惊艳!老司机熬夜总结的Python高性能编程,高效、稳定、快速!

简介: Python 语言是一种脚本语言,其应用领域非常广泛,包括数据分析、自然语言处理机器学习、科学计算、推荐系统构建等。能够轻松实现和代码跑得够快之间的取舍却是一个世人皆知且令人惋惜的现象而这个问题其实是可以解决的。有些人想要让顺序执行的过程跑得更快。有些人需要利用多核架构、集群,或者图形处理单元的优势来解决他们的问题。有些人需要可伸缩系统在保证可靠性的前提下酌情或根据资金多少处理更多或更少的工作。有些人意识到他们的编程技巧,通常是来自其他语言,可能不如别人的自然。

Python 语言是一种脚本语言,其应用领域非常广泛,包括数据分析、自然语言处理机器学习、科学计算、推荐系统构建等。


能够轻松实现和代码跑得够快之间的取舍却是一个世人皆知且令人惋惜的现象而这个问题其实是可以解决的。


有些人想要让顺序执行的过程跑得更快。有些人需要利用多核架构、集群,或者图形处理单元的优势来解决他们的问题。有些人需要可伸缩系统在保证可靠性的前提下酌情或根据资金多少处理更多或更少的工作。有些人意识到他们的编程技巧,通常是来自其他语言,可能不如别人的自然。


今天给小伙伴们分享一份Python高性能编程手册,这份手册涵盖了上面提到的所有主题,并给出指导去了解瓶颈并提出效率更高、伸缩性更好的解决方案。

限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴可以  点击这里获取!

第1章 理解高性能Python

  • 计算机架构有哪些元素?
  • 常见的计算机架构有哪些?
  • 计算机架构在 Python 中的抽象表达是什么?
  • 实现高性能 Python 代码的障碍在哪里?
  • 性能问题有哪些种类?

第2章 通过性能分析找到瓶颈

  • 如何找到代码中速度和 RAM 的瓶颈?
  • 如何分析 CPU 和内存使用情况?
  • 我应该分析到什么深度?
  • 如何分析一个长期运行的应用程序?
  • 在 CPython 台面下发生了什么?
  • 如何在调整性能的同时确保功能的正确?

第3章 列表和元组

  • 列表和元组各自适用于什么情况?
  • 查询列表/元组的复杂度是什么?
  • 该复杂度是如何计算出来的?
  • 列表和元组的区别是什么?
  • 向列表添加新项目是如何实现的?
  • 我应该在什么情况下使用列表和元组?

第4章 字典和集合

  • 字典和集合各自适用于什么情况?
  • 字典和集合的共同点是什么?
  • 字典的开销在哪里?
  • 我如何优化字典的性能?
  • Python 如何使用字典记录命名空间?

第5章 迭代器和生成器

  • 生成器是怎样节约内存的?
  • 使用生成器的最佳时机是什么?
  • 我如何使用 itertools 来创建复杂的生成器工作流?
  • 延迟估值何时有益,何时无益?

第6章 矩阵和矢量计算

  • 矢量计算的瓶颈在哪里?
  • 我可以用什么工具查看 CPU 进行计算时的效率?
  • numpy为什么比纯 Python 更适合数值计算?
  • cache-miss和page-faults是什么?
  • 我如何追踪代码中的内存分配?

第7章 编译成C

  • 我怎么让我的 Python 代码作为低级代码来运行?
  • JIT 编译器和 AOT 编译器的区别是什么?
  • 编译后的 Python 代码运行什么任务能够比本地 Python 快?
  • 为什么类型注解提升了编译后 Python 代码的运行速度?
  • 我该怎样使用 C 或 Fortran 为 Python 编写模块?
  • 我该怎样在 Python 中使用 C 或者 Fortran 的库?

第8章 并发

  • 什么是并发,它如何起帮助作用?
  • 并发和并行的区别是什么?
  • 什么任务能够用并发来做,什么不能做?
  • 并发的各种模式是什么?
  • 什么时候是利用并发的合适时机?
  • 并发如何来加速我们的程序?

第9章 multiprocessing 模块

  • multiprocessing 模块提供了什么?
  • 进程和线程的区别是什么?
  • 我该如何选择合适大小的进程池?
  • 我该如何使用非持久队列来处理工作?
  • 进程间通信的代价和好处是什么?
  • 我该如何用多 CPU 来处理 numpy 数据?
  • 为什么我需要加锁来避免数据丢失?

第10章 集群和工作队列

  • 为什么集群是有用的?
  • 集群的代价是什么?
  • 我该如何把一个多进程的解决方案转换成一个集群解决方案?
  • IPython 集群如何工作?
  • NSQ 是怎样有助于创建鲁棒的生产系统?

第11章 使用更少的RAM

  • 为什么我应该使用更少的 RAM?
  • 为什么 numpy 和 array 对存储大量数字而言更有利?
  • 怎样把许多文本高效地存储进 RAM?
  • 我该如何能仅仅使用一个字节来(近似地)计数到 1e77?
  • 什么是布隆过滤,为什么我可能会需要它们?

第12章 现场教训

  • 成功的创业公司如何处理大量的数据和机器学习?
  • 什么样的监控和部署技术让系统保持稳定?
  • 成功的 CTO 学到了关于技术和团队的什么教训?
  • PyPy 怎样被广泛部署?


限于文章篇幅原因,就展示到这里了,有需要的小伙伴可以  点击这里获取!

相关文章
|
3天前
|
安全 Python
告别低效编程!Python线程与进程并发技术详解,让你的代码飞起来!
【7月更文挑战第9天】Python并发编程提升效率:**理解并发与并行,线程借助`threading`模块处理IO密集型任务,受限于GIL;进程用`multiprocessing`实现并行,绕过GIL限制。示例展示线程和进程创建及同步。选择合适模型,注意线程安全,利用多核,优化性能,实现高效并发编程。
18 3
|
5天前
|
开发者 Python
Python元类实战:打造你的专属编程魔法,让代码随心所欲变化
【7月更文挑战第7天】Python的元类是编程的变形师,用于创建类的“类”,赋予代码在构建时的变形能力。
29 1
|
6天前
|
设计模式 存储 Python
Python元类大揭秘:从理解到应用,一步步构建你的编程帝国
【7月更文挑战第6天】Python元类是创建类的对象的基石,允许控制类的生成过程。通过自定义元类,可在类定义时动态添加方法或改变行为。
16 0
|
3天前
|
数据采集 大数据 数据安全/隐私保护
Python编程:如何有效等待套接字的读取与关闭
Python网络编程中,套接字事件处理至关重要。利用`selectors`模块和代理IP能增强程序的稳定性和可靠性。代码示例展示了如何通过代理连接目标服务器,注册套接字的读写事件并高效处理。在代理IP配置、连接创建、事件循环及回调函数中,实现了数据收发与连接管理,有效应对网络爬虫或聊天应用的需求,同时保护了真实IP。
Python编程:如何有效等待套接字的读取与关闭
|
1天前
|
Python
不容错过!Python中图的精妙表示与高效遍历策略,提升你的编程艺术感
【7月更文挑战第11天】在Python编程中,图以邻接表或邻接矩阵表示,前者节省空间,后者利于查询连接。通过字典实现邻接表,二维列表构建邻接矩阵。图的遍历包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。DFS使用递归,BFS借助队列。这些基础技巧对于解决复杂数据关系问题,如社交网络分析或迷宫求解,至关重要,能提升编程艺术。
10 5
|
2天前
|
分布式计算 数据可视化 大数据
阿里云大牛熬夜整理的Python大数据小抄,GitHub星标125K!
Python 是一种流行的编程语言,在大数据领域有广泛的应用。Python 拥有丰富的库和工具,可用于数据处理、分析和可视化。 在大数据处理方面,Python 可以与 Hadoop、Spark 等大数据框架集成,实现大规模数据的处理和分析。它也适用于数据清洗、数据转换、数据挖掘等任务。 此外,Python 的数据分析库如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等,提供了强大的数据处理和可视化功能,使得数据分析变得更加简单和高效。
|
3天前
|
存储 算法 Python
震撼!Python算法设计与分析,分治法、贪心、动态规划...这些经典算法如何改变你的编程世界!
【7月更文挑战第9天】在Python的算法天地,分治、贪心、动态规划三巨头揭示了解题的智慧。分治如归并排序,将大问题拆解为小部分解决;贪心算法以局部最优求全局,如Prim的最小生成树;动态规划通过存储子问题解避免重复计算,如斐波那契数列。掌握这些,将重塑你的编程思维,点亮技术之路。
12 1
|
5天前
|
程序员 Python
从零到一,彻底掌握Python闭包与装饰器的精髓,成为编程界的隐藏Boss
【7月更文挑战第7天】探索Python编程的两大基石:闭包与装饰器。闭包是内部函数记住外部作用域的变量,如`make_multiplier_of`返回的`multiplier`,它保持对`n`的引用。装饰器则是函数工厂,接收函数并返回新函数,如`my_decorator`,它在不改变原函数代码的情况下添加日志功能。掌握这些,让代码更优雅,效率更高,助你成为编程高手。
16 3
|
4天前
|
算法 索引 Python
Python算法设计与分析大揭秘:分治法、贪心算法、动态规划...掌握它们,让你的编程之路更加顺畅!
【7月更文挑战第8天】探索Python中的三大算法:分治(如快速排序)、贪心(活动选择)和动态规划(0-1背包问题)。分治法将问题分解求解再合并;贪心策略逐步求局部最优;动态规划通过记忆子问题解避免重复计算。掌握这些算法,提升编程效率与解决问题能力。
13 1
|
5天前
|
开发者 Python
元类,Python中的隐藏BOSS?掌握它,让你的编程之路畅通无阻
【7月更文挑战第7天】Python的元类是创建类的类,如同编程的“大BOSS”。它们让开发者在类创建时干预过程,添加功能,如自动注册、修改属性。元类通过`__new__`方法动态创建类,如示例中MetaClass得到Meta元类附加的属性。虽然使用需谨慎,以免增加复杂性,但元类提供了超越常规类的强大力量,解锁高级编程技术。
15 2