Python高性能编程（第2版）

◆本书基于Python 3编写，阐述了如何找出计算密集型程序的性能瓶颈，进而加快代码的执行速度！

◆通过本书，读者还可获悉众多问题的具体解决方案；了解众多公司在使用高性能Python进行社交媒体分析、产品化机器学习等过程中遇到的难事、趣事。

◎ 编辑推荐：

本书包括以下内容：

更牢固地掌握NumPy、Cython和剖析器；

了解Python如何抽象底层的计算机体系结构；

通过剖析找出CPU和内存消耗方面的瓶颈；

选择合适的数据结构来编写高效的程序；

提高矩阵和向量计算的速度；

使用工具将Python代码编译成机器代码；

同时管理多个I/O和计算操作；

对多进程代码进行转换，使其能够在本地或远程集群中运行。

使用Docker等工具更快地部署代码。

◎ 内容简介：

本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用程序的运行速度进行讲解，还介绍了如何解决CPU密集型问题、数据传输和内存密集型问题，如何通过移动数据、PyPy即时编译器和异步I/O提升性能。本书主要包括以下内容：计算机原理、列表和元组、字典和集合、迭代器、Python模块、并发性、集群计算等。最后，本书通过一系列真实案例展现了在应用场景中使用Python时需要注意的问题。

米夏•戈雷利克，Fast Forward Labs联合创始人，致力于探讨与机器学习研究和利用相关的伦理及现实问题。

伊恩•欧日沃尔德，首席数据科学家兼团队指导；PyData伦敦年会的组织者之一；负责运营位于伦敦的咨询公司Mor Consulting Data Science；经常在国际会议上发表演讲。