisane tu zagadnienia zilustrowano przykładami kodu oraz poradami najlepszych specjalistów z branży.

W książce:

  • narzędzia NumPy, Cython i Docker
  • znajdowanie wąskich gardeł związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci
  • wydajność kodu a odpowiednie struktury danych
  • przyspieszanie obliczeń opartych na macierzach i wektorach
  • zarządzanie wieloma operacjami obliczeniowymi i wejścia-wyjścia
  • przetwarzanie współbieżne i uruchamianie kodu w klastrze

Programowanie w Pythonie: przede wszystkim wydajność i niezawodność!

Wybrane bestsellery

Selling  helion.pl
nformacja o grafice AI Informacja o grafice AI Wybrane elementy graficzne tej sekcji powstały przy wsparciu AI

O autorach książki

Micha Gorelick jest danolożką i ekspertką w dziedzinie uczenia maszynowego. Zajmuje się też dziennikarstwem śledczym. Jest współzałożycielką firmy Fast Forward Labs.

Ian Ozsvald jest danologiem i prelegentem. Współorganizuje coroczną konferencję PyData London, uczestniczy również w innych branżowych konferencjach. Jest twórcą społeczności RebelAI.

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Jakie konkretne techniki optymalizacji wydajności Pythona są omawiane w książce?
Książka przedstawia m.in. profilowanie kodu, efektywne wykorzystanie struktur danych, przyspieszanie obliczeń z użyciem NumPy, kompilację do kodu C (Cython, Numba, PyPy), programowanie asynchroniczne, multiprocessing, klastrowanie, optymalizację pamięci RAM oraz praktyczne wskazówki od ekspertów branżowych.
2. Czy książka zawiera przykłady kodu i praktyczne porady?
Tak, publikacja jest bogata w przykłady kodu oraz konkretne porady dotyczące optymalizacji i poprawy wydajności programów napisanych w Pythonie.
3. Czy znajdę tu informacje o wykorzystaniu Pythona do pracy z dużymi zbiorami danych i obliczeniami równoległymi?
Tak, książka szczegółowo omawia przetwarzanie dużych wolumenów danych, obliczenia macierzowe i wektorowe, programowanie równoległe (multiprocessing, klastry, GPU) oraz narzędzia takie jak NumPy, Pandas, Dask i Docker.
4. Jakie narzędzia i biblioteki do optymalizacji Pythona są opisane w tej książce?
Autorzy opisują m.in.: NumPy, Pandas, Cython, Numba, PyPy, multiprocessing, Joblib, IPython Parallel, Dask, Docker, gevent, tornado, aiohttp oraz narzędzia do profilowania (cProfile, snakeviz, line_profiler, memory_profiler).
5. Czy książka nadaje się jako źródło do nauki zaawansowanych technik programowania w Pythonie?
Tak, publikacja jest przeznaczona dla osób chcących pogłębić swoją wiedzę z zakresu zaawansowanego programowania i optymalizacji wydajności w Pythonie.
6. Czy znajdę tu porady dotyczące optymalizacji pamięci oraz pracy z dużymi tekstami i macierzami?
Tak, książka zawiera rozdziały poświęcone efektywnemu zarządzaniu pamięcią RAM, przechowywaniu dużych zbiorów tekstowych oraz pracy z macierzami i macierzami rzadkimi.
7. Czy książka jest aktualna pod względem narzędzi i technik?
To drugie, poszerzone i zaktualizowane wydanie, które uwzględnia najnowsze narzędzia, biblioteki oraz aktualne praktyki branżowe w zakresie wydajnego programowania w Pythonie.
8. Czy mogę kupić książkę w wersji elektronicznej na Helion.pl?
Tak, na Helion.pl książka dostępna jest w wersji drukowanej oraz elektronicznej (eBook), którą można pobrać bezpośrednio po zakupie.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
89,00 zł
Czasowo niedostępna
Ebook
47,17 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint