Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Advanced Python Programming de Gabriele Lanaro

Advanced Python Programming

Autor Gabriele Lanaro, Quan Nguyen, Sakis Kasampalis
en Limba Engleză Paperback – 22 feb 2019

În volumul Advanced Python Programming, observăm o concentrare riguroasă pe extinderea capabilităților limbajului Python dincolo de scripting-ul convențional, punând accent pe ecosistemul de biblioteci performante precum Dask, PySpark, TensorFlow și Theano. Această lucrare funcționează ca un traseu de învățare integrat, ce reunește expertiza autorilor Gabriele Lanaro, Quan Nguyen și Sakis Kasampalis pentru a transforma codul Python standard într-un sistem robust, capabil de calcule la scară largă.

Remarcăm structura pragmatică a cărții, care pornește de la optimizarea la nivel de procesor, prin NumPy și Cython, până la arhitecturi distribuite pe clustere. Găsim în acest text o analiză detaliată a execuției concurente și paralele, oferind soluții concrete pentru depășirea limitărilor de viteză prin utilizarea asyncio și RxPy. Un element distinctiv este secțiunea dedicată șabloanelor de proiectare (design patterns), unde sunt explicate mecanisme precum adapter sau strategy pentru a asigura scalabilitatea și mentenanța aplicațiilor complexe.

Ca și Michal Jaworski în Expert Python Programming - Fourth Edition, autorii distilează experiență reală în principii acționabile, însă Advanced Python Programming se diferențiază prin focalizarea intensă pe calculul de înaltă performanță (HPC) și procesarea seturilor masive de date. Tonul este tehnic și aplicat, oferind diagrame de flux și exemple de cod care facilitează înțelegerea abstracțiilor complexe din programarea reactivă și arhitectura sistemelor distribuite. Este o resursă esențială pentru cei care doresc să stăpânească instrumentele de profilare și să implementeze structuri de date optimizate în proiecte de anvergură.

Citește tot Restrânge

Preț: 31958 lei

Puncte Express: 479

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 09-23 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781838551216
ISBN-10: 1838551212
Pagini: 672
Dimensiuni: 191 x 235 x 36 mm
Greutate: 1.23 kg
Editura: Packt Publishing

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte dezvoltatorilor care au depășit etapa de începător și vor să construiască sisteme industriale eficiente. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care poate rula algoritmi distribuiți și gestiona concurența fără a sacrifica stabilitatea codului. Este un ghid tehnic complet pentru transformarea aplicațiilor Python lente în soluții de înaltă performanță, utilizând tehnologii moderne de calcul paralel.

Descriere

Create distributed applications with clever design patterns to solve complex problems Key Features Set up and run distributed algorithms on a cluster using Dask and PySpark Master skills to accurately implement concurrency in your code Gain practical experience of Python design patterns with real-world examples Book Description This Learning Path shows you how to leverage the power of both native and third-party Python libraries for building robust and responsive applications. You will learn about profilers and reactive programming, concurrency and parallelism, as well as tools for making your apps quick and efficient. You will discover how to write code for parallel architectures using TensorFlow and Theano, and use a cluster of computers for large-scale computations using technologies such as Dask and PySpark. With the knowledge of how Python design patterns work, you will be able to clone objects, secure interfaces, dynamically choose algorithms, and accomplish much more in high performance computing. By the end of this Learning Path, you will have the skills and confidence to build engaging models that quickly offer efficient solutions to your problems. This Learning Path includes content from the following Packt products: Python High Performance - Second Edition by Gabriele Lanaro Mastering Concurrency in Python by Quan Nguyen Mastering Python Design Patterns by Sakis Kasampalis What you will learn Use NumPy and pandas to import and manipulate datasets Achieve native performance with Cython and Numba Write asynchronous code using asyncio and RxPy Design highly scalable programs with application scaffolding Explore abstract methods to maintain data consistency Clone objects using the prototype pattern Use the adapter pattern to make incompatible interfaces compatible Employ the strategy pattern to dynamically choose an algorithm Who this book is for This Learning Path is specially designed for Python developers who want to build high-performance applications and learn about single core and multi-core programming, distributed concurrency, and Python design patterns. Some experience with Python programming language will help you get the most out of this Learning Path.