Programmazione avanzata in Python - Seconda edizione: Accelerare i programmi Python utilizzando tecniche e modelli di progettazione comprovati

Recensioni dei lettori

Il libro “Advanced Python Programming” di Quan Nguyen è una guida completa incentrata su tecniche avanzate e ottimizzazioni per la programmazione Python. Sebbene sia lodato per la sua profondità e per gli approfondimenti pratici, si nota che il contenuto è più adatto ai programmatori esperti che ai principianti. Alcuni lettori l'hanno trovato impegnativo, soprattutto nelle sezioni iniziali che approfondiscono le ottimizzazioni di Python piuttosto che saltare direttamente ai modelli di progettazione.

⬤ Tratta in modo approfondito le tecniche avanzate di Python, tra cui l'ottimizzazione, la concorrenza e i design pattern.
⬤ Utilizza esempi pratici, come un simulatore di particelle, per migliorare l'apprendimento attraverso l'applicazione.
⬤ Utile per programmatori di livello intermedio e avanzato, fornisce spunti di riflessione applicabili in ambito professionale.
⬤ Capitoli ben ritmati che facilitano la lettura, nonostante la lunghezza del libro.
⬤ Contenuti rilevanti per chi si prepara ai colloqui tecnici.

⬤ I primi due terzi del libro possono essere impegnativi e non immediatamente rilevanti per chi è alla ricerca di design pattern.
⬤ Alcuni importanti argomenti di Python, come le docstring e alcune librerie, non sono trattati in modo approfondito.
⬤ Il libro presuppone una notevole conoscenza preliminare di Python, il che lo rende inadatto ai principianti.
⬤ Alcuni lettori hanno ritenuto che, pur essendo ottimo per i ricercatori, manchi di alcuni approfondimenti per gli ingegneri del software professionisti.

(basato su 8 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Advanced Python Programming - Second Edition: Accelerate your Python programs using proven techniques and design patterns

Contenuto del libro:

Scrivere applicazioni veloci, robuste e altamente riutilizzabili utilizzando l'ottimizzazione interna di Python, gli strumenti più avanzati di benchmarking delle prestazioni e le librerie all'avanguardia.

Caratteristiche principali:

⬤ Benchmark, profilo e accelerazione dei programmi Python grazie agli strumenti di ottimizzazione.

⬤ Scala le applicazioni su più processori con la programmazione concorrente.

⬤ Realizzare applicazioni robuste e riutilizzabili utilizzando modelli di progettazione efficaci.

Descrizione del libro:

Le potenti capacità di Python di implementare programmi robusti ed efficienti lo rendono uno dei linguaggi di programmazione più richiesti.

In questo libro esplorerete gli strumenti che vi permettono di migliorare le prestazioni e di portare i vostri programmi Python a un livello superiore.

Il libro inizia esaminando le librerie integrate ed esterne che semplificano le attività del ciclo di sviluppo, come il benchmarking, il profiling e l'ottimizzazione. Successivamente, si affronta l'uso di strumenti specializzati, come librerie e compilatori dedicati, per aumentare le prestazioni in operazioni che richiedono numeri, come l'addestramento di modelli di apprendimento automatico.

Il libro tratta della concorrenza, una delle principali soluzioni per rendere i programmi più efficienti e scalabili, e delle varie tecniche di programmazione concorrente come il multithreading, il multiprocessing e la programmazione asincrona.

Comprenderete anche i problemi più comuni che causano comportamenti indesiderati nei programmi concorrenti.

Infine, lavorerete con un'ampia gamma di modelli di progettazione, tra cui modelli creativi, strutturali e comportamentali che vi permetteranno di affrontare sfide complesse di progettazione e architettura, rendendo i vostri programmi più robusti e manutenibili.

Alla fine del libro, sarete esposti a un'ampia gamma di funzionalità avanzate in Python e sarete dotati delle conoscenze pratiche necessarie per applicarle ai vostri casi d'uso.

Che cosa imparerete:

⬤ Scrivere codice numerico efficiente con NumPy, pandas e Xarray.

⬤ Utilizzare Cython e Numba per ottenere prestazioni native.

⬤ Trovare i colli di bottiglia nel codice Python utilizzando i profiler.

⬤ Ottimizzare i modelli di apprendimento automatico con JAX.

⬤ Implementare programmi multithread, multiprocesso e asincroni.

⬤ Risolvere i problemi più comuni della programmazione concorrente, come i deadlock.

⬤ Affrontare le sfide dell'architettura con i design pattern.

Per chi è questo libro:

Questo libro si rivolge ai programmatori Python di livello intermedio ed esperto che desiderano scalare le proprie applicazioni in modo sistematico e robusto. Questo libro sarà utile a programmatori di diversa estrazione, tra cui ingegneri del software, programmatori scientifici e architetti del software.