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Java电子书：Python高性能编程 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com: c2 d' Y8 w! L
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" o0 w, z; N% N编号：mudaima-P0329【Java吧 java8.com】6 E, A9 { t3 K' j$ e# n
* x8 B, q( q9 T- [3 D7 i0 q7 s$ l* o2 O+ J$ D: N! q/ Z, M
3 e, F2 |# W) J5 i1 ~; V
Java电子书目录：第 1章 理解高性能Python 1
' q! y6 a& L; ~ ?" x+ Z* O
$ R+ `9 Y0 c1 R' y; l% |# q0 ?6 b1.1 基本的计算机系统 1
/ n) G0 P4 y8 H, _( L$ h( }/ B4 J1 ^' i( y8 o3 i4 G# F% U( I
1.1.1 计算单元 2
6 o# }# k/ U5 J; N
+ S s& _2 l( d1.1.2 存储单元 5+ y) w7 B+ u" [ \' h0 L
V, C4 B6 R- x9 D0 v9 _% |1.1.3 通信层 65 G1 a: @6 Y; B; X. L
* G, q! Y! t* [# T& I; E1.2 将基本的元素组装到一起 8- S8 F" |5 Y7 X
. @% h: d" l4 G8 b5 d# u( B1.3 为什么使用Python 12. G0 Q E1 c% R9 T" S. K, o
6 I h1 x" h% I* i9 C
第 2章 通过性能分析找到瓶颈 15
& g! G$ j/ J1 f0 S+ R7 L0 ?7 x* g Q( }
2.1 高效地分析性能 164 }7 t: Q0 L9 W' \5 Y1 \
& o! J6 ?7 f7 R5 ?2.2 Julia集合的介绍 17+ O: N+ J. Z% V5 d
# E. n2 V; ?# c2.3 计算完整的Julia集合 20 A5 a3 t- X& x Y
; E8 P, ]/ s4 _4 L8 h- z+ S
2.4 计时的简单方法——打印和修饰 24
% r9 N8 J% O6 F; q* A* a3 T
, t8 H$ | O' Q G2.5 用UNIX的time命令进行简单的计时 27* o; k4 _4 e$ {6 }5 _! ?& s6 }
, u4 C" T! F; ~/ ^+ f' V4 L2.6 使用cProfile模块 28
! H$ c# } b0 M+ z. v6 U$ Z8 a
5 B/ {- ~5 v* K! Y2.7 用runsnakerun对cProfile的输出进行可视化 33
t% |' G; e3 ]4 j# v g+ U7 |9 S# n8 m5 M
2.8 用line_profiler进行逐行分析 34
* ]; P1 ]0 I7 y. M
0 ]2 G: m* R- ]& ?( f& a' h2.9 用memory_profiler诊断内存的用量 39
3 a; M* x# b) L( o2 U' p2 X' c, r( K2 J+ r. L% b
2.10 用heapy调查堆上的对象 45
" d) l6 m$ J5 e. t
& L4 P) p+ P/ Z5 h2 k% ^2.11 用dowser实时画出变量的实例 475 J( ~ k E' S) _( z. S
* U) E2 ]- j2 f1 ]2.12 用dis模块检查CPython字节码 49
: M9 ]1 e$ {% K- d
' ^! B2 M G+ ~6 F" c5 W$ @2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性 53
9 H( m+ I1 m) _7 V# c1 \1 G- n- J, q! E. ]* x- W$ o
2.14 确保性能分析成功的策略 56
; _. p& Q4 ^8 }1 W1 u& l8 B8 z% P; G. l# y2 i" j
2.15 小结 57
1 P' @# E- l3 F# L+ O
3 [* Q; ]8 E# Z4 ]4 I+ R R3 Z第3章 列表和元组 58& d8 B3 V, S/ Y+ a; @3 z- T; _5 ^
4 F0 v8 i; r/ j2 Q, ^
3.1 一个更有效的搜索 61 D2 r+ ~; j+ [" q
8 L4 f" a) U( u- |# A
3.2 列表和元组 639 E7 ?& o/ e$ b$ ]) _6 m: Y
# F/ f% n" [# d9 \. v: ?
3.2.1 动态数组：列表 642 o" ` N8 E* W
; L6 Q e3 ^2 ^8 f
3.2.2 静态数组：元组 67
9 n" ^4 E& \" P
$ {* C3 J. s% s' H) C& k3.3 小结 68$ ~8 ]2 n, @( A0 Y: R5 T
9 _2 M$ p3 G5 i6 F" }7 y# q
第4章 字典和集合 691 k0 e0 M/ r( G% ~! i$ f- ^' j
5 x7 n O4 R* v! h! g' j4.1 字典和集合如何工作 72
" A2 u8 Y9 b: Y: B( d; X7 m9 R, Z' m' M" c2 o+ @
4.1.1 插入和获取 73. f1 W. }7 d4 ?# E- A- H' g
( {+ q) L! E0 Q3 B, ~& |
4.1.2 删除 760 w9 K5 s; p6 }; t: \/ }" V
; h( j$ n* l* T4 P$ f w! R( @
4.1.3 改变大小 76
# J2 s/ V6 @( S( k6 _
# ^7 O- v6 F: Y& \5 k4.1.4 散列函数和熵 76/ l1 ?9 f8 j% M6 o( z$ \
|+ L3 j& ^0 |! b. E5 ^4.2 字典和命名空间 80- s( ^# r6 | b5 X4 E, A1 k/ k4 \ B1 k
! V3 o. |5 L. W1 ] r+ O
4.3 小结 83
) [8 p( {3 V: N C
, W$ u( v* c$ K, L, O p9 I第5章 迭代器和生成器 84
" S! J% ~6 O, [7 p7 C$ k6 W( l4 L
# W0 ?; a& N; J# f! k0 O5.1 无穷数列的迭代器 87, W- ^' I% m8 o. T4 K/ u, ^1 V
* z4 A7 m3 i& m1 p
5.2 生成器的延迟估值 89
8 n I7 r9 A2 H" _2 L: u8 [, R
5.3 小结 937 d4 b8 x! I: I- [
. k, B7 |* O+ T) d3 m4 P第6章 矩阵和矢量计算 94
2 M; m( V$ n# `, d
3 A J2 u1 H7 H, n. g' b) a6.1 问题介绍 95# _8 l1 E+ V5 A7 B2 f+ Z: Z
. n9 o5 P4 i! M+ W6.2 Python列表还不够吗 99
( v4 ^' P: O5 c8 g" w u" x/ I7 e
q5 T, m/ m! r8 h$ @6.3 内存碎片 103: y) N/ @. N9 c G
! x. m, C/ H4 R/ ]7 G* N+ _
6.3.1 理解perf 105, E. Q# x0 p) @4 Y4 _
5 W2 L$ k, s( P) ]6 W6.3.2 根据perf输出做出抉择 106
3 F& R+ E3 a, ]% L# n: H' o- M" ~, }5 d- P
6.3.3 使用numpy 107, J0 [8 [% W1 a) Z
5 H$ N7 G+ x; i6 N/ [2 b6.4 用numpy解决扩散问题 110
A; Y1 q; {. ~0 q z
& y& K# Y& t. q2 C, {& q8 r: j4 h6.4.1 内存分配和就地操作 1135 \5 D: F4 e! b
8 p% R- G/ X* w/ k: h2 F6.4.2 选择优化点：找到需要被修正的地方 116
; ^1 i8 ?9 G4 s% ~: ]* g+ G! f0 x2 @- s
6.5 numexpr：让就地操作更快更简单 120
( ]. f% [1 o$ ~
& z2 ^0 J; Y3 \2 w/ Y2 p6.6 告诫故事：验证你的“优化”（scipy） 121
% g4 u9 \4 `5 E# r- |1 Z
, e& l2 A {. \+ `: C6.7 小结 123
7 M0 g4 f$ l; z2 C: c
, b; Y8 K% A( O第7章 编译成C 126& {$ p" E' h! a
9 G G& @0 k. T5 R+ ^
7.1 可能获得哪种类型的速度提升 127
1 S) i7 G/ j" i! Q" e& Y+ R! q* ^3 ~- t [$ }/ Z& H
7.2 JIT和AOT编译器的对比 129& j: v( a& r8 w" l
) V! w' Y0 e- \' G7.3 为什么类型检查有助代码更快运行 1297 B K+ w- ]( q! }( j% z" p3 Y
8 X% U! B7 R9 Q9 l/ ?& r, y- _2 U0 \
7.4 使用C编译器 130
' {# f a) I* o n# E1 V h0 \/ x5 F! g. P) G' B" L; Y4 {
7.5 复习Julia集的例子 131
2 }- J2 g, n3 F# H) }5 O7 Q9 g
1 M2 X8 Y! z" s/ }3 B7.6 Cython 131- k" g' b/ P' `3 z6 @& U4 f& `3 w
; p6 W. _4 a4 p1 M! r5 v% w) q2 ]
7.6.1 使用Cython编译纯Python版本 132* |) H: \$ G& W5 x K. B/ t4 E
g# Y9 v! \* r# a& ~
7.6.2 Cython注解来分析代码块 134& Q8 R6 T4 K# D+ ?) A
$ r& U. R+ G L2 ]7.6.3 增加一些类型注解 136! u& _% n J. A
6 @- u0 F' a6 l5 c) ^7.7 Shed Skin 140" J p3 L8 L1 E: T
" _$ P& \ X% ?# _' \* q
7.7.1 构建扩展模块 141% q, C) ~5 W8 X, o$ v; S
: z$ i& f, m* t3 @: S7.7.2 内存拷贝的开销 144
: ]% H5 p7 {' o; `* K# Q) R$ k3 S- I
7.8 Cython和numpy 144- s6 e+ O% @1 u
8 G9 w t2 r+ @& @0 A, n7.9 Numba 1488 e9 j, L$ H# e* _, k6 A, c& c
1 m( k% z( K2 q& @: P' u
7.10 Pythran 149& w. B! p8 Z" y8 b! s
k1 X! @1 M% P. n7.11 PyPy 1514 D' v8 g( [( Y- J* y7 u
5 i# }5 P7 H: Z% i5 u, I
7.11.1 垃圾收集的差异 152
9 }) p/ b1 g8 s. Z
4 `; ^& c- a, i/ Q5 A+ e+ }7.11.2 运行PyPy并安装模块 152
6 g& z- M9 S6 M/ m" _6 r1 g+ E, b
/ B2 n; N5 o' U7.12 什么时候使用每种工具 154
- }7 Q3 u9 D- ^$ ~) v3 A* ~5 _/ `/ E2 w+ d* M. c
7.12.1 其他即将出现的项目 155
- B9 k6 x' g- M5 D% O8 f
" {& K2 `9 I. ]; i5 n, A7.12.2 一个图像处理单元（GPU）的注意点 156
& I& A. b, b5 S/ C; d4 {* K7 ?% b& y6 V
7.12.3 一个对未来编译器项目的展望 157
- o: n* z( c% C4 C
' y. u( G! }; A+ J. b* F' Q4 H7.13 外部函数接口 157
; { e8 G& S# [7 c' X8 Y
4 F, w& j D7 n a: v1 u) ~7.13.1 ctypes 158
3 ~4 { J2 V8 B9 J# C
" q o: E0 [8 d, P- M7.13.2 cffi 160
2 ]2 J8 w: r# Q- L) B- }6 a5 k( s/ X9 Q5 j" a0 x" w5 }$ _' v9 {* W; l
7.13.3 f2py 163 C# `* V5 F4 F" E3 r: u' | y
x2 u2 c; b: R# c- [
7.13.4 CPython模块 166. ]" {+ B. Z* E+ ~
1 b( W( W( e2 L8 W3 {( F9 p; F7.14 小结 170
0 d/ x$ O( O. Z" o3 ~. [$ \* R- b
, t5 f5 J. f/ T; B; r- ~8 N1 ?第8章 并发 171
6 \. W: D1 W- {9 a* W, @+ J# g7 H# w7 M4 C5 W$ D7 _
8.1 异步编程介绍 172
+ B. f7 b6 m' o) E# [8 R7 x6 r# a" u: W3 t
8.2 串行爬虫 175# m a/ F0 K) _7 w! b+ f
9 e& g6 I' s+ n* S& a" G
8.3 gevent 177
* \9 h* g* \ z2 |+ I* F/ d& M4 H. i: a/ D
8.4 tornado 1820 D+ r0 ^8 b/ }
0 E: r5 V/ [* P" ?* C8.5 AsyncIO 185
& @& X% G1 g" f
: \5 U$ j N4 _+ m8.6 数据库的例子 188
$ d/ |, K9 [3 V* ~: y" t8 q% Y. ]: d" F! j" x9 ?0 [
8.7 小结 191+ H) P; a5 |2 |1 w2 B$ _
: r. U' A% t0 M
第9章 multiprocessing模块 193
/ t) K0 _. l- c a, D: @+ |2 B6 T8 W7 p$ N4 F; y
9.1 multiprocessing模块综述 1962 X; e) Q: h) H% l: T$ Q' ^
5 H: p4 u) ~: J l
9.2 使用蒙特卡罗方法来估算Pi 198
5 ^# v' [( E% E* p( z8 I7 s- W) q8 ?6 V# M. C
9.3 使用多进程和多线程来估算Pi 199* x6 O. E- Q i% `
8 n1 i' h: B f0 y7 [( ]4 G9.3.1 使用Python对象 200
3 V; m, v4 E5 ^: V& C- d; v. A0 o# c" L6 g& p5 J, ?3 I
9.3.2 并行系统中的随机数 207; @2 K+ i! E# P3 j z: `5 p; C6 V
7 w7 D1 P9 N% q0 d& y, k9.3.3 使用numpy 2073 ^" t2 t( V8 g0 u) _1 R9 O
3 A3 N6 D, ^0 j1 Y
9.4 寻找素数 210
( P$ d+ c1 ^7 Q* d! `5 I6 X, z5 m2 G
9.5 使用进程间通信来验证素数 221
$ M4 w$ A( H" {# N! ]8 G. D2 I# m( @2 @1 B2 v; b
9.5.1 串行解决方案 225
7 r4 `. W4 }: c( u% ?# B& R! I1 D5 C E2 z+ I% p) @
9.5.2 Na ve Pool解决方案 225% I1 u x: p8 b
- |. u' d5 \0 L+ V$ }
9.5.3 Less Na ve Pool解决方案 226: u3 W2 Z: K, t& ?
: x! J% [4 \' |% O: ^$ M
9.5.4 使用Manager.Value作为一个标记 227/ t) C: p& P; g7 d" ?1 U. G1 P
3 S* y! S0 Y. t. a) r5 X+ B1 @9.5.5 使用Redis作为一个标记 2293 N$ h$ |* ]. c- R( L
; L+ O! W+ N6 V
9.5.6 使用RawValue作为一个标记 232/ J1 Y2 O' g W6 F6 w
. [# Y6 ?% l) O0 m/ |3 {. U1 `6 G9.5.7 使用mmap作为一个标记 2327 K3 h+ W% H+ X1 h6 Y/ Z
( T2 P1 C6 G' x, j
9.5.8 使用mmap作为一个标记的终 极效果 234, d) L5 R9 x% l
, d1 v A- F- k4 P5 P! [
9.6 用multiprocessing来共享numpy数据 2360 Q6 |* x" D7 c- `: G
- D9 v" r' d/ x9.7 同步文件和变量访问 243. S. v0 l* B4 t# k, b( ~
2 ]- r5 i8 ~: P9.7.1 文件锁 243' a2 |. p1 Y1 D& y: e) S
1 L: T; F; a) `
9.7.2 给Value加锁 247
5 L. }7 V: J7 |! [9 z4 c
+ O& A) O- p3 ~& F1 H! c9.8 小结 249! c' u- x# g. ]4 x4 {, f2 _ H5 F
2 g& x7 h! `% F1 `: c9 F0 d* _+ }
第 10章 集群和工作队列 251
) F8 I! V" H$ L
" O9 g- P5 Y6 t$ L. O( q10.1 集群的益处 2521 ^$ f( ?& F, w
; A0 Z8 _: a5 S+ j9 l/ f10.2 集群的缺陷 253% @) R+ ~. f: [. r w; x
4 k M' b$ d% u8 ?6 ] \ q8 ^
10.2.1 糟糕的集群升级策略造成华尔街损失4.62亿美元 254
* J- U5 S/ K( i2 M [: e
; i( \6 Z1 d" W( ]10.2.2 Skype的24小时全球中断 255
& x: z% n1 F( v6 G: M1 s
% Z0 ^( z |% m10.3 通用的集群设计 255' C7 G/ N+ P1 ]+ z( C
$ k/ o v4 E- Z3 n! i% T7 U- Y9 q# r* N
10.4 怎样启动一个集群化的解决方案 256
, Q, x8 P4 h% N# _" z
% X H: O: ~) S10.5 使用集群时避免痛苦的方法 257
3 v0 e$ M' m0 z# A5 _ `
8 d( Z& |. p8 d! E5 |$ e( D% }( y10.6 三个集群化解决方案 2581 Y# E; a8 U: E( B9 j% ~: t
, K( r" U% c: j4 _9 N. q W+ S
10.6.1 为简单的本地集群使用Parallel Python模块 259
( a- Q6 O/ `5 b+ }
% k& Y% w! t4 v10.6.2 使用IPython Parallel来支持研究 260- U1 d2 ?3 D) l6 S* g/ \& d# e4 a5 }
( q# H9 B+ U* r3 \! ~7 t/ A
10.7 为鲁棒生产集群的NSQ 265
; a( b5 V: D6 h: c" ? N1 d: S* q# P. g* z1 _8 k( ]
10.7.1 队列 265
) m2 R# t0 p: V* q5 A
' r7 ?7 a8 _# F W }& s# B7 |10.7.2 发布者/订阅者 266
& _, G% w: X: u! ?" q A/ E; ^0 e T' f) c8 o: ?& D A
10.7.3 分布式素数计算器 268( r2 U6 C2 J. }2 @9 c, E- l% n. Q
' H& \' g5 n8 G* V q- Q
10.8 看一下其他的集群化工具 271
( { c4 o8 i6 N, G0 O1 A% i
. L1 c# ~# P" \9 a, h& h10.9 小结 272
, b2 d; ^$ @# b5 N8 b
' i7 {$ E' l+ Q" W第 11章 使用更少的RAM 273
: Z" Z% n- C- }8 c8 _% @, Q/ \0 y' f7 G
11.1 基础类型的对象开销高 2743 E k0 k& F$ d. w E9 q( o
2 M- X5 a9 ^% X9 E% z11.2 理解集合中的RAM使用 278
( V8 }: S( Q$ a" j F' \+ _8 c1 k+ f. _5 d: ?( ]
11.3 字节和Unicode的对比 280
' l# |. b- f# F
- w* b9 o x: `/ @8 J: F11.4 高效地在RAM中存储许多文本 281
+ c" `; ~0 f# c/ |3 y
, R( P+ w- i, w+ F9 G6 X+ _11.5 使用更少RAM的窍门 290
9 {' s; d4 G8 J: O. p2 j/ ^2 L% V9 H& Q, C$ \4 |" i1 P+ R
11.6 概率数据结构 291
, i3 A" \: z7 [& y% |0 B! z! X9 O' q5 L; D# d, g
11.6.1 使用1字节的Morris计数器来做近似计数 292$ a5 j c k+ L
& Q, v* D2 v0 F7 [" R
11.6.2 K**小值 295
Q1 o* h* O0 s
5 l, R8 |$ C; L. X11.6.3 布隆过滤器 298
% ?) d3 t; x2 W. s( p+ P7 i
' Z, b: p$ D3 S# j+ p11.6.4 LogLog计数器 303
2 J9 q' U# E0 X' O; b6 f" K
8 ^5 F/ ^: W, C( e( V1 W11.6.5 真实世界的例子 307+ A1 A) c: P8 X, p- b* l8 Y
& E A- J' U- {1 c9 s# }5 t第 12章 现场教训 3117 r- [4 Q- ]6 z
/ i2 o* m5 D N# b$ K7 O12.1 自适应实验室（Adaptive Lab）的社交媒体分析（SoMA） 311
- a h3 H: ?& _% E9 s! y& [$ m# _9 k5 w; c& ~- N! ~2 p: G/ J
12.1.1 自适应实验室（Adaptive Lab）使用的Python 312
; i0 }4 Z+ F, P
6 ~$ ^" k% n, }1 f$ H& d12.1.2 SoMA的设计 3124 ~ _5 e; z' m3 a3 p2 p
$ x# S; \6 G' m) V
12.1.3 我们的开发方法论 3130 ]0 N* p0 S* A* X/ `
4 `2 \9 y8 F" D. _# j12.1.4 维护SoMA 313- b0 J9 ~( o7 ^6 ^
) V6 r! t. ?4 i: G0 x2 L1 `9 b. D12.1.5 对工程师同行的建议 313% K$ z+ k" F: C
4 ?9 ? a$ u/ i5 w# k' g3 ?
12.2 使用RadimRehurek.com让深度学习飞翔 314/ A6 _3 V* ~' K* a1 W/ o/ Q
, d! D% V1 D9 Q12.2.1 **佳时机 314& `0 y* F& o' R2 X6 O4 M
% j+ ~. X; O. q5 ] c12.2.2 优化方面的教训 316
( T6 y, E8 r% f( U# x: G0 m" s% y/ { V4 [2 h
12.2.3 总结 318 \% f, D6 R: A! B! @
0 l; S1 u" ^: E* S+ a% w
12.3 在Lyst.com的大规模产品化的机器学习 318
' K U% q J& s, q
1 {( T3 K' w$ Y0 v+ _12.3.1 Python在Lyst的地位 319
5 U3 k: U4 U' ~* S d: @4 ~% Z
2 o$ k `$ c! H12.3.2 集群设计 319- U& r |8 t1 m- \3 n
4 d) L/ U8 `7 l* h0 Z/ S12.3.3 在快速前进的初创公司中做代码评估 319: S8 e% I" Q" m
; T" n: ]! D/ E4 z( D5 |7 Z: c12.3.4 构建推荐引擎 319
3 C3 z Z$ l' c3 Q) {3 R& O. F' ~* j C: l$ y9 e+ Z/ F9 k
12.3.5 报告和监控 3201 J) U! [5 V, |1 ^* z- c" p% F
$ i$ S. [1 g( O" p12.3.6 一些建议 320
4 O7 u1 W6 `, K% T' a7 x. {' f J/ n- Q4 V8 @3 A
12.4 在Smesh的大规模社交媒体分析 3213 A5 E- K4 h+ A+ @ f3 N
9 c0 V3 D( h, J8 W12.4.1 Python在Smesh中的角色 3212 G) M1 q3 \& T) k
$ X- t' z9 v b
12.4.2 平台 3213 T- N/ ~: ^* J
; @: C4 F7 ]+ x- ]; p
12.4.3 高性能的实时字符串匹配 322 [( e" n- G; L& J% R3 q/ ]4 q
/ @) E# y! }( W: P* V- t' x
12.4.4 报告、监控、调试和部署 323
- T( R: [5 ]# {- V$ N- [' ^* x" }; X
12.5 PyPy促成了成功的Web和数据处理系统 3243 m$ O- O8 x5 @9 y
4 Z' U! r. j7 h5 F1 Z" R
12.5.1 先决条件 325' n7 f" v9 I) w
" l; r$ p8 N/ n- t
12.5.2 数据库 325
8 V' }7 L/ S& S! k& v9 J M* Q. R# u" K
12.5.3 Web应用 3262 K; G G3 k0 j, G
' [+ C" s' s2 E% U+ G+ N
12.5.4 OCR和翻译 326
8 |' F1 `/ W: b0 k; P' ^
2 I& V1 r3 |) d1 A12.5.5 任务分发和工作者 327* ]. g% c6 w5 z: ]
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12.5.6 结论 327( M: h' J* @: q' h
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12.6.1 Python在Lanyrd中的角色 328
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12.6.2 使任务队列变高性能 328
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/ x5 U2 D/ Z9 Y) m% ^5 T12.6.3 报告、监控、调试和部署 328( M r1 [6 W/ P" `
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2023-09-01
