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Gao xiao neng Python cheng shi she ji = High performance Python /
高效能 Python 程式設計 = High performance Python /
Detailed summary in vernaculer field.
| Clasificación: | Libro Electrónico |
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| Autores principales: | , |
| Otros Autores: | |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Chino Inglés |
| Publicado: |
[Place of publication not identified] :
GoTop Information, Inc.,
[2015]
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| Edición: | [First edition]. |
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| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
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| 880 | |6 520-02/$1 |a 「儘管在學界與業界都非常普遍，但 Python 經常因為在實際應用上過於緩慢而遭人詬病，這本書透過詳盡的策略介紹，將那些誤解與疑慮通通掃除掉，讓我們能夠利用 Python 建立快速且具高度擴充性的計算機制。」 -- Jake VanderPlas, 華盛頓大學 你的 Python 程式碼可能運作無誤，但你需要它執行得更快速。透過探索設計選項背後的基礎理論，這本實用指南幫助你對 Python 實作獲得更深入的瞭解。你將學習如何找出效能瓶頸，並且在高資料量(high-data-volume)的程式中大幅加快你的程式碼運作。 如何善用多核心架構或叢集？或者建立能夠擴充及縮小規模，但又不失可靠性的系統？有經驗的 Python 程式人員將學到這些議題與其他問題的具體解法，並且獲悉各家公司利用高效能 Python 從事社群媒體分析(social media analytics)，機器學習(machine learning)，以及各種議題的英雄史。 ‧更深入理解 numpy，Cython 及效能分析器 ‧熟悉 Python 如何抽象化底層的電腦架構 ‧利用效能分析尋找 CPU 時間與記憶體使用量的瓶頸 ‧透過選擇合適的資料結構撰寫有效率的程式 ‧加速矩陣與向量計算 ‧使用工具將 Python 編譯成機器碼 ‧並行管理多個 I/O 與計算操作 ‧將 multiprocessing 程式碼轉換成執行在本地或遠端的叢集上 ‧使用較少的 RAM 解決大型的問題. | ||
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