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Il vostro codice Python può anche funzionare correttamente, ma potreste aver bisogno di renderlo più veloce. Esplorando le teorie che stanno alla base delle scelte progettuali, questa guida pratica vi aiuterà a comprendere più profondamente l’Implementazione di Python.
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Imparerete a individuare i colli di bottiglia e ad accelerare l'esecuzione del codice, soprattutto nei programmi che operano su grossi volumi di dati. Come sfruttare al meglio le architetture multi-core o a cluster? Come costruire un sistema scalabile in ampiezza senza pregiudicarne l’affidabilità? Due esperti programmatori vi offrono soluzioni concrete a questi e ad altri problemi, presentando anche racconti di esperienze pratiche di utilizzo di Python per l’analisi dei social media, per l'apprendimento automatico e tante altre situazioni. - Imparare a usare numpy, Cython e i profiler - Scoprire come Python opera un'astrazione dell'architettura del computer - Utilizzare i profiler per individuare i colli di bottiglia in termini di tempo di CPU e uso della memoria - Scrivere programmi efficaci, scegliendo strutture di dati appropriate - Accelerare i calcoli matriciali e vettoriali - Strumenti per la compilazione del codice Python fino al codice macchina - Gestire contemporaneamente più operazioni di I/O e di calcolo - Convertire il codice multiprocessing per l'esecuzione in un cluster locale o remoto - Risolvere problemi complessi utilizzando meno RAM possibile
Scheda
eBook
Monografia
Descrizione
*Python alla massima potenza. Programmazione pratica ad alte prestazioni. - Hoepli, 27/04/2015. ((Lingua: italiano
