Python性能分析與優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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多格裏奧（Fernando Doglio） 著，陶俊傑，陳小莉 譯

圖書標籤:

• Python
• 性能分析
• 性能優化
• 代碼優化
• Profiling
• 優化技巧
• 效率提升
• Python開發
• 程序優化
• 性能測試

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115424228

版次：1

商品編碼：11967618

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：178

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

對於Python程序員來說，僅僅知道如何寫代碼是不夠的，還要能夠充分利用關鍵代碼的處理能力。本書將討論如何對Python代碼進行性能分析，找齣性能瓶頸，並通過不同的性能優化技術消除瓶頸。

本書從基本的概念開始，循序漸進地介紹高級的優化主題。首先介紹瞭Python的主流性能分析器，以及用於幫助理解性能分析結果的可視化工具。然後介紹瞭通用的性能優化方法和專門針對Python的性能優化方法，帶你瀏覽該語言的主要結構，讓你隻需做一點改變，即可迅速改善代碼的性能。介紹瞭一些專門用於數據處理的程序庫，教你如何正確地使用它們以獲得傑齣性能。

如果你是一名Python開發者，想優化Python代碼的性能，或是想進一步提升編程能力，那麼本書非常適閤你閱讀。

通過閱讀本書，你將能夠：

掌握逐步優化代碼的方法，學會使用不同的性能分析工具
理解性能分析器的概念，學會如何觀察輸齣結果
利用性能分析工具解釋可視化的性能輸齣結果，改善腳本的性能
用Cython快速創建Python與C語言混閤的應用程序
利用PyPy改善Python代碼的性能
通過Numba、Parakeet和pandas優化數據處理代碼

內容簡介

本書首先介紹什麼是性能分析，性能分析如何在項目開發周期中發揮作用，以及通過在項目中進行性能分析實踐能夠取得的效果。緊接著介紹分析性能所需的核心工具（性能分析器和可視化性能分析器）。然後介紹一係列性能優化技術，後一章會介紹一個具有實際意義的優化案例。

作者簡介

Fernando Doglio

Globant公司軟件架構師。過去十年一直從事Web開發工作，期間使用瞭大多數前沿的技術，如PHP、Ruby on Rails、MySQL、Python、Node.js、AngularJS、REST API等。Fernando喜歡鑽研新事物，他的GitHub賬戶每個月也會因此獲得迴購。他還是開源擁護者，並通過網站lookingforpullrequests.com來獲得人們的支持。Fernando另著有Pro REST API Development with Node.js。他的Twitter賬號是@deleteman123。

目錄

目錄

第1 章 性能分析基礎 1
1．1　什麼是性能分析　1
1．1．1　基於事件的性能分析　2
1．1．2　統計式性能分析　4
1．2　性能分析的重要性　5
1．3　性能分析可以分析什麼　6
1．3．1　運行時間　6
1．3．2　瓶頸在哪裏　8
1．4　內存消耗和內存泄漏　8
1．5　過早優化的風險　11
1．6　運行時間復雜度　12
1．6．1　常數時間——O(1)　12
1．6．2　綫性時間——O(n)　12
1．6．3　對數時間——O(logn)　13
1．6．4　綫性對數時間——O(nlogn)　14
1．6．5　階乘時間——O(n!)　15
1．6．6　平方時間——O(n2)　16
1．7　性能分析最佳實踐　18
1．7．1　建立迴歸測試套件　18
1．7．2　思考代碼結構　18
1．7．3　耐心　18
1．7．4　盡可能多地收集數據　19
1．7．5　數據預處理　19
1．7．6　數據可視化　19
1．8　小結　21
第2　章 性能分析器　22
2．1　認識新朋友：性能分析器　22
2．2　cProfile　23
2．2．1　工具的局限　24
2．2．2　支持的API　24
2．2．3　Stats 類　27
2．2．4　性能分析示例　30
2．3　line_profiler　41
2．3．1　kernprof　43
2．3．2　kernprof 注意事項　43
2．3．3　性能分析示例　45
2．4　小結　53
第3　章 可視化——利用GUI 理解性能分析數據　54
3．1　KCacheGrind/pyprof2calltree　54
3．1．1　安裝　55
3．1．2　用法　55
3．1．3　性能分析器示例：TweetStats　57
3．1．4　性能分析器示例：倒排索引　60
3．2　RunSnakeRun　64
3．2．1　安裝　65
3．2．2　使用方法　65
3．2．3　性能分析示例：最小公倍數　66
3．2．4　性能分析示例：用倒排索引查詢　68
3．3　小結　75
第4　章 優化每一個細節　76
4．1　函數返迴值緩存和函數查詢錶　76
4．1．1　用列錶或鏈錶做查詢錶　79
4．1．2　用字典做查詢錶　80
4．1．3　二分查找　80
4．1．4　查詢錶使用案例　80
4．2　使用默認參數　84
4．3　列錶綜閤錶達式與生成器　85
4．4　ctypes　90
4．4．1　加載自定義ctypes　90
4．4．2　加載一個係統庫　92
4．5　字符串連接　92
4．6　其他優化技巧　96
4．7　小結　98
第5　章 多綫程與多進程　99
5．1　並行與並發　99
5．2　多綫程　100
5．3　綫程　101
5．3．1　用thread 模塊創建綫程　102
5．3．2　用threading 模塊創建綫程　106
5．4　多進程　112
5．5　小結　117
第6　章 常用的優化方法　118
6．1　PyPy　118
6．1．1　安裝PyPy　119
6．1．2　JIT 編譯器　120
6．1．3　沙盒　121
6．1．4　JIT 優化　122
6．1．5　代碼示例　124
6．2　Cython　126
6．2．1　安裝Cython　127
6．2．2　建立一個Cython 模塊　127
6．2．3　調用C 語言函數　129
6．2．4　定義類型　130
6．2．5　定義函數類型　131
6．2．6　Cython 示例　133
6．2．7　定義類型的時機選擇　134
6．2．8　限製條件　138
6．3　如何選擇正確的工具　139
6．3．1　什麼時候用Cython　139
6．3．2　什麼時候用PyPy　139
6．4　小結　140
第7　章 用Numba、Parakeet 和pandas實現極速數據處理　141
7．1　Numba　141
7．1．1　安裝　142
7．1．2　使用Numba　144
7．2　pandas 工具　151
7．2．1　安裝pandas　151
7．2．2　用pandas 做數據分析　152
7．3　Parakeet　155
7．3．1　安裝Parakeet　156
7．3．2　Parakeet 是如何工作的　156
7．4　小結　158
第8　章 付諸實踐　159
8．1　需要解決的問題　159
8．1．1　從網站上抓取數據　159
8．1．2　數據預處理　162
8．2　編寫初始代碼　162
8．2．1　分析代碼性能　168
8．2．2　數據分析代碼的優化　172
8．3　小結　178

前言/序言

《Python性能分析與優化》是一本深度探討如何提升Python程序運行效率的實操指南。本書旨在為廣大Python開發者，無論新手還是資深工程師，提供一套係統、全麵的性能分析與優化方法論，幫助他們寫齣更快、更健壯、更具資源效益的代碼。 在當今快節奏的軟件開發環境中，性能往往是決定産品用戶體驗和商業價值的關鍵因素之一。一個緩慢的程序不僅會讓用戶感到沮喪，還可能導緻服務器資源浪費、運維成本升高，甚至直接影響到業務的可用性。因此，掌握Python性能優化的技巧，已成為現代Python開發者的必備技能。 本書並非僅僅羅列一些零散的優化技巧，而是從根本上剖析Python程序的運行機製，讓你知其然，更知其所以然。我們將深入淺齣地講解Python解釋器的工作原理，包括字節碼的生成與執行、垃圾迴收機製、GIL（全局解釋器鎖）的影響等，這些底層知識是進行有效性能分析和優化的基石。隻有理解瞭這些“幕後故事”，我們纔能更精準地找齣性能瓶頸，並采取針對性的解決方案。 第一部分：性能分析的基礎與工具 在進行優化之前，首要任務是準確地找齣程序性能的“短闆”。本書將引導讀者從零開始，構建科學的性能分析思維。我們將詳細介紹各種常用的性能分析工具，並演示如何運用它們來定位問題。 內置的性能分析工具： `timeit` 模塊：精準測量代碼片段的執行時間，是進行微小性能對比的利器。我們將演示如何使用它來比較不同實現方式的效率，例如列錶推導式與傳統循環的性能差異。 `cProfile` 和 `profile` 模塊：提供詳細的函數調用統計信息，包括函數被調用的次數、總耗時、平均耗時等。本書將深入解讀這些統計數據，教你如何從海量信息中提煉齣關鍵的性能瓶頸函數。我們會通過實際案例，展示如何利用 `cProfile` 找到消耗大量CPU時間的函數，並據此展開優化。 `memory_profiler` 模塊：用於分析程序的內存占用情況，找齣內存泄漏或不當的內存使用。我們將演示如何監測變量的內存增長，以及如何識彆那些消耗大量內存的數據結構。 第三方性能分析工具： `line_profiler`：能夠逐行分析函數的執行時間，提供比 `cProfile` 更細粒度的性能洞察。本書將重點介紹 `line_profiler` 的安裝、使用方法，並通過生動的實例，展示如何發現代碼中隱藏的“慢速行”。 其他實用工具： 還會提及一些針對特定場景的工具，如用於網絡請求性能分析的 `requests-toolbelt`，以及用於異步代碼性能分析的庫。 通過這一部分的學習，讀者將能夠熟練運用各種工具，科學地評估程序的性能，並精確地鎖定需要優化的代碼段，避免盲目嘗試和低效的改進。 第二部分：Python語言層麵的性能優化策略 在定位瞭性能瓶頸之後，本書將深入探討在Python語言層麵可以采取的各種優化策略。我們將從基礎語法到高級特性，逐一揭示如何寫齣更高效的Python代碼。 數據結構的選擇與優化： 列錶 (`list`) vs. 元組 (`tuple`)：討論它們的性能差異，以及在什麼場景下應優先選擇元組以獲得更快的訪問速度和更小的內存開銷。 集閤 (`set`) 和字典 (`dict`) 的應用：強調它們 O(1) 的平均查找復雜度，以及在去重、成員檢查和快速查找中的優勢。 `collections` 模塊的強大功能：深入講解 `collections.deque`（高效的隊列和棧）、`collections.Counter`（用於計數）、`collections.defaultdict`（簡化字典操作）等數據結構，以及它們在提升代碼效率和可讀性方麵的作用。 NumPy 和 Pandas：對於涉及大量數值計算和數據處理的場景，我們將重點介紹 NumPy 和 Pandas 庫。我們會講解如何利用 NumPy 的嚮量化操作來替代Python的低效循環，以及 Pandas 如何高效地處理錶格數據。 算法與循環的優化： 理解時間復雜度和空間復雜度：迴顧基本的算法復雜度理論，並將其應用於Python代碼的分析。 高效的循環技巧：介紹生成器錶達式、列錶推導式等，以及如何避免不必要的循環嵌套。 避免重復計算：講解如何利用緩存（如 `functools.lru_cache`）來存儲函數調用的結果，避免重復執行耗時操作。 字符串操作的優化： 字符串的不可變性帶來的性能影響：解釋為什麼頻繁的字符串拼接（如使用 `+` 操作符）效率低下，並介紹更優的替代方案，如 `str.join()`。 f-string 的性能：比較 f-string、`str.format()` 和 `%` 操作符的性能差異。 函數調用與代碼組織： 局部變量 vs. 全局變量：討論它們在訪問速度上的差異。 函數的開銷：分析函數調用的開銷，以及在極端性能敏感場景下，如何通過內聯等方式減少函數調用。 避免不必要的對象創建：講解如何復用對象，減少內存分配和垃圾迴收的壓力。 第三部分：高級性能優化技術 在掌握瞭語言層麵的優化技巧後，本書將進一步探索更深層次的性能提升方法。 利用 C 語言擴展： Cython：介紹 Cython 如何通過為Python代碼添加靜態類型聲明，並將其編譯成 C 代碼，來獲得接近 C 語言的執行速度。我們將演示如何使用 Cython 來加速計算密集型函數。 C/C++ 擴展：探討如何使用 C/C++ 編寫性能關鍵部分的庫，並通過Python的 C API 或 `ctypes`、`cffi` 等工具與Python代碼集成。 並行與並發編程： 多綫程 (`threading`)：解釋 GIL 的存在如何限製瞭CPU密集型任務的多綫程並行效果，並探討其在 I/O 密集型任務中的應用。 多進程 (`multiprocessing`)：介紹如何利用多進程來繞過 GIL，實現真正的 CPU 並行計算。我們將通過實例展示如何將任務分解到多個進程中執行。 異步編程 (`asyncio`)：講解 `asyncio` 的協程模型，如何通過非阻塞 I/O 來高效處理大量並發連接，尤其適用於網絡應用和 I/O 密集型任務。 內存管理與垃圾迴收： 深入理解 Python 的垃圾迴收機製（引用計數與分代迴收）。 如何識彆和避免內存泄漏。 使用 `__slots__` 優化類的內存占用。 JIT 編譯器（如 Numba）的應用： 介紹 Numba 如何通過即時編譯（JIT）技術，將 Python 函數（特彆是 NumPy 相關的數值計算代碼）編譯成機器碼，從而大幅提升執行速度。我們將演示 Numba 的使用及其在科學計算中的強大威力。 第四部分：實際案例分析與性能調優流程 本書的最後部分將迴歸實踐，通過一係列真實世界的案例，演示如何將前麵學到的知識融會貫通，構建一套完整的性能調優流程。 從項目需求齣發的性能考量： 如何在項目早期就規劃性能，避免後期返工。 性能瓶頸定位與分析實戰： 結閤實際代碼，演示如何運用各種工具一步步定位瓶頸。 不同場景下的優化策略對比： 例如，Web 後端性能優化、數據處理性能優化、機器學習模型推理性能優化等。 性能測試與基準衡量： 如何設計閤理的性能測試，以及如何衡量優化效果。 持續性能監控與迭代： 強調性能優化是一個持續的過程，而非一次性任務。 本書的特色： 實戰導嚮： 每一章都配有大量可運行的示例代碼，便於讀者動手實踐。 深入淺齣： 復雜的技術概念都通過清晰的解釋和圖示來呈現，即使是初學者也能輕鬆理解。 全麵係統： 涵蓋瞭從基礎分析工具到高級並行技術的所有關鍵知識點。 前沿性： 包含對最新性能優化技術（如 `asyncio`、Numba）的介紹。 循序漸進： 按照從易到難的邏輯組織內容，幫助讀者逐步構建起完整的性能優化知識體係。 通過閱讀《Python性能分析與優化》，你將不僅僅學會如何“更快地”寫代碼，更能理解“為什麼”這樣做能提升性能，從而在開發過程中做齣更明智的決策，構建齣真正高性能、高可用性的Python應用程序。無論你是正在開發復雜的Web服務，還是進行大規模的數據分析，抑或是構建機器學習模型，本書都將是你不可或缺的參考指南，助你在Python性能優化的道路上更進一步。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何讓我的Web應用在處理高並發請求時錶現得更齣色，尤其是後端服務，經常會成為性能的瓶頸。我瞭解到Python在一些場景下可能會遇到GIL（全局解釋器鎖）的問題，這限製瞭多綫程的並行能力。而《Python性能分析與優化》這本書，在我看來，正是為解決這類難題而生的。它在介紹性能分析工具的同時，也必然會深入探討Python的底層機製，比如GIL的工作原理，以及如何通過多進程、協程（asyncio）等方式來規避或繞過GIL的限製，實現真正的並行處理。我非常期待書中能夠詳細闡述不同並發模型的優缺點，以及在何種場景下選擇哪種模型更為閤適。比如，對於CPU密集型任務，是否應該優先考慮多進程？而對於IO密集型任務，協程又會帶來怎樣的提升？這本書給我的感覺是，它不僅提供瞭“術”的層麵（優化技巧），更重要的是講解瞭“道”的層麵（底層原理），讓我能夠從根源上理解性能問題的産生，並找到最有效的解決方案。我希望通過閱讀這本書，能夠掌握構建高性能Python後端服務的核心技術，讓我的應用能夠輕鬆應對海量的用戶訪問。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Python性能分析與優化》的序言，我感覺作者就像一位經驗豐富的老中醫，不僅能準確“把脈”齣程序的問題所在，還能開齣“對癥下藥”的方子。我之前寫的一些數據處理腳本，在處理大量數據時，經常會齣現意想不到的卡頓，有時候甚至會突然崩潰，讓我摸不著頭腦。我總覺得是代碼邏輯有問題，但仔細檢查後又看不齣端倪。這本書的名字，恰恰暗示瞭它能夠幫助我解決這種“疑難雜癥”。它不是簡單地羅列一些優化建議，而是會教我如何係統地去分析代碼的每一個角落，如何找齣那些隱藏在深處的“病竈”。我特彆期待書中能夠講解一些關於內存優化的具體方法。很多時候，程序變慢是因為內存使用不當，比如重復創建對象，或者存在內存泄漏。如果這本書能教我如何像偵探一樣，一步步追蹤內存的分配和釋放，找到並解決內存泄漏的根源，那對我來說將是巨大的福音。我希望這本書能夠讓我擺脫對性能問題的“盲人摸象”式理解，轉變為一種科學、係統、有條理的分析和優化方式，讓我的代碼運行得更加穩定、高效，並且更加“健康”。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣還在學習階段的Python初學者來說，《Python性能分析與優化》這本書聽起來有些“高大上”，但又充滿著學習的動力。我一直知道Python有它自己的性能局限性，尤其是在科學計算和大型項目開發中。但很多時候，我隻是停留在“知道有這個問題”的層麵，對於如何去解決，我完全沒有概念。這本書的齣現，就像是為我指明瞭一條進階之路。我期待它能夠用最淺顯易懂的方式，為我揭示Python性能的神秘麵紗。比如，它可能會講解一些基礎的算法優化技巧，讓我在寫代碼時就能避免一些低效的寫法；它也可能會介紹一些常用的數據結構，並分析它們在不同場景下的性能錶現，從而幫助我做齣更明智的選擇。我最看重的是，這本書是否能教會我一種“思維方式”，一種在編程時時刻刻關注性能的思維方式。哪怕我寫的是一個小小的腳本，也能在力所能求的範圍內，讓它跑得更齣色。這本書給我的感覺是，它不隻是寫給那些已經寫齣復雜係統的開發者，更是能夠幫助每一個想要提升Python編程能力的人，走嚮更專業、更精深的領域。我希望通過這本書，能夠為我的Python學習之路打下堅實的性能基礎。

評分☆☆☆☆☆

哇！拿到這本《Python性能分析與優化》，簡直就像發現瞭一本藏寶圖，隻不過這地圖指嚮的是讓我的Python代碼跑得飛快、資源消耗得更少的神奇秘境。我之前寫代碼，總覺得能跑就行，哪管它慢不慢，耗不耗內存。直到最近接手瞭一個項目，數據量開始爆增，原本流暢無感的代碼變得像蝸牛一樣爬行，內存占用也像吹氣球一樣鼓起來，真是讓我頭疼不已。我到處搜羅解決方案，看到這本書的名字，眼睛立刻就亮瞭。雖然我還沒有深入閱讀，但光看目錄和前言，我就知道這本書絕對是我的救星。裏麵提到的諸如“代碼剖析技巧”、“內存泄漏追蹤”、“並發與並行優化”、“算法效率提升”等等，這些關鍵詞都精準地擊中瞭我的痛點。我迫不及待地想學習如何用科學的方法來衡量代碼的性能，而不是靠感覺猜測。這本書給我的第一印象是，它不僅僅是告訴你“怎麼做”，而是會深入淺齣地講解“為什麼這麼做”，讓我在掌握技巧的同時，也能建立起對Python性能機製的深刻理解。這種由內而外的提升，遠比死記硬背一些零散的優化招數要來得有價值得多。我非常期待通過這本書，能夠真正掌握優化Python代碼的藝術，讓我的程序告彆“慢”和“大”，迎來“快”和“小”的蛻變。

評分☆☆☆☆☆

作為一名Python開發者，我一直認為性能優化是一個既神秘又充滿挑戰的領域。在實際工作中，很多時候我們隻是遵循一些通用的最佳實踐，或者在遇到性能瓶頸時進行一些“拍腦袋”式的調整。而《Python性能分析與優化》這本書，給我一種截然不同的感覺。它似乎將那些隱藏在代碼深處的性能奧秘一層層剝開，用清晰易懂的方式呈現在讀者麵前。我尤其對書中關於“工具的使用”這部分內容充滿瞭好奇。市麵上關於Python性能優化的書籍不少，但很少有能像這本書一樣，如此係統地介紹各種分析工具，並講解如何將它們融入到日常的開發流程中。想象一下，我可以用這些工具去“透視”我的代碼，找齣究竟是哪個環節在拖後腿，是CPU密集型計算？還是IO密集型操作？亦或是內存分配過於頻繁？這本書似乎為我打開瞭一扇通往“可觀測性”的大門，讓我不再是憑空猜測，而是可以依據數據說話。這種基於事實的分析，不僅能提高優化的效率，更能讓我對優化過程充滿信心。我非常期待這本書能夠教會我如何成為一個“性能偵探”，用精準的工具和科學的分析方法，讓我的Python應用性能達到一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

好～～～～～

評分☆☆☆☆☆

京東購買是首選，快捷方便，質量有保證。老客戶瞭，沒發現有什麼問題。

評分☆☆☆☆☆

可以挺不錯的 用處蠻大的

評分☆☆☆☆☆

好書，進階必看。

評分☆☆☆☆☆

正版，不錯

評分☆☆☆☆☆

送貨速度就是快，信賴京東

評分☆☆☆☆☆

Python性能分析與優化

評分☆☆☆☆☆

包裝還不錯，質量也沒得說，關鍵是快遞小哥的態度相當好

評分☆☆☆☆☆

商品不錯，物流很快，給予好評！