优化Python性能：面向人类的高效编程实践

"High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans" 是一本由Ian Ozsvald和Micha Gorelick合著的书籍，专注于提升Python代码的性能。这本书共有370页，第一版，由O'Reilly Media出版，出版日期为2014年9月20日，ISBN编号为1449361595和9781449361594。 这本书面向有经验的Python程序员，旨在帮助他们理解Python的实现原理，从而找出并解决性能瓶颈，提升高数据量程序的运行速度。作者通过深入探讨设计选择背后的理论，提供了实用的解决方案，涵盖了多核架构、集群计算、可扩展性以及内存管理等多个方面。 书中的章节包括： 1. 理解高性能Python：探讨Python性能优化的基础。 2. 分析和定位瓶颈：学习使用分析工具来识别CPU时间和内存使用的瓶颈。 3. 列表和元组：深入理解这两种数据结构及其优化。 4. 字典和集合：了解如何高效使用这些数据结构。 5. 迭代器和生成器：学习如何编写更高效的迭代逻辑。 6. 矩阵和向量计算：提升矩阵和向量操作的速度。 7. 编译到C语言：利用工具将Python代码编译为机器码，提高执行效率。 8. 并发处理：管理多个I/O和计算任务。 9. 多进程模块：掌握multiprocessing模块的应用。 10. 集群和作业队列：如何在本地或远程集群上运行多进程代码。 11. 减少内存使用：在解决大问题时，如何更有效地使用RAM。 12. 实战经验：分享来自实际项目中的性能优化案例。 这本书不仅介绍了如何利用numpy、Cython和分析器等工具，还讲解了如何编写高效程序，选择合适的数据结构，以及如何利用并发和多核优势。它通过实际案例展示了如何在社交媒体分析、生产化的机器学习和其他场景中实现高性能Python。 通过阅读本书，读者能够获得以下收益： - 提升对Python底层工作原理的理解。 - 掌握查找和解决性能问题的技能。 - 学会利用多核处理器和集群提高程序运行速度。 - 了解如何设计可伸缩的系统。 - 精通Python中的数据结构优化。 - 学习使用编译工具将Python代码转换为机器码。 - 掌握并发编程和多进程处理。 - 了解如何在有限的内存资源下处理大规模问题。 "High Performance Python" 是一本全面的指南，对于希望优化Python代码性能的开发者来说，是一份宝贵的资源。