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Micha，Gorelick，戈雷利克，Ian，Ozsvald ... 著，胡世杰，徐旭彬 译

图书标签:

• Python
• 高性能
• 编程
• 优化
• 效率
• 多线程
• 多进程
• 异步IO
• Cython
• 性能分析
• 代码优化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115454898

版次：1

商品编码：12107605

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：331

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：Python程序员，有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者
Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论，本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈，以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。
如何利用多核架构或集群的优点？如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统？有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案，以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。

通过阅读本书，你将能够：
■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器；
■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构；
■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈；
■ 通过选择合适的数据结构来编写高效的程序
■ 加速矩阵和矢量计算；
■ 使用工具把Python编译成机器代码；
■ 管理并发的多I/O和计算操作；
■ 把多进程代码转换到在本地或者远程集群上运行；
■ 用更少的内存解决大型问题。

“ 尽管P y thon在学术和工业领域很流行， 但人们也经常由于Python程序运行太慢而放弃它。本书通过全面介绍改善优化Python计算速度和可扩展性的策略，从而消除人们的这种误
解。”——Jake VanderPlas 华盛顿大学

内容简介

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。
本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。
本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。

作者简介

Micha Gorelick在bitly公司从事与数据打交道的工作，并负责建立了快速前进实验室（Fast Forward Labs），研究从机器学习到高性能流算法领域的问题。

Ian Ozsvald是ModelInsight.io的数据科学家和教师，有着超过十年的Python经验。他在yCon和PyData会议上教授Python编程，这几年一直在英国从事关于数据科学和高性能计算方面的咨询工作。

目录

目录

第1章　理解高性能Python　1
1．1　基本的计算机系统　1
1．1．1　计算单元　2
1．1．2　存储单元　5
1．1．3　通信层　6
1．2　将基本的元素组装到一起　8
1．3　为什么使用Python　12
第2章　通过性能分析找到瓶颈　15
2．1　高效地分析性能　16
2．2　Julia集合的介绍　17
2．3　计算完整的Julia集合　20
2．4　计时的简单方法——打印和修饰　24
2．5　用UNIX的time命令进行简单的计时　27
2．6　使用cProfile模块　28
2．7　用runsnakerun对cProfile的输出进行可视化　33
2．8　用line_profiler进行逐行分析　34
2．9　用memory_profiler诊断内存的用量　39
2．10　用heapy调查堆上的对象　45
2．11　用dowser实时画出变量的实例　47
2．12　用dis模块检查CPython字节码　49
2．13　在优化期间进行单元测试保持代码的正确性　53
2．14　确保性能分析成功的策略　56
2．15　小结　57
第3章　列表和元组　58
3．1　一个更有效的搜索　61
3．2　列表和元组　63
3．2．1　动态数组：列表　64
3．2．2　静态数组：元组　67
3．3　小结　68
第4章　字典和集合　69
4．1　字典和集合如何工作　72
4．1．1　插入和获取　73
4．1．2　删除　76
4．1．3　改变大小　76
4．1．4　散列函数和熵　76
4．2　字典和命名空间　80
4．3　小结　83
第5章　迭代器和生成器　84
5．1　无穷数列的迭代器　87
5．2　生成器的延迟估值　89
5．3　小结　93
第6章　矩阵和矢量计算　94
6．1　问题介绍　95
6．2　Python列表还不够吗　99
6．3　内存碎片　103
6．3．1　理解perf　105
6．3．2　根据perf输出做出抉择　106
6．3．3　使用numpy　107
6．4　用numpy解决扩散问题　110
6．4．1　内存分配和就地操作　113
6．4．2　选择优化点：找到需要被修正的地方　116
6．5　numexpr：让就地操作更快更简单　120
6．6　告诫故事：验证你的“优化”（scipy）　121
6．7　小结　123
第7章　编译成C　126
7．1　可能获得哪种类型的速度提升　127
7．2　JIT和AOT编译器的对比　129
7．3　为什么类型检查有助代码更快运行　129
7．4　使用C编译器　130
7．5　复习Julia集的例子　131
7．6　Cython　131
7．6．1　使用Cython编译纯Python版本　132
7．6．2　Cython注解来分析代码块　134
7．6．3　增加一些类型注解　136
7．7　Shed Skin　140
7．7．1　构建扩展模块　141
7．7．2　内存拷贝的开销　144
7．8　Cython和numpy　144
7．9　Numba　148
7．10　Pythran　149
7．11　PyPy　151
7．11．1　垃圾收集的差异　152
7．11．2　运行PyPy并安装模块　152
7．12　什么时候使用每种工具　154
7．12．1　其他即将出现的项目　155
7．12．2　一个图像处理单元（GPU）的注意点　156
7．12．3　一个对未来编译器项目的展望　157
7．13　外部函数接口　157
7．13．1　ctypes　158
7．13．2　cffi　160
7．13．3　f2py　163
7．13．4　CPython模块　166
7．14　小结　170
第8章　并发　171
8．1　异步编程介绍　172
8．2　串行爬虫　175
8．3　gevent　177
8．4　tornado　182
8．5　AsyncIO　185
8．6　数据库的例子　188
8．7　小结　191
第9章　multiprocessing模块　193
9．1　multiprocessing模块综述　196
9．2　使用蒙特卡罗方法来估算Pi　198
9．3　使用多进程和多线程来估算Pi　199
9．3．1　使用Python对象　200
9．3．2　并行系统中的随机数　207
9．3．3　使用numpy　207
9．4　寻找素数　210
9．5　使用进程间通信来验证素数　221
9．5．1　串行解决方案　225
9．5．2　Na ve Pool解决方案　225
9．5．3　Less Na ve Pool解决方案　226
9．5．4　使用Manager．Value作为一个标记　227
9．5．5　使用Redis作为一个标记　229
9．5．6　使用RawValue作为一个标记　232
9．5．7　使用mmap作为一个标记　232
9．5．8　使用mmap作为一个标记的终极效果　234
9．6　用multiprocessing来共享numpy数据　236
9．7　同步文件和变量访问　243
9．7．1　文件锁　243
9．7．2　给Value加锁　247
9．8　小结　249
第10章　集群和工作队列　251
10．1　集群的益处　252
10．2　集群的缺陷　253
10．2．1　糟糕的集群升级策略造成华尔街损失4．62亿美元　254
10．2．2　Skype的24小时全球中断　255
10．3　通用的集群设计　255
10．4　怎样启动一个集群化的解决方案　256
10．5　使用集群时避免痛苦的方法　257
10．6　三个集群化解决方案　258
10．6．1　为简单的本地集群使用Parallel Python模块　259
10．6．2　使用IPython Parallel来支持研究　260
10．7　为鲁棒生产集群的NSQ　265
10．7．1　队列　265
10．7．2　发布者/订阅者　266
10．7．3　分布式素数计算器　268
10．8　看一下其他的集群化工具　271
10．9　小结　272
第11章　使用更少的RAM　273
11．1　基础类型的对象开销高　274
11．2　理解集合中的RAM使用　278
11．3　字节和Unicode的对比　280
11．4　高效地在RAM中存储许多文本　281
11．5　使用更少RAM的窍门　290
11．6　概率数据结构　291
11．6．1　使用1字节的Morris计数器来做近似计数　292
11．6．2　K最小值　295
11．6．3　布隆过滤器　298
11．6．4　LogLog计数器　303
11．6．5　真实世界的例子　307
第12章　现场教训　311
12．1　自适应实验室（Adaptive Lab）的社交媒体分析（SoMA）　311
12．1．1　自适应实验室（Adaptive Lab）使用的Python　312
12．1．2　SoMA的设计　312
12．1．3　我们的开发方法论　313
12．1．4　维护SoMA　313
12．1．5　对工程师同行的建议　313
12．2　使用RadimRehurek．com让深度学习飞翔　314
12．2．1　最佳时机　314
12．2．2　优化方面的教训　316
12．2．3　总结　318
12．3　在Lyst．com的大规模产品化的机器学习　318
12．3．1　Python在Lyst的地位　319
12．3．2　集群设计　319
12．3．3　在快速前进的初创公司中做代码评估　319
12．3．4　构建推荐引擎　319
12．3．5　报告和监控　320
12．3．6　一些建议　320
12．4　在Smesh的大规模社交媒体分析　321
12．4．1　Python在Smesh中的角色　321
12．4．2　平台　321
12．4．3　高性能的实时字符串匹配　322
12．4．4　报告、监控、调试和部署　323
12．5　PyPy促成了成功的Web和数据处理系统　324
12．5．1　先决条件　325
12．5．2　数据库　325
12．5．3　Web应用　326
12．5．4　OCR和翻译　326
12．5．5　任务分发和工作者　327
12．5．6　结论　327
12．6　在Lanyrd．com中的任务队列　327
12．6．1　Python在Lanyrd中的角色　328
12．6．2　使任务队列变高性能　328
12．6．3　报告、监控、调试和部署　328
12．6．4　对开发者同行的建议　329

《Python高性能编程》 简介 在快速迭代和效率至上的软件开发时代，Python凭借其简洁的语法和丰富的生态系统，早已成为众多开发者青睐的语言。然而，当项目规模不断扩大，对性能的要求日益严苛时，原始的Python代码有时会显得力不从心。本书《Python高性能编程》正是为了解决这一痛点而生，它将带领读者深入Python的底层机制，探索各种能够显著提升程序运行效率的先进技术和编程范式。 本书并非泛泛而谈的Python入门教程，而是专注于如何让你的Python代码跑得更快、消耗更少资源。我们将从理解Python解释器的运作方式入手，揭示其内在的性能瓶颈，并在此基础上，系统性地介绍一系列行之有效的优化策略。从数据结构的选择到算法的设计，从并发与并行机制的运用到内存管理的精细化调优，再到利用C/C++等底层语言扩展Python的能力，本书将为你构建一个完整的Python高性能编程知识体系。 谁适合阅读本书？ 有一定Python基础的开发者： 假设你已经熟悉Python的基本语法、数据类型、控制流以及面向对象编程，并有实际项目开发经验。本书将在此基础上，带你进入性能优化的进阶领域。 需要提升程序运行效率的开发者： 无论你是开发Web后端、数据分析应用、机器学习模型，还是科学计算项目，如果你的程序在处理大规模数据或复杂计算时显得缓慢，本书将为你提供宝贵的解决方案。 对Python底层机制感兴趣的研究者或工程师： 如果你想深入了解Python是如何工作的，理解解释器和标准库的性能考量，本书将提供深入的洞察。 寻求突破性能瓶颈的团队负责人或架构师： 了解并掌握Python高性能编程的技术，将有助于你带领团队构建更具竞争力的产品，解决复杂的性能挑战。 本书将为你带来什么？ 第一部分：理解Python性能的基石 在本书的开篇，我们将首先夯实对Python性能的理解。这部分内容并非枯燥的理论堆砌，而是通过生动形象的例子和深入浅出的讲解，让你真正“看见”Python的运行。 Python解释器的工作原理： 我们将剖析CPython解释器如何执行Python代码，理解字节码、虚拟机以及垃圾回收机制。这不仅能帮助你理解为什么某些代码会慢，更能让你知道如何“顺着”解释器的思路去写代码。 时间复杂度和空间复杂度： 尽管这是一个经典的概念，但我们将结合Python的特性，讲解如何在实际编程中应用它们来评估和优化代码。我们将学习如何选择最优的数据结构和算法，避免因低效的复杂度带来的性能黑洞。 性能度量与分析工具： 工欲善其事，必先利其器。我们将介绍Python中常用的性能分析工具，如`timeit`模块、`cProfile`和`line_profiler`等，教你如何准确地定位代码中的性能瓶颈，将精力集中在最有价值的优化点上。 第二部分：数据结构与算法的性能之道 高效的数据结构和算法是性能优化的核心。本部分将深入探讨在Python中如何做出最优选择，以及如何编写更高效的算法。 Python内置数据结构的性能特点： 从列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）到集合（set），我们将详细分析它们的底层实现，探讨在不同场景下的插入、查找、删除等操作的性能差异。你将学会如何根据具体需求，选择最适合的数据结构，避免不必要的性能损耗。 更高效的数据结构： 除了内置数据结构，我们还将介绍一些专门为性能优化的第三方库，例如`collections`模块中的`deque`、`Counter`、`OrderedDict`，以及`array`模块等，它们在特定场景下能提供远超标准库的性能。 算法优化实践： 本部分将不止步于理论，而是通过具体的实例，讲解如何将抽象的算法概念转化为高效的Python代码。我们将探讨一些常见的算法优化技巧，例如记忆化（memoization）、动态规划（dynamic programming）的Python实现，以及如何利用生成器（generator）和迭代器（iterator）来处理大数据集，从而降低内存消耗。 第三部分：并发与并行——释放CPU潜能 对于需要处理大量 I/O 密集型任务或 CPU 密集型任务的应用，并发和并行是提升性能的关键。本部分将为你揭示Python中的并发与并行技术，并指导你如何正确地运用它们。 线程（Threads）与全局解释器锁（GIL）： 我们将深入理解Python的全局解释器锁（GIL），它对多线程的CPU密集型任务有何限制。我们将学习如何在GIL环境下，有效地利用多线程处理 I/O 密集型任务，例如网络请求、文件读写等，以及如何规避GIL带来的性能陷阱。 多进程（Multiprocessing）： 当CPU密集型任务成为瓶颈时，多进程是绕过GIL的有效手段。我们将详细介绍`multiprocessing`模块，学习如何创建和管理进程，以及如何进行进程间的通信与同步，从而充分利用多核CPU的计算能力。 异步编程（Asyncio）： 随着异步I/O模型的普及，`asyncio`成为了处理高并发I/O密集型任务的利器。我们将讲解协程（coroutines）、事件循环（event loop）的概念，学习如何编写高效的异步代码，实现高吞吐量的网络服务和数据处理。 选择合适的并发模型： 本部分将帮助你理解线程、进程和异步编程各自的优缺点，以及在不同应用场景下，如何选择最合适的并发模型，以达到最佳的性能和资源利用率。 第四部分：内存管理与优化 内存是有限的宝贵资源，高效的内存管理对于提升程序性能至关重要。本部分将带领你深入理解Python的内存分配和回收机制，并提供实用的内存优化技巧。 Python的内存分配与回收： 我们将探讨Python对象的内存表示，理解对象的创建、引用计数以及垃圾回收器的工作原理。通过对这些机制的深入理解，你将能够写出更省内存的代码。 减少内存占用的策略： 我们将学习多种减少内存占用的技巧，例如使用生成器代替列表来处理大数据集，选择更紧凑的数据结构，以及如何有效地释放不再使用的对象。 内存剖析与调试： 类似于CPU性能剖析，我们也将介绍用于内存分析的工具，如`memory_profiler`和`objgraph`，帮助你定位内存泄漏和高内存占用的代码段。 第五部分：加速Python：与底层语言的融合 当Python本身的优化已经无法满足需求时，我们可以考虑与C/C++等底层语言结合，将性能敏感的部分用更快的语言实现。 Cython： Cython是一种静态类型语言，可以编译成C语言代码，从而显著提高Python代码的执行速度。我们将学习如何使用Cython编写高性能的Python扩展模块，并将其与现有的Python代码无缝集成。 ctypes： `ctypes`库允许Python直接调用C语言编译生成的动态链接库（DLLs/SOs）。我们将学习如何使用`ctypes`来加载C函数，传递数据类型，从而复用现有的C/C++库，或实现高性能的计算密集型任务。 SWIG 和 CFFI： 作为其他常用的接口生成工具，我们也将在书中简要介绍SWIG和CFFI，为你提供更多将Python与C/C++集成的选择。 第六部分：进阶性能优化实战 在本部分的最后，我们将通过一系列实际的案例，将前面所学的知识融会贯通，展示如何在真实场景中进行Python性能优化。 Web框架性能优化： 针对Django、Flask等流行的Python Web框架，我们将探讨如何优化数据库查询、缓存策略、请求处理流程，以构建高性能的Web应用。 数据科学与机器学习性能调优： 对于NumPy、Pandas、Scikit-learn等数据科学库，我们将讲解如何利用矢量化操作、并行计算、内存优化等技术，加速数据预处理、特征工程和模型训练过程。 网络编程性能提升： 我们将关注如何通过异步I/O、连接池、高效的数据序列化等技术，提升网络服务的吞吐量和响应速度。 本书的特色 理论与实践相结合： 本书不仅深入浅出地讲解Python性能优化的核心理论，更提供了大量贴近实际的编程示例和代码片段，让读者能够快速上手并解决实际问题。 循序渐进的学习路径： 从理解Python底层机制，到数据结构与算法优化，再到并发并行和与底层语言的融合，本书的学习路径循序渐进，适合不同程度的开发者。 强调动手实践： 鼓励读者通过修改和运行书中的代码示例，亲自体验性能优化的效果，加深对知识的理解。 面向未来： 关注Python最新的性能优化技术和发展趋势，帮助读者掌握面向未来的编程能力。 结语 在瞬息万变的数字时代，软件性能是用户体验和商业竞争力的重要基石。《Python高性能编程》将是你掌握Python性能优化技术的强大助力，它将赋能你构建更快速、更高效、更具竞争力的Python应用程序。无论你是希望优化现有项目，还是渴望在新的技术浪潮中脱颖而出，本书都将为你提供宝贵的指导和坚实的基础。让我们一起踏上这场Python性能优化的探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本《Python高性能编程》简直是给我打开了新世界的大门！我一直以来都觉得自己对 Python 掌握得还算不错，写出来的代码也能跑，也能满足基本的功能需求。但最近接手的一个项目，数据量一下子上去了，性能瓶颈就显现出来了。各种卡顿、响应缓慢，用户体验直线下降，我真是急得团团转。就在这时，我同事推荐了我这本书，当时还有点犹豫，毕竟“高性能”这个词听起来就有点门槛。但翻开目录，看到里面涵盖了像 Cython、Numba、多进程、多线程、并行计算、内存管理优化等我一直很想深入了解但又无从下手的主题，我立刻就决定把它买下来。这本书不是那种空泛的理论讲解，而是充满了实实在在的代码示例和性能分析。作者以非常清晰的逻辑，循序渐进地引导读者理解 Python 性能的关键点，并且提供了非常多实用的技巧和工具。尤其是在优化算法、选择合适的数据结构、以及如何利用 C 语言的优势来加速 Python 代码方面，这本书的讲解真的太到位了。我尝试书中介绍的一些方法，比如使用 NumPy 进行向量化操作，以及用 Numba 编译部分计算密集型函数，效果立竿见影！原本需要几分钟才能跑完的数据处理任务，现在几十秒就搞定了。这种成就感，真的难以言喻。对于我这种需要处理大量数据，并且对程序效率有较高要求的开发者来说，这本书简直就是救星，极大地提升了我的工作效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对 Python 的一些底层机制感到好奇，总觉得它作为一门高级语言，背后一定隐藏着很多值得挖掘的细节。这本书《Python高性能编程》恰好满足了我这份探究欲，并且将它与实际的性能优化紧密结合。我特别喜欢书中关于内存管理和垃圾回收部分的内容。虽然我们日常编写代码很少直接去考虑内存的分配和释放，但深入理解这些原理，能帮助我们写出更健壮、更不容易出现内存泄漏的代码，尤其是在处理大型数据集或长时间运行的程序时，这种影响会更加明显。作者通过生动的比喻和图示，将复杂的概念解释得易于理解。我还对书中关于 GIL（全局解释器锁）的讲解印象深刻。我之前一直认为 Python 的多线程在 CPU 密集型任务上效果不佳，读完这本书，我才明白其中根源，并且书中也提供了绕过 GIL 的有效方法，比如使用 `multiprocessing` 模块来实现真正的并行计算。这让我对 Python 的并发编程有了全新的认识，也为我解决一些复杂的并发场景提供了思路。这本书不仅仅是告诉你“怎么做”，更是告诉你“为什么这么做”，这种深层次的理解，对于提升一个开发者的内功非常有帮助。它让我不再满足于表面上的代码实现，而是开始关注代码背后的效率和健壮性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最开始接触这本书《Python高性能编程》的时候，并没有抱太高的期望，我以为它会和市面上其他的一些“速成”类书籍一样，讲一些浅显的技巧。但事实证明，我大错特错了。这本书的深度和广度都远远超出了我的预期。作者对于 Python 语言本身的理解非常透彻，从 CPython 的内部实现，到各种常用库的底层机制，都进行了深入的剖析。我尤其对书中关于 NumPy 和 Pandas 这些数据科学领域核心库的性能优化讲解印象深刻。作者解释了为什么它们能够实现如此高的性能，以及我们如何更好地利用它们提供的向量化操作和优化的数据结构。这本书还涉及了一些更高级的主题，比如使用 C 扩展来编写高性能模块，以及利用 `multiprocessing` 和 `threading` 进行并发编程。虽然有些部分需要一定的基础知识才能完全理解，但作者的讲解方式非常清晰，并且提供了大量的可执行代码示例，让我能够边学边练。读完这本书，我感觉自己对 Python 的理解上升到了一个新的台阶，不再仅仅是一个使用 Python 的开发者，而是能更好地理解 Python 的“内在”，并利用这种理解来写出更高效、更健壮的程序。这本书对于任何希望在 Python 领域更进一步的开发者来说，都是一本不可或缺的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Python高性能编程》对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次关于“巧劲”的启蒙。我之前写 Python 代码，总有一种“暴力美学”的感觉，就是代码能跑就行，性能什么的，能凑合就凑合。直到遇到一些无法回避的性能问题，我才意识到这种思维的局限性。这本书真正让我理解了，如何在不牺牲代码可读性和维护性的前提下，大幅提升 Python程序的执行效率。我特别喜欢书中关于算法和数据结构的优化讲解。作者并没有停留于理论层面，而是通过实际的代码演示，说明了选择合适的数据结构（比如使用 `collections` 模块中的 `deque` 或 `Counter`）以及优化算法（比如如何避免不必要的循环和重复计算）对性能带来的巨大影响。这些看似微小的改动，往往能带来数量级的性能提升。另外，书中对于并行和异步编程的讲解也让我受益匪浅。我之前对这些概念一直有些模糊，读完这本书，我才真正理解了它们的应用场景和实现方式，以及如何利用这些技术来充分利用多核 CPU 的优势，或者提高 I/O 密集型程序的响应速度。这本书让我对 Python 的理解更加深刻，也让我对如何写出“聪明”的代码有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事数据科学和机器学习开发的工程师，我一直面临着一个挑战：如何让我的 Python 代码跑得更快。尤其是在训练大型模型或者处理海量数据时，时间的成本是极其高昂的。我曾尝试过阅读一些零散的优化文章，但往往缺乏系统性和深度。《Python高性能编程》这本书，可以说是为我量身定做的。它系统地梳理了 Python 性能优化的各个方面，从底层的 CPython 解释器机制，到上层的并行计算和分布式处理，几乎涵盖了所有我可能遇到的性能瓶颈。我最欣赏的是书中对不同优化技术的对比和权衡。作者并没有一味地推崇某种技术，而是根据具体的应用场景，分析了各种方法的优缺点，以及适用的范围。例如，在介绍 Cython 时，它详细讲解了如何将 Python 代码转换为 C 代码，以及如何利用 C 语言的特性来加速计算，并且给出了非常清晰的示例。同时，它也指出了 Cython 的学习曲线相对较陡峭，需要对 C 语言有一定的了解。这种客观、全面的分析，让我能够根据项目的实际情况，做出最明智的选择。读完这本书，我感觉自己就像拥有了一套完整的性能优化工具箱，能够自信地应对各种性能挑战。

评分☆☆☆☆☆

书的印刷质量没的说，内容还没细读，参考文献非常丰富，可以扩展阅读，整体满意！

评分☆☆☆☆☆

python的话,多上手,毕竟在这个ML、DL横行的圈内要生存

评分☆☆☆☆☆

正常时间送到 有一点小破损 不过总体来说还可以 里面的字也很清晰没有怪味

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，印刷质量好，内容很实用。给京东的物流点赞，自营的物流真是没的说，快递小哥服务好。其他还好，内容不错，印刷质量好。运送快，整体满意。京东图书日一起买的很多书。自营的都挺好。

评分☆☆☆☆☆

一共15本。。。。

评分☆☆☆☆☆

书有一股味，正在阅读中，传说中的圣经

评分☆☆☆☆☆

初次接触，希望可以用来提高一下自己

评分☆☆☆☆☆

内容翔实，很有实践意义，很喜欢！性价比高，100-50，狂赞！

评分☆☆☆☆☆

活动优惠很大，5本都是全新