Скачать [БХВ] Высокопроизводительный Python. 3-е изд. [Миха Горелик, Йен Освальд]

[Джокер]

Складчина: [БХВ] Высокопроизводительный Python. 3-е изд. [Миха Горелик, Йен Освальд]



Книга посвящена методам повышения производительности кода на Python. Рассматриваются профилирование, оптимизация структур данных, векторизация с NumPy, обработка данных с Pandas, Dask и Polars, компиляция с Cython и Numba, асинхронный ввод-вывод, многопроцессорность, кластерные вычисления и работа с большими данными. Приведены практические примеры и реальные кейсы. В третьем издании добавлены разделы о GPU-вычислениях, нейросетях и генеративном ИИ, а также обновлен материал по современным инструментам оптимизации.

Для Python- разработчиков и специалистов по данным

Ваш код на Python может работать правильно, но что если ему нужно работать быстрее? Эта книга покажет вам, как на практике находить узкие места в производительности и значительно ускорять код в программах, работающих с большими объемами данных. В ней объясняются фундаментальные основы, стоящие за типичными проектными решениями, что помогает опытным программистам глубже понять их реализацию на Python.

Как использовать преимущества многоядерных архитектур или компиляции? Или как построить систему, которая масштабируется за пределы оперативной памяти или использует GPU? Авторы предлагают конкретные решения многих проблем и делятся реальными историями из деятельности компаний, которые используют высокопроизводительный код на Python для извлечения данных с помощью генеративного искусственного интеллекта, внедрения машинного обучения в производство и многого другого.

Получите глубокое понимание NumPy, Cython и профилировщиков
Узнайте, как Python скрывает детали архитектуры компьютера
Используйте профилирование для поиска узких мест по загрузке процессора и памяти
Выбирайте подходящие структуры данных для повышения эффективности программ
Ускоряйте матричные и векторные вычисления
Быстро обрабатывайте DataFrames с помощью Pandas, Dask и Polars
Ускоряйте нейросети и вычисления на GPU
Используйте Cython, Numba и PyPy для компиляции программ на Python в оптимизированный машинный код
Управляйте параллельными операциями ввода-вывода и вычислениями
Масштабируйте параллельные вычисления на локальные и удаленные кластеры
Страниц 496
Формат скан pdf
Цену установит организатор




СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ

Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться