《Python高性能编程（第2版）》——解锁Python速度极限，让代码飞起来！
学习笔记
在Python的世界里，性能往往意味着效率和竞争力。🚀 《Python高性能编程（第2版）》就是这样一本能够带你深入Python性能优化核心的书籍。本书由米夏·戈雷利克和伊恩·欧日沃尔德联合撰写，以其丰富的实战经验和深厚的理论基础，为读者揭示了Python编程的高性能之道。
一、内容概览
本书深入探讨了Python在处理计算密集型任务时的性能优化问题，提供了一系列的工具和策略来加快代码执行速度。从基础的数据结构优化到复杂的并发和集群计算，本书全面覆盖了提升Python程序性能的各个方面。
二、重点内容
- 性能瓶颈分析：教授如何使用剖析器找出程序的性能瓶颈。
- NumPy和Cython应用：介绍如何更牢固地掌握这些库来提升性能。
- 底层计算机体系结构：了解Python是如何抽象底层体系结构的。
- 数据结构选择：指导如何选择最合适的数据结构来提高效率。
- 矩阵和向量计算加速：分享提高相关计算速度的方法。
- 机器代码编译：使用工具将Python代码编译成机器代码以提升性能。
- I/O与计算操作管理：学习如何同时管理多个I/O和计算操作。
三、金句分享
- "优化的第一步是理解你的程序实际上在做什么。" —— 感受：强调了性能优化前的程序理解重要性。
- "选择正确的数据结构可以减少算法复杂度。" —— 感受：提醒我们在编程时对数据结构的选择要慎重。
- "并发不是并行，但它是提高程序性能的关键。" —— 感受：区分并发与并行，同时指出并发的重要性。
- "性能优化是艺术和科学的结合。" —— 感受：形象地描述了性能优化的复杂性。
- "不要过早优化，但也不要忽视性能问题。" —— 感受：平衡了优化的时机和必要性。
- "性能优化没有一劳永逸的解决方案。" —— 感受：提醒我们性能优化是一个持续的过程。
四、读后体会
- 深入浅出：作者用浅显的语言解释了复杂的性能优化概念。
- 实用性强：书中的技巧和工具可以直接应用于实际项目中。
- 案例丰富：通过真实案例学习，更加深刻地理解了理论知识。
- 系统全面：从基础到高级，构建了一个完整的性能优化知识体系。
- 启发思考：书中的许多观点激发了我对性能优化的新思考。
- 更新及时：第2版针对Python 3进行了更新，紧跟技术发展的步伐。
五、编程面试题
- 面试题一：描述一下你如何使用Python的剖析器来定位性能瓶颈。
- 答题思路：首先介绍Python剖析器的基本概念，然后结合个人经验讲述如何使用剖析器定位和解决性能问题。
- 面试题二：在进行大规模数据处理时，你会如何优化Python代码以提高效率？
- 答题思路：从选择合适的数据结构、利用NumPy和Cython等库，到使用并发和集群计算等方面，给出一个综合性的优化方案。
六、同类书籍介绍
- 《Python Cookbook》 —— 提供了大量Python编程的实用技巧和示例，适合希望提升编程技能的开发者。
- 《流畅的Python》 —— 深入探讨了Python的高级特性，适合有一定基础并希望深入学习的读者。
- 《Python并发编程实战》 —— 专注于Python的并发编程，适合需要处理多线程和多进程编程场景的开发者。
书籍信息
书名: Python高性能编程（第2版）（异步图书出品）
作者: [美]米夏·戈雷利克（Micha Gorelick）/[美] 伊恩·欧日沃尔德（Ian Ozsvald）
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
译者: 张海龙
出版年: 2023-8
页数: 375
定价: 119.80元
装帧: 平装
ISBN: 9787115599476
内容简介
◆本书基于Python 3编写，阐述了如何找出计算密集型程序的性能瓶颈，进而加快代码的执行速度！
◆通过本书，读者还可获悉众多问题的具体解决方案；了解众多公司在使用高性能Python进行社交媒体分析、产品化机器学习等过程中遇到的难事、趣事。
◎ 编辑推荐：
本书包括以下内容：
更牢固地掌握NumPy、Cython和剖析器；
了解Python如何抽象底层的计算机体系结构；
通过剖析找出CPU和内存消耗方面的瓶颈；
选择合适的数据结构来编写高效的程序；
提高矩阵和向量计算的速度；
使用工具将Python代码编译成机器代码；
同时管理多个I/O和计算操作；
对多进程代码进行转换，使其能够在本地或远程集群中运行。
使用Docker等工具更快地部署代码。
◎ 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程序的运行速度进行讲解，还介绍了如何解决CPU密集型问题、数据传输和内存密集型问题，如何通过移动数据、PyPy即时编译器和异步I/O提升性能。本书主要包括以下内容：计算机原理、列表和元组、字典和集合、迭代器、Python模块、并发性、集群计算等。最后，本书通过一系列真实案例展现了在应用场景中使用Python时需要注意的问题。
作者简介
米夏•戈雷利克，Fast Forward Labs联合创始人，致力于探讨与机器学习研究和利用相关的伦理及现实问题。
伊恩•欧日沃尔德，首席数据科学家兼团队指导；PyData伦敦年会的组织者之一；负责运营位于伦敦的咨询公司Mor Consulting Data Science；经常在国际会议上发表演讲。
