Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Fast Python de Tiago Rodrigues Antao

Fast Python

Autor Tiago Rodrigues Antao
en Limba Engleză Paperback – 23 mai 2023

Diferența majoră între Fast Python și documentația oficială a limbajului rezidă în abordarea holistică asupra performanței: nu ne rezumăm doar la sintaxă, ci explorăm intersecția dintre software și resursele hardware. Observăm că mulți programatori se opresc la nivelul scrierii unui cod funcțional, însă Tiago Rodrigues Antao demonstrează că, în proiectele de Big Data, codul lent poate compromite întregul flux de lucru. Ne-a atras atenția modul în care autorul deconstruiește ierarhia memoriei și stocării pentru a explica de ce anumite structuri de date devin ineficiente la scară mare. În paginile acestui volum de la Manning Publications, cititorul va găsi tehnici avansate de optimizare care depășesc simpla utilizare a bibliotecilor standard. De la rescrierea secțiunilor critice în Cython până la implementarea calculului pe GPU, textul oferă o perspectivă tehnică riguroasă asupra modului în care hardware-ul modern a reabilitat anumite tipare de programare anterior considerate ineficiente. Recomandăm atenție sporită capitolelor dedicate Apache Arrow și Dask, esențiale pentru oricine dorește să scaleze procesarea de date dincolo de limitele unei singure mașini. Cititorul care a aplicat ideile din Productive and Efficient Data Science with Python va găsi aici elementele care completează setul de instrumente de productivitate cu o înțelegere profundă a execuției la nivel de sistem. Dacă volumul menționat se concentrează pe automatizarea fluxurilor de lucru, Fast Python plonjează în mecanismele interne ale NumPy și pandas, oferind soluții concrete pentru reducerea timpilor de execuție și gestionarea eficientă a seturilor de date masive fără a sacrifica acuratețea.

Citește tot Restrânge

Preț: 31621 lei

Preț vechi: 39526 lei
-20%

Puncte Express: 474

Carte disponibilă

Livrare economică 02-16 mai
Livrare express 18-24 aprilie pentru 8482 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781617297939
ISBN-10: 1617297933
Pagini: 304
Dimensiuni: 183 x 231 x 17 mm
Greutate: 0.54 kg
Editura: Manning Publications

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte programatorilor Python de nivel intermediar care lucrează cu volume mari de date și au nevoie de viteză de execuție. Cititorul câștigă abilitatea de a identifica blocajele de performanță și de a utiliza tehnologii precum Cython sau GPU computing pentru a optimiza procesarea. Este un ghid practic care transformă Python dintr-un limbaj considerat uneori lent într-un instrument de înaltă performanță pentru ingineria software modernă.

Despre autor

Tiago Rodrigues Antão este un expert recunoscut în ecosistemul Python, fiind unul dintre co-autorii Biopython, un pachet software fundamental pentru bioinformatică. Experiența sa vastă în gestionarea datelor complexe și a algoritmilor de calcul științific se reflectă în abordarea sa pragmatică din Fast Python. Autorul îmbină cunoștințele de arhitectură hardware cu programarea de înalt nivel, oferind perspective valoroase pentru dezvoltatorii care activează în domenii precum cercetarea științifică, machine learning și analiza de date la scară largă.

Notă biografică

Tiago Antao works in the field of genetics, analyzing very large datasets and implementing complex algorithms to process the data. He leverages Python with all its libraries to do scientific computing and data engineering tasks. He is one of the co-authors of Biopython, a major bioinformatics package written in Python. He holds a BE in informatics and a PhD in bioinformatics.

Descriere

Master Python techniques and libraries to reduce run times, efficiently handle huge datasets, and optimize execution for complex machine learning applications. Fast Python is a toolbox of techniques for high performance Python including: Writing efficient pure-Python code Optimizing the NumPy and pandas libraries Rewriting critical code in Cython Designing persistent data structures Tailoring code for different architectures Implementing Python GPU computing Fast Python is your guide to optimizing every part of your Python-based data analysis process, from the pure Python code you write to managing the resources of modern hardware and GPUs. You'll learn to rewrite inefficient data structures, improve underperforming code with multithreading, and simplify your datasets without sacrificing accuracy. Written for experienced practitioners, this book dives right into practical solutions for improving computation and storage efficiency. You'll experiment with fun and interesting examples such as rewriting games in Cython and implementing a MapReduce framework from scratch. Finally, you'll go deep into Python GPU computing and learn how modern hardware has rehabilitated some former antipatterns and made counterintuitive ideas the most efficient way of working. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the Technology Face it. Slow code will kill a big data project. Fast pure-Python code, optimized libraries, and fully utilized multiprocessor hardware are the price of entry for machine learning and large-scale data analysis. What you need are reliable solutions that respond faster to computing requirements while using less resources, and saving money. About the Book Fast Python is a toolbox of techniques for speeding up Python, with an emphasis on big data applications. Following the clear examples and precisely articulated details, you’ll learn how to use common libraries like NumPy and pandas in more performant ways and transform data for efficient storage and I/O. More importantly, Fast Python takes a holistic approach to performance, so you’ll see how to optimize the whole system, from code to architecture. What’s Inside Rewriting critical code in Cython Designing persistent data structures Tailoring code for different architectures Implementing Python GPU computing About the Reader For intermediate Python programmers familiar with the basics of concurrency. About the Author Tiago Antão is one of the co-authors of Biopython, a major bioinformatics package written in Python. Table of Contents: PART 1 - FOUNDATIONAL APPROACHES 1 An urgent need for efficiency in data processing 2 Extracting maximum performance from built-in features 3 Concurrency, parallelism, and asynchronous processing 4 High-performance NumPy PART 2 - HARDWARE 5 Re-implementing critical code with Cython 6 Memory hierarchy, storage, and networking PART 3 - APPLICATIONS AND LIBRARIES FOR MODERN DATA PROCESSING 7 High-performance pandas and Apache Arrow 8 Storing big data PART 4 - ADVANCED TOPICS 9 Data analysis using GPU computing 10 Analyzing big data with Dask