优化Python性能：实践与理论

"High performance python" 《高性能 Python》是一本由 Micha Gorelick 和 Ian Ozsvald 合著的书籍，旨在打破人们对于 Python 语言在高性能计算方面速度较慢的误解。这本书深入浅出地介绍了如何利用 Python 实现快速、可扩展的计算策略。作者通过探讨设计选择背后的基础理论，帮助读者深入理解 Python 的实现机制，从而能够找到性能瓶颈并显著提高代码运行速度。 书中首先介绍了高性能计算的关键概念，如在第1章“引言”中的“高性能 buzz-word”，强调了优化的重要性。接着，第2章“计算理论”讲解了计算的基础，包括问题的定义（Section 2.2），计算模型（Section 2.3），如图灵机等。这些理论知识为后续的算法分析打下基础。 在第3章“算法”中，作者阐述了算法的核心要素。Section 3.1 提供了对算法的初步介绍，Section 3.2 揭示了算法的结构。Section 3.3 引入了大O记法，用于描述算法的时间复杂性。Section 3.4 讨论了递归关系，这是理解和解决复杂问题的关键工具。Section 3.5 介绍了 P、NP 和完备性问题，这是计算机科学中的核心难题。最后，Section 3.6 列举了一些知名的算法及其贡献者。 优化规则在第4章中被详细阐述，特别是“Rule #1: Plan Ahead”，强调了提前规划在优化过程中的重要性。这一章教导读者如何在项目初期就考虑到性能需求。 第5章“为速度优化”提供了具体的性能提升技巧。Section 5.1 鼓励读者像作弊一样思考，即寻找捷径。Section 5.2 推荐使用 Psyco 这样的库来加速 Python 代码。Section 5.3 提醒检查循环以避免不必要的计算。Section 5.4 介绍了 Anthony Tuininga 的 cx_Freeze 工具，用于将 Python 代码编译成更快的可执行文件。Section 5.5 建议等待摩尔定律发挥作用，随着时间推移，硬件性能会自然提升。而 Section 5.6 提到了限制过度使用正则表达式，因为它们可能导致性能下降。 书中的案例研究和经验分享来自使用高性能 Python 的公司，为有经验的 Python 开发者提供了解决多核架构、集群扩展性问题以及构建可伸缩系统时的具体解决方案，同时保持系统的可靠性和效率。 《高性能 Python》是针对那些希望充分利用 Python 功能进行高效计算的程序员的一份宝贵资源，它不仅提供了理论知识，还包含了大量实用技巧和最佳实践，旨在帮助读者编写出运行速度快且能处理大数据量的程序。