High Performance Python : Practical Performant Programming for Humans
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Mai 2025, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Your Python code may run correctly, but what if you need it to run faster This practical book shows you how to locate performance bottlenecks and significantly speed up your code in high-data-volume programs. By explaining the fundamental theory behind design choices, this expanded edition of High Performance Python helps experienced Python programmers gain a deeper understanding of Python's implementation. How do you take advantage of multicore architectures or compilation Or build a system that scales up beyond RAM limits or with a GPU Authors Micha Gorelick and Ian Ozsvald reveal concrete solutions to many issues and include war stories from companies that use high-performance Python for GenAI data extraction, productionized machine learning, and more. - Get a better grasp of NumPy, Cython, and profilers - Learn how Python abstracts the underlying computer architecture - Use profiling to find bottlenecks in CPU time and memory usage - Write efficient programs by choosing appropriate data structures - Speed up matrix and vector computations - Process DataFrames quickly with Pandas, Dask, and Polars - Speed up your neural networks and GPU computations - Use tools to compile Python down to machine code - Manage multiple I/O and computational operations concurrently - Convert multiprocessing code to run on local or remote clusters.…
Codice articolo 9781098165963
- Titolo
- High Performance Python : Practical Performant Programming for Humans
- Autore
- Micha Gorelick
- Editore
- O'reilly Media Mai 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098165969
- ISBN 13
- 9781098165963
- Edizione
- terza edizione
- Peso dell'articolo
- 896 grammi
- Dimensioni
- 230x176x33 mm
Your Python code may run correctly, but what if you need it to run faster? This practical book shows you how to locate performance bottlenecks and significantly speed up your code in high-data-volume programs. By explaining the fundamental theory behind design choices, this expanded edition of High Performance Python helps experienced Python programmers gain a deeper understanding of Python's implementation.
How do you take advantage of multicore architectures or compilation? Or build a system that scales up beyond RAM limits or with a GPU? Authors Micha Gorelick and Ian Ozsvald reveal concrete solutions to many issues and include war stories from companies that use high-performance Python for GenAI data extraction, productionized machine learning, and more.
- Get a better grasp of NumPy, Cython, and profilers
- Learn how Python abstracts the underlying computer architecture
- Use profiling to find bottlenecks in CPU time and memory usage
- Write efficient programs by choosing appropriate data structures
- Speed up matrix and vector computations
- Process DataFrames quickly with Pandas, Dask, and Polars
- Speed up your neural networks and GPU computations
- Use tools to compile Python down to machine code
- Manage multiple I/O and computational operations concurrently
- Convert multiprocessing code to run on local or remote clusters
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Informazioni sull’autore
Ian Ozsvald is a chief data Scientist and coach. He co-organizes the annual PyDataLondon conference with 700+ attendees and the associated 15,000+ member monthly meetup. He runs the established Mor Consulting data science consultancy in London and gives conference talks internationally, often as keynote speaker. He has 26 years of experience as a senior data science leader, trainer, and team coach. Noting the absence of advice for senior leaders he established the RebelAI data science leadership community in 2023, having helped many clients at a strategic level since 2015. For fun, he's walked by his high-energy Springer Spaniel, surfs the Cornish coast, and drinks fine coffee. Past talks and articles can be found at https: //ianozsvald.com.
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