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本书主要介绍如何让Python 程序发挥强大性能,内容涵盖针对数值计算和科学代码的优化,以及用于提高Web 服务和应用响应速度的策略。具体内容有:基准测试与剖析、纯粹的Python 优化、基于NumPy和Pandas 的快速数组操作、使用Cython 获得C 语言性能、编译器探索、实现并发性、并行处理、分布式处理、高性能设计等。
本书主要介绍如何让Python 程序发挥强大性能,内容涵盖针对数值计算和科学代码的优化,以及用于提高Web 服务和应用响应速度的策略。具体内容有:基准测试与剖析、纯粹的Python 优化、基于NumPy和Pandas 的快速数组操作、使用Cython 获得C 语言性能、编译器探索、实现并发性、并行处理、分布式处理、高性能设计等。
加布丽埃勒·拉纳诺(Gabriele Lanaro)数据科学家、软件工程师,对机器学习、信息检索、数值计算可视化、Web开发、计算机图形学和系统管理有浓厚的兴趣。开源软件包chemlab和chemview的kai发者。现jiu职于Tableau软件公司。