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[美] 戈雷利剋（MichaGorelick），歐日 著

圖書標籤:

• Python
• 高性能
• 編程
• 優化
• 效率
• 多綫程
• 多進程
• 異步IO
• Cython
• 性能分析
• 代碼優化

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115454898

商品編碼：13490173041

齣版時間：2017-07-01

作  者:(美)戈雷利剋(Micha Gorelick),歐日沃爾德(Ian Ozsvald) 著;鬍世傑,徐旭彬 譯 著作 定  價:79 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:331 裝  幀:平裝 ISBN:9787115454898 ●暫無

內容簡介

暫無

Python高性能編程：深入解析與實踐 內容概要： 本書並非探討如何編寫“高性能”的Python代碼，而是聚焦於Python語言本身的精妙設計、底層實現機製以及其生態係統中那些被廣泛應用於構建高性能、高可用且可擴展係統的核心技術與實踐。我們將一同深入Python的世界，理解它為何能承載如此重要的角色，以及如何通過理解和運用其內在原理，來編寫齣更健壯、更高效、更具可維護性的應用程序。本書將帶領讀者跳齣“快”與“慢”的簡單二元論，從更宏觀、更深入的視角去審視Python在現代軟件開發中的價值與潛力。 第一部分：Python的哲學與設計 在開始深入技術細節之前，我們首先需要理解Python的設計哲學。Python語言的創造者Guido van Rossum以“清晰、簡潔、可讀性強”為核心原則，這塑造瞭Python的語法糖、標準庫以及社區文化。本書不會僅僅羅列Python的語法特性，而是會探討這些設計選擇背後的考量，例如： “Zen of Python”的內涵： 我們會逐條解讀PEP 20，即“Python之禪”，並結閤實際代碼示例，說明這些原則如何在Python代碼中體現，以及遵循這些原則對於代碼質量和長期維護的重要性。例如，“Readability counts”不僅僅是口號，更是Python語法設計、命名規範乃至代碼組織方式的根本驅動力。 Python的動態性與靜態性： Python是一種動態類型語言，這帶來瞭極大的靈活性，但也可能在性能和可維護性方麵帶來挑戰。本書將深入探討Python的動態性是如何實現的（例如，鴨子類型、運行時代碼修改），以及如何在享受動態性的同時，通過適當的模式和工具來規避潛在的陷阱。我們會討論類型提示（Type Hinting）的齣現及其對代碼質量和工具鏈的積極影響，這是一種在保持Python靈活性的基礎上，引入靜態分析能力的重要嘗試。 Python的對象模型： Python一切皆對象，這一核心概念是理解Python內部運作的關鍵。我們將解析Python的對象是如何在內存中錶示的，類、實例、方法、屬性等是如何通過元類（Metaclasses）和描述符（Descriptors）等機製實現的。理解這些底層原理，有助於我們編寫更高效的代碼，例如，理解對象創建的開銷，以及如何利用槽（Slots）來優化內存使用。 第二部分：Python的執行模型與性能考量 “高性能”往往與執行速度和資源消耗緊密相關。本部分將深入剖析Python代碼是如何被執行的，以及有哪些因素會影響其性能。 CPython的內部機製： 大多數Python用戶接觸的是CPython實現。我們將詳細介紹CPython的解釋器工作流程，包括詞法分析、語法分析、字節碼生成，以及Python虛擬機（PVM）如何解釋執行這些字節碼。特彆地，我們將探討全局解釋器鎖（GIL）的機製，它如何影響多綫程的並行執行，以及在哪些場景下GIL是影響性能的關鍵因素。 內存管理與垃圾迴收： Python的自動內存管理是其易用性的重要組成部分。我們將深入瞭解Python的引用計數和分代垃圾迴收機製，理解對象是如何被創建、引用和迴收的。掌握這些知識，有助於我們識彆和避免內存泄漏，以及編寫更有效率的代碼，例如，如何通過對象池（Object Pooling）等技術來減少頻繁的對象創建和銷毀開銷。 迭代器與生成器： 迭代器和生成器是Python中非常強大且高效的工具，尤其是在處理大量數據時。本書將詳細解釋迭代協議（Iterator Protocol），以及生成器錶達式（Generator Expressions）和生成器函數（Generator Functions）的工作原理。我們將通過實際案例展示如何利用它們來惰性求值（Lazy Evaluation），從而顯著減少內存占用和提高處理速度，例如，處理大型文件或無限序列。 並發與並行： Python在處理並發和並行任務時，麵臨著GIL的挑戰。本部分將全麵解析Python的並發模型： 多綫程（Threading）： 介紹綫程在CPython中的局限性（受GIL製約），但仍然適用於I/O密集型任務，並探討如何使用綫程池（ThreadPoolExecutor）來管理綫程。 多進程（Multiprocessing）： 解釋多進程如何繞過GIL，實現真正的CPU並行，並介紹`multiprocessing`模塊的使用，包括進程間通信（IPC）的各種機製（如Queue, Pipe, Shared Memory）以及進程池（ProcessPoolExecutor）。 異步編程（Asyncio）： 深入講解`asyncio`庫，包括協程（Coroutines）、事件循環（Event Loop）、`async`/`await`語法，以及它如何通過單綫程實現高並發的I/O密集型任務。我們將對比異步編程與多綫程、多進程的優劣，並給齣適用的場景建議。 JIT編譯器與替代實現： 除瞭CPython，Python還有其他實現，如PyPy（帶有JIT編譯器）和Jython（運行在JVM上）。我們將探討JIT（Just-In-Time）編譯器的工作原理，以及PyPy等實現如何在某些場景下提供顯著的性能提升。雖然本書主要關注CPython，但瞭解這些替代方案及其優勢，有助於我們做齣更明智的技術選擇。 第三部分：Python生態係統的高性能實踐 Python之所以能在各種高性能場景下大放異彩，離不開其豐富且成熟的生態係統。本部分將聚焦於那些用於構建高性能Python應用的外部庫和框架。 數值計算與科學計算： NumPy、SciPy、Pandas等庫是Python在科學計算領域的核心。我們將深入解析NumPy的ndarray對象如何實現高效的嚮量化操作（Vectorization），以及它與C/Fortran等底層語言的集成優勢。理解NumPy的廣播（Broadcasting）機製，將幫助我們編寫更簡潔、更高效的數學運算代碼。 數據處理與大數據： 對於處理大規模數據集，Dask、Apache Spark（通過PySpark）等工具提供瞭分布式計算的能力。本書將介紹如何利用Dask實現與NumPy/Pandas類似的API，但能在多核CPU甚至集群上並行執行。同時，我們也會簡要介紹PySpark，展示Python如何與大數據處理框架協同工作。 Web開發與服務： 在Web後端領域，高性能至關重要。我們將探討如何使用ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）框架，如FastAPI、Starlette，結閤`asyncio`來構建高並發的Web服務。同時，我們也會提及WSGI（Web Server Gateway Interface）框架（如Flask、Django）在性能優化方麵的常見策略，以及如何通過反嚮代理（如Nginx）和緩存（如Redis）來提升整體性能。 Cython與C/C++擴展： 當Python的標準實現仍然無法滿足性能需求時，與底層語言集成是終極解決方案。本書將詳細介紹Cython，它允許我們編寫接近Python語法的代碼，但能被編譯成高效的C語言。我們將演示如何使用Cython為Python函數添加類型聲明，從而顯著提升執行速度，並介紹如何直接調用C/C++庫。 性能分析與優化工具： “測量纔能優化”。本書將介紹Python內置的性能分析工具，如`timeit`模塊和`cProfile`庫，幫助我們定位代碼中的性能瓶頸。此外，我們還會介紹一些優秀的第三方性能分析工具，以及如何利用它們來深入理解代碼的執行時間和內存消耗。 第四部分：架構與設計模式在Python中的應用 高性能並不僅僅是單點代碼的優化，更是整體架構和設計模式的體現。 模塊化與代碼組織： 良好的模塊化設計可以提高代碼的可讀性、可維護性和可測試性，間接影響團隊的開發效率和最終産品的性能。我們將探討Python的模塊導入機製，以及如何閤理組織項目結構。 設計模式與性能： 某些設計模式天生有助於提高性能，例如，單例模式（Singleton）用於確保全局資源的唯一性，享元模式（Flyweight）用於減少重復對象的內存占用。本書將結閤Python的特性，討論如何在實際開發中應用這些設計模式來優化性能。 緩存策略： 緩存是提升係統性能的關鍵技術。我們將討論在Python應用中實現緩存的各種策略，包括內存緩存（如`functools.lru_cache`）和分布式緩存（如Redis、Memcached）。 可伸縮性與高可用性： 高性能往往需要與可伸縮性（Scalability）和高可用性（High Availability）相結閤。本書將從Python應用的視角，探討如何構建能夠應對大量並發請求、並能持續穩定運行的係統。雖然不深入微服務架構細節，但會強調Python在其中扮演的關鍵角色，以及如何通過服務發現、負載均衡等概念來理解Python應用的部署。 目標讀者： 本書麵嚮有一定Python編程基礎的開發者，希望深入理解Python語言的內在機製，掌握提升Python應用程序性能與健壯性的方法，並能將其應用於實際的軟件開發中。無論您是後端開發者、數據科學傢、係統工程師，還是對Python底層原理感興趣的愛好者，都能從本書中獲益。 本書的價值： 通過本書的學習，您將能夠： 更深入地理解Python的運行原理， 從而寫齣更“Pythonic”、更高效的代碼。 掌握識彆和解決Python性能瓶頸的技巧， 並能選擇閤適的工具和技術進行優化。 理解Python在並發與並行編程中的挑戰與機遇， 並能有效利用多綫程、多進程和異步編程。 熟悉Python生態係統中用於高性能計算、數據處理和Web開發的常用庫與框架。 認識到架構和設計模式對係統整體性能的重要性， 並將其應用於Python項目。 從更宏觀的視角審視Python在現代軟件開發中的角色與潛力。 本書旨在為您提供一個紮實的基礎，讓您能夠自信地駕馭Python，構建齣真正高性能、可擴展且易於維護的應用程序。我們相信，通過對Python底層原理的深刻理解，您將能解鎖Python的更多可能性，並在您的技術之路上走得更遠。

評分☆☆☆☆☆

對於有誌於從事高性能計算或需要處理高吞吐量實時係統的工程師而言，這本書堪稱一本“內功心法”。它沒有急於展示那些光鮮亮麗的性能跑分，而是花費瞭大量的篇幅，去拆解Python解釋器在執行字節碼時的工作流程。這種深入骨髓的剖析，對於理解“為什麼”某些優化是有效的至關重要。我尤其欣賞作者對於打包和部署環節的性能考量。優化不僅僅是代碼層麵的事情，書中討論瞭如何選擇閤適的Python發行版，如何利用虛擬環境隔離依賴以減少啓動時間，甚至涉及到瞭Python C擴展編譯時的優化旗標設置。這些是教科書上鮮少提及的工程實踐細節。另外，書中關於網絡I/O性能的論述也遠超一般的同步/異步對比。它詳細對比瞭不同Socket操作在不同操作係統下的係統調用開銷，並探討瞭如何通過更高效的數據序列化（如Protocol Buffers或MessagePack替代JSON）來減少網絡傳輸的延遲和CPU編解碼負擔。整本書行文風格老練，邏輯嚴密，讀起來雖然需要一定的專注度，但每一次深入都是一次實實在在的知識積纍，真正讓人感覺對Python這門語言的掌控力提升瞭一個檔次。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的排版和圖示設計略顯傳統，初看之下可能缺乏那種令人眼前一亮的現代感，但一旦沉下心去閱讀，你會發現其內容之精煉，遠超封麵所能傳遞的信息。我特彆欣賞作者在處理並發編程問題時所展現齣的嚴謹性。很多書會簡單提及綫程安全，但這本書則花瞭大量篇幅去解釋鎖（Lock）、信號量（Semaphore）和條件變量（Condition）在不同並發模型下的具體應用場景和潛在的死鎖風險。特彆是對於共享內存模型下數據一緻性的維護，作者通過一係列精心設計的代碼片段，生動地演示瞭不當並發操作如何導緻難以追蹤的Bug。更進一步，它還觸及瞭更前沿的並行計算方法，比如如何利用GPU進行加速，雖然這部分內容相對深入，但作者的講解邏輯清晰，使得即使是初次接觸GPU編程的讀者也能把握其核心思想。這本書的節奏把握得很好，它不會讓你在初級優化上浪費時間，而是迅速引導你進入需要深入理解Python底層運行機製纔能解決的問題域。讀完之後，我感覺自己對“快”的理解從錶層的代碼技巧提升到瞭架構層麵的優化考量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角相當獨特，它沒有像許多同類書籍那樣陷入對基礎語法的重復講解，而是直奔“高性能”這個核心痛點。初讀時，我以為會看到大量晦澀難懂的底層匯編優化，但作者的敘事方式卻齣乎意料地平易近人。他巧妙地將Python的全局解釋器鎖（GIL）及其對多綫程的製約，與實際應用場景中的I/O密集型和CPU密集型任務做瞭清晰的劃分。我印象最深的是關於異步編程（asyncio）的那一章，作者沒有僅僅停留在`await`和`async`的語法演示，而是深入剖析瞭事件循環的工作機製，甚至通過手繪的流程圖解釋瞭協程切換的開銷，這讓我對編寫高並發網絡服務有瞭全新的理解。特彆是對於如何利用`multiprocessing`來繞開GIL的限製，並且在進程間安全高效地傳遞數據的實踐案例，非常紮實，可以直接拿到項目裏去套用。整個閱讀過程就像是跟著一位經驗豐富的大師在進行一場關於性能調優的深度對話，每一個例子都充滿瞭實戰的煙火氣，而不是紙上談兵的理論堆砌。對於那些已經熟悉Python基礎，但代碼運行速度總是不盡如人意，渴望突破性能瓶頸的開發者來說，這本書無疑是一劑猛藥。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個跨國閤作項目中，被要求優化一個處理海量日誌流的後端服務時，纔輾轉找到這本書的。坦白說，市麵上關於Python優化的書很多，大多不過是教你如何用列錶推導式代替循環，或者提倡使用更快的第三方庫。然而，這本書的價值在於它提供瞭一種係統性的性能思維框架。它首先構建瞭性能分析的基石——精準的度量標準，詳盡地介紹瞭如何使用`cProfile`、`line_profiler`甚至是更底層的內存分析工具，來定位真正的性能瓶頸，而不是盲目地優化那些微不足道的代碼段。隨後，它圍繞數據結構的選擇展開瞭深入的討論，比如在特定訪問模式下，標準字典（dict）和有序字典（OrderedDict）在性能上的權衡，以及何時應該考慮使用專門為速度優化的庫如`numpy`或`pandas`。這本書最讓我感到“物超所值”的部分，是關於JIT（即時編譯）和Cython的章節。作者並未將它們描繪成“銀彈”，而是以一種非常審慎的態度，展示瞭如何用它們將Python代碼的關鍵熱點（Hot Path）編譯成C擴展，從而實現接近原生語言的執行速度，同時保持Python的開發效率。這種務實、不偏不倚的分析態度，極大地幫助我製定瞭項目中的技術選型決策。

評分☆☆☆☆☆

我是一個偏嚮於快速原型開發的數據科學傢，過去我總是依賴於Pandas和Scikit-learn這樣的巨型庫來處理性能問題，但當數據量突破TB級彆，庫本身的開銷就開始顯現。這本書就像是一把鑰匙，打開瞭讓我能夠“窺視”這些高性能庫底層實現的機會。它對Python內存模型的解析極其透徹，解釋瞭為什麼動態類型語言在處理大型數組和矩陣時效率會低於靜態語言，並提供瞭大量基於C API或者使用`ctypes`進行內存布局優化的技巧。我特彆喜歡書中對“緩存友好性”的討論，這一點在處理大規模數值計算時至關重要。作者沒有僅僅停留在理論，而是提供瞭實際的基準測試對比，展示瞭連續內存訪問與跳躍式內存訪問之間驚人的性能差異。這讓我重新審視瞭過去寫循環代碼的習慣。此外，書中對於Python對象創建和銷毀的開銷分析也相當到位，引導讀者去思考如何重用對象或批量處理，以減少解釋器在內存管理上的負擔。這本書與其說是教你“如何寫快代碼”，不如說是教你“如何思考纔能寫齣快代碼”。