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[BOOKデータベースより]
Pythonの高速化技法を学ぶロングセラー書の改訂版。待望のPython3対応。本書ではCPUやメモリ使用量の観点からハイパフォーマンスなコードを書くための考え方や手法を解説します。そのために、パフォーマンスのボトルネックを測定する方法から、最適なデータ構造の選択方法、CythonやNumbaなどのコンパイラの比較、非同期処理、マルチコアCPUの活用法といった最適化のノウハウを、シンプルなサンプルプログラムを使って実際に効果を確認しながら学びます。本書で学べる考え方や手法はPython以外にも適用できるので、ハイパフォーマーを目指すプログラマーは必携の一冊です。
高性能なPythonを理解する
[日販商品データベースより]プロファイリングしてボトルネックを見つける
リストとタプル
辞書と集合
イテレータとジェネレータ
行列とベクトルの計算
Cにコンパイルする
非同期I/O
multiprocessingモジュール
クラスタとジョブキュー
RAM使用量を削減する
現場に学ぶ
Pythonの高速化技法を学ぶロングセラー書の改訂版。Python 3対応!
Pythonの高速化技法を学ぶロングセラー書の改訂版。待望のPython 3対応。本書ではCPUやメモリ使用量の観点からハイパフォーマンスなコードを書くための考え方や手法を解説します。そのために、パフォーマンスのボトルネックを測定する方法から、最適なデータ構造の選択方法、CythonやNumbaなどのコンパイラの比較、非同期処理、マルチコアCPUの活用法といった最適化のノウハウを、シンプルなサンプルプログラムを使って実際に効果を確認しながら学びます。本書で学べる考え方や手法はPython以外にも適用できるので、ハイパフォーマーを目指すプログラマーは必携の一冊です。