作者简介

Micha Gorelick在bitly公司从事与数据打交道的工作,并负责建立了快速前进实验室(Fast Forward Labs),研究从机器学习到高性能流算法领域的问题。
Ian Ozsvald是ModelInsight.io的数据科学家和教师,有着超过十年的编程,这几年一直在英国从事关于数据科学和高性能计算方面的咨询工作。

内容简介

本书共有12章,围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题:计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后,通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。

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豆瓣评论

  • 软绵绵的小熊猫
    前面是Numpy和Scipy说明书,后面告诉干脆直接用PyPy和Cython这种JIT或者AOT的工具。。。10-06
  • Tennant
    内容还不如直接Google,翻译也不敢恭维。。11-03
  • yuedong
    这本书内容显得很宽泛杂乱,什么都说到所以会有所收获,但是每一种都没说清楚,一上来就是一段程序统计结果分析,有点像写论文的实验部分,我就直接看结论,哪种好,好多少,可是结论好多都不清晰。07-23
  • Jun
    很广的性能优化话题,限于篇幅深度不足12-17
  • swift
    把编写高性能Python的各种场景和手段介绍了一遍,拓展知识面很有意义。但师傅领进门,修行在个人。要想用起来,还是要自己更深入的研究特定技术的细节,比如:Cython和asyncio,dataclass的冲突等等,实践中不可避免的会遇到,要自行找解法。10-27

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