Padroneggiare Python ad alte prestazioni

Recensioni dei lettori

Il libro “High Performance Python” copre un'ampia gamma di argomenti relativi alla codifica, al profiling e all'ottimizzazione di Python. Fornisce una buona introduzione alle tecniche di miglioramento delle prestazioni, anche se tende a mancare di profondità in alcune aree. Si segnalano in particolare i capitoli sugli strumenti di profiling, sull'ottimizzazione del codice, sul multithreading e sulle librerie per i calcoli numerici. Sebbene molti lettori lo abbiano trovato istruttivo, alcuni hanno ritenuto che affrontasse argomenti complessi in modo frettoloso.

⬤ Copre un'ampia varietà di argomenti preziosi
⬤ buono per comprendere il profiling e l'ottimizzazione
⬤ esempi utili
⬤ utile sia per i principianti che per i programmatori esperti
⬤ capitoli informativi sul multithreading e sulle librerie numeriche.

⬤ Manca di profondità in molti argomenti
⬤ alcuni capitoli sembrano affrettati
⬤ copertura insufficiente di PyPy
⬤ il capitolo conclusivo avrebbe potuto essere più esaustivo
⬤ può essere opprimente per i principianti.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Mastering Python High Performance

Contenuto del libro:

Misurare, ottimizzare e migliorare le prestazioni del vostro codice Python con questa guida facile da seguire

Informazioni su questo libro

Imparate a conoscere gli aspetti positivi e negativi della programmazione delle prestazioni in Python Imparate a utilizzare nuovi strumenti innovativi che vi aiuteranno a migliorare i vostri script Una guida concettuale, passo dopo passo, che vi insegnerà a ottimizzare e a mettere a punto i vostri pezzi di codice critici.

Per chi è questo libro

Se siete sviluppatori Python e volete migliorare la velocità dei vostri script o semplicemente volete portare le vostre capacità al livello successivo, questo libro è perfetto per voi.

Cosa imparerete

Padroneggiare l'ottimizzazione del codice passo dopo passo e imparare a usare i diversi strumenti Capire cos'è un profiler e come leggere i suoi risultati Interpretare i risultati visivi degli strumenti di profilazione e migliorare le prestazioni del vostro script Usare Cython per creare applicazioni veloci usando Python e C Sfruttare PyPy per migliorare le prestazioni del codice Python Ottimizzare il codice per lo scricchiolio dei numeri con NumPy, Numba, Parakeet e Pandas

In dettaglio

Sapere semplicemente scrivere un codice non è sufficiente; in caso di codice mission-critical, ogni bit di memoria e ogni ciclo della CPU contano, e saper spremere ogni briciola di potenza di elaborazione dal proprio codice è un'abilità cruciale e ricercata. Al giorno d'oggi, Python viene utilizzato per molti progetti scientifici e, a volte, i calcoli eseguiti in questi progetti richiedono un'accurata messa a punto. I profiler sono strumenti progettati per aiutare a misurare le prestazioni del codice e per aiutare l'utente durante il processo di ottimizzazione, quindi sapere come usarli e leggere i loro risultati è molto utile.

Questo libro parte dalle basi e passa progressivamente ad argomenti più avanzati. Imparerete tutto, dal profiling fino alla scrittura di un'applicazione reale e all'applicazione di una serie completa di strumenti per migliorarla in vari modi. Nel mezzo, vi fermerete a conoscere i principali profiler utilizzati in Python e alcuni strumenti grafici che vi aiuteranno a dare un senso ai loro risultati. Si passerà poi dalle tecniche di ottimizzazione generiche a quelle specifiche di Python, passando per i principali costrutti del linguaggio che vi aiuteranno a migliorare la vostra velocità senza grandi cambiamenti. Infine, il libro tratta di alcune librerie specifiche per il calcolo dei numeri e di come utilizzarle correttamente per ottenere la massima velocità.

Dopo aver letto questo libro, saprete come prendere qualsiasi codice Python, tracciarne il profilo, scoprire dove sono i colli di bottiglia e applicare diverse tecniche per eliminarli.

Stile e approccio

Questa guida pratica e facile da seguire vi aiuterà a migliorare le vostre capacità di ottimizzazione migliorando il codice del mondo reale.