קוד הפייתון שלך עשוי לפעול כהלכה, אבל אתה צריך שהוא ירוץ מהר יותר. מעודכן עבור Python 3, מהדורה מורחבת זו מראה לכם כיצד לאתר צווארי בקבוק בביצועים ולהאיץ משמעותית את הקוד שלכם בתוכניות עם נפח נתונים גבוה. על ידי חקירת התיאוריה הבסיסית מאחורי בחירות עיצוב, High Performance Python עוזר לך להשיג הבנה מעמיקה יותר של היישום של פייתון.
כיצד אתה מנצל ארכיטקטורות מרובות ליבות או אשכולות? או לבנות מערכת שמסוגלת להתרחב ולהצטמצם מבלי לאבד אמינות? מתכנתי פייתון מנוסים ילמדו פתרונות קונקרטיים לנושאים רבים, יחד עם סיפורי מלחמה מחברות המשתמשות בפייתון בעל ביצועים גבוהים לניתוח מדיה חברתית, למידת מכונה בפרודקשן ועוד.
השג הבנה טובה יותר של NumPy, Cython ופרופיילרים
למדו כיצד פייתון מפשטת את ארכיטקטורת המחשב הבסיסית
השתמש בפרופיילינג כדי למצוא צווארי בקבוק בזמן מעבד ובשימוש בזיכרון
כתוב תוכניות יעילות על ידי בחירת מבני נתונים מתאימים
האצת חישובי מטריצות ווקטורים
השתמש בכלים כדי לקמפל פייתון לקוד מכונה
נהל מספר פעולות קלט/פלט וחישוביות במקביל
המרת קוד ריבוי תהליכים לריצה על אשכולות מקומיים או מרוחקים
פרוס קוד מהר יותר באמצעות כלים כמו Docker
על הסופר
מיכה גורליק ייסד את Fast Forward Labs כמדען מטורף תושב. החברה נרכשה על ידי קלאודרה בשנת 2017. היא עובדת על נושאים רבים מלמידת מכונה ועד אלגוריתמי זרם בעלי ביצועים גבוהים.
יאן הוא מדען נתונים ראשי ומאמן. הוא מארגן במשותף את כנס PyDataLondon השנתי עם 700+ משתתפים ואת המפגש החודשי הנלווה עם 10,000+ חברים.. הוא מנהל את חברת הייעוץ המבוססת למדעי הנתונים Mor Consulting בלונדון ומרצה בכנסים בינלאומיים, לעתים קרובות כמרצה מרכזי. יש לו 17 שנות ניסיון כמנהיג בכיר למדעי הנתונים, מאמן ומאמן צוותים. בשביל הכיף הוא מטייל עם הספרינגר ספניאל האנרגטי שלו, גולש בחוף קורניש ושותה קפה משובח.
החזר על אי אספקה
