Cython: Guida per i programmatori Python

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce un'introduzione completa e ben scritta a Cython, evidenziando la sua capacità di migliorare le prestazioni di Python traducendo il codice in C/C++. Sebbene sia apprezzato per la sua chiarezza e profondità, alcuni utenti hanno notato che potrebbe essere eccessivamente prolisso e che alcune parti del contenuto sono ripetitive della documentazione ufficiale. È più adatto a lettori con una certa preparazione in Python e C/C++. Nel complesso, si raccomanda come una risorsa preziosa per chi vuole migliorare le prestazioni del codice Python.

⬤ Spiegazioni chiare e ben scritte
⬤ copertura completa di Cython
⬤ efficace per velocizzare il codice Python
⬤ buono per lettori con esperienza in Python e C/C++
⬤ presentazione concisa e non dispersiva
⬤ include esempi pratici
⬤ impatto positivo su calcoli numerici e simulazioni.

⬤ Presuppone una conoscenza preliminare di Python e C/C++
⬤ alcuni lettori l'hanno trovato ridondante rispetto alla documentazione ufficiale
⬤ percepisce verbosità e informazioni non necessarie
⬤ potrebbe non essere adatto ai principianti assoluti di C.

(basato su 27 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Cython: A Guide for Python Programmers

Contenuto del libro:

Creare software che combini l'espressività di Python con le prestazioni e il controllo di C (e C++). È possibile grazie a Cython, il compilatore e il linguaggio di programmazione ibrido utilizzato da pacchetti fondamentali come NumPy, e di spicco in progetti come Pandas, h5py e scikits-learn.

In questa guida pratica, imparerete come usare Cython per migliorare le prestazioni di Python, fino a 3000 volte, e per integrare facilmente le librerie C e C++ in Python. L'autore Kurt Smith vi guida attraverso le funzionalità di Cython, con esempi di codice ed esercizi pratici approfonditi.

Se siete alle prime armi con Cython o volete approfondire, imparerete come questo linguaggio sia una parte essenziale dell'arsenale di ogni programmatore Python orientato alle prestazioni. Usare la tipizzazione statica di Cython per velocizzare il codice Python Fare esperienza pratica con le funzioni di Cython per potenziare il vostro Python numerico Creare nuovi tipi con Cython - e vedere quanto può essere veloce la programmazione orientata agli oggetti in Python Organizzare efficacemente il codice Cython in moduli e pacchetti separati senza sacrificare le prestazioni Usare Cython per fornire interfacce Pythonic alle librerie C e C++ Ottimizzare il codice con gli strumenti di profilazione a runtime e a tempo di compilazione di Cython Usare la funzione prange di Cython per parallelizzare i loop in modo trasparente con OpenMP