📚Python性能优化，你应该知道的事📚
🔥《Python性能分析与优化》是一本由乌拉圭多格里奥（Fernando Doglio）所著的书籍，该书于2016年6月由人民邮电出版社出版。
🚀这本书主要介绍了如何对Python代码进行性能分析和优化，对于想要提升Python代码性能的开发者来说是一本非常有价值的参考书籍。
🌟在内容方面，本书首先介绍了Python性能分析的基础知识，包括常见的性能分析工具和技术。接下来，作者详细介绍了如何使用Python内置的性能分析工具，如timeit和cProfile等，以及第三方性能分析工具，如PyPy和CPython等。此外，书中还介绍了常见的Python代码优化技巧，如减少循环次数、使用列表推导式、使用生成器等。
🎉从读者的反馈来看，这本书的内容相对简单，但正是由于其内容的浅显性，使得初学者可以更好地理解和掌握Python性能分析与优化的相关知识。同时，书中提到的可视化运行时间图等概念也能够帮助读者更好地理解代码的性能瓶颈。
✨本书还强调了优化代码的重要性。只有通过优化代码，才能够有效地提升代码的运行效率，从而更好地满足实际应用的需求。在书中，作者也分享了一些自己的优化经验，这些经验对于读者来说是非常有价值的参考。
💡《Python性能分析与优化》是一本非常实用的书籍，它不仅介绍了Python性能分析的基础知识和常见工具，还深入浅出地介绍了如何对Python代码进行优化。这本书对于想要提升Python代码性能的开发者来说是非常有价值的参考书籍。
举一个书中的例子：并行与并发
这两个术语经常同时出现，并且被混用，但它们其实是完全不同的概念。并行是指两个或多个进行同时运行。这在多核心平台上可以实现，比如每个处理器上运行一个进程。
并发是指在同一个处理器上运行多个进程。在操作系统中，通常使用时隙（time slicing）技术来解决这类问题。但是，这种办法并非真正的并发，只是由于处理器切换任务的速度非常快，看起来像是并行。
并发是现代操作系统常用的技术。因为这种技术与计算机处理器的数量无关，所以操作系统需要同时运行多个系统任务，而且还要满足用户的任何需求。为了解决这类问题，操作系统首先需要时刻关注处理器的任务调度时间表，记录每个任务需要的运行时间，然后在不同任务之间进行上下文切换，给每个任务一个时隙。
现在让我们回到本章一开始提到的问题：如何在Python程序中实现并行或并发呢？这正是多线程和多进程的作用所在。
书籍信息
书名：Python性能分析与优化
作者：FernandoDoglio
评分：7
出版日期：2016-06-01
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115424228
页数：178
定价：45
内容简介
全面掌握Python代码性能分析和优化方法，消除性能瓶颈，迅速改善程序性能！
对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。
本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。最后介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得最佳性能。
如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。
通过阅读本书，你将能够：
- 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具
- 理解性能分析器的概念，学会如何观察输出结果
- 利用性能分析工具解释可视化的性能输出结果，改善脚本的性能
- 用Cython快速创建Python与C语言混合的应用程序
- 利用PyPy改善Python代码的性能
- 通过Numba、Parakeet和pandas优化数据处理代码
书籍目录
版权声明
译者序
前言
本书内容
本书需要的工具
目标读者
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致谢
第 1 章 性能分析基础
1.1 什么是性能分析
1.1.1 基于事件的性能分析
1.1.2 统计式性能分析
1.2 性能分析的重要性
1.3 性能分析可以分析什么
1.3.1 运行时间
1.3.2 瓶颈在哪里
1.4 内存消耗和内存泄漏
1.5 过早优化的风险
1.6 运行时间复杂度
1.6.1 常数时间——O(1)
1.6.2 线性时间——O(N)
1.6.3 对数时间——O(Logn)
1.6.4 线性对数时间——O(N Logn)
1.6.5 阶乘时间——O(N!)
1.6.6 平方时间——O(N2)
1.7 性能分析最佳实践
1.7.1 建立回归测试套件
1.7.2 思考代码结构
1.7.3 耐心
1.7.4 尽可能多地收集数据
1.7.5 数据预处理
1.7.6 数据可视化
1.8 小结
性能分析器
2.1 认识新朋友：性能分析器
2.2 CProfile
2.2.1 工具的局限
2.2.2 支持的API
2.2.3 Stats类
2.2.4 性能分析示例
2.3 Line_profiler
2.3.1 Kernprof
2.3.2 Kernprof注意事项
2.3.3 性能分析示例
2.4 小结
第 3 章 可视化——利用GUI理解性能分析数据
3.1 KCacheGrind/Pyprof2calltree
3.1.1 安装
3.1.2 用法
3.1.3 性能分析器示例：TweetStats
3.1.4 性能分析器示例：倒排索引
3.2 RunSnakeRun
3.2.1 安装
3.2.2 使用方法
3.2.3 性能分析示例：最小公倍数
3.2.4 性能分析示例：用倒排索引查询
3.3 小结
第 4 章 优化每一个细节
4.1 函数返回值缓存和函数查询表
4.1.1 用列表或链表做查询表
4.1.2 用字典做查询表
4.1.3 二分查找
4.1.4 查询表使用案例
4.2 使用默认参数
4.3 列表综合表达式与生成器
4.4 Ctypes
4.4.1 加载自定义Ctypes
4.4.2 加载一个系统库
4.5 字符串连接
4.6 其他优化技巧
4.7 小结
第 5 章 多线程与多进程
5.1 并行与并发
5.2 多线程
5.3 线程
5.3.1 用Thread模块创建线程
5.3.2 用Threading模块创建线程
5.4 多进程
Python多进程
5.5 小结
第 6 章 常用的优化方法
6.1 PyPy
6.1.1 安装PyPy
6.1.2 JIT编译器
6.1.3 沙盒
6.1.4 JIT优化
6.1.5 代码示例
6.2 Cython
6.2.1 安装Cython
6.2.2 建立一个Cython模块
6.2.3 调用C语言函数
6.2.4 定义类型
6.2.5 定义函数类型
6.2.6 Cython示例
6.2.7 定义类型的时机选择
6.2.8 限制条件
6.3 如何选择正确的工具
6.3.1 什么时候用Cython
6.3.2 什么时候用PyPy
6.4 小结
第 7 章 用Numba、Parakeet和Pandas实现极速数据处理
7.1 Numba
7.1.1 安装
7.1.2 使用Numba
7.2 Pandas工具
7.2.1 安装Pandas
7.2.2 用Pandas做数据分析
7.3 Parakeet
7.3.1 安装Parakeet
7.3.2 Parakeet是如何工作的
7.4 小结
第 8 章 付诸实践
8.1 需要解决的问题
8.1.1 从网站上抓取数据
8.1.2 数据预处理
8.2 编写初始代码
8.2.1 分析代码性能
8.2.2 数据分析代码的优化
8.3 小结
