PythonfürFortgeschrittene Leitfaden zur LeistungsoptimierungVerwendenvon

Turbo für Ihren Python-Code: Erreichen Sie Spitzenleistung mit 80 praktischen Profiling-Projekten zur Geschwindigkeits- und Speicheroptimierung!
In der schnelllebigen Welt der Datenwissenschaft, KI und skalierbaren Anwendungen kann langsamer Python-Code zum Karrierekiller werden – hier kommt der Leitfaden zur Leistungsoptimierung für Python für Fortgeschrittene: Verwendung von CProfile, Speicherprofilern und Algorithmusverbesserungen: 80 Profiling-Projekte zur Optimierung von Geschwindigkeit und Speicher. Dieses umfangreiche 333-seitige Handbuch des erfahrenen Entwicklers Bell Asam befähigt fortgeschrittene Python-Programmierer, Engpässe zu diagnostizieren, Ausführungszeiten zu verkürzen und den Speicherverbrauch zu minimieren. So verwandeln Sie guten Code in erstklassige, produktionsreife Meisterwerke.

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten von der Theorie in die Praxis! Beginnen Sie mit einem einführenden Vorwort und navigieren Sie anschließend durch sechs umfassende Teile mit 80 progressiven Profiling-Projekten:

Teil I: Einführung in die Leistungsoptimierung von Python: Erfahren Sie, warum Leistung wichtig ist, lernen Sie wichtige Tools wie Profiler und Optimierer kennen und lernen Sie das Ausführungsmodell von Python kennen, um eine solide Grundlage zu schaffen.
Teil II: Profiling mit cProfile: Lernen Sie die Grundlagen kennen, entwickeln Sie anspruchsvolle Techniken und wenden Sie diese in realen Projekten an, um zeitaufwändige Funktionen zu identifizieren.
Teil III: Memory-Profiling und -Optimierung: Tauchen Sie ein in die Grundlagen des Memory-Profilings, meistern Sie Tools wie memory_profiler und tracemalloc, erlernen Sie Optimierungsstrategien und arbeiten Sie an praktischen Projekten zur Leckerkennung und effizienten Datenverarbeitung.
Teil IV: Algorithmische Leistungsverbesserungen: Verstehen Sie Komplexität, verfeinern Sie Algorithmen, nutzen Sie Parallelität und Nebenläufigkeit und optimieren Sie durch gezielte Projekte.
Teil V: Fortgeschrittene Optimierungstechniken: Integrieren Sie C-Erweiterungen und NumPy für rasante Geschwindigkeit, optimieren Sie I/O-Operationen, verbessern Sie Web-Apps und meistern Sie anspruchsvolle reale Szenarien.
Teil VI: Best Practices und Zusammenfassung: Übernehmen Sie bewährte Arbeitsabläufe, Best Practices und zukunftsweisende Ratschläge, um langfristige Effizienz zu gewährleisten.

Ob Sie Machine-Learning-Pipelines optimieren, Webdienste optimieren oder riesige Datensätze verarbeiten – diese Projekte liefern Ihnen mit Codebeispielen, Visualisierungen und Vorher-Nachher-Benchmarks umsetzbare Erkenntnisse. Mittlere Python-Kenntnisse vorausgesetzt, erwerben Sie Kenntnisse in branchenüblichen Tools und Techniken, um Ihre Anwendungen zum Laufen zu bringen – ohne alles von Grund auf neu schreiben zu müssen.
Zu den Bonusfunktionen gehören Anhänge mit Kurzanleitungen, Code-Repositories für alle Projekte, ein Glossar und ein Index für eine einfache Navigation. Da Python bis 2025 die explosionsartige Entwicklung von KI und Big Data vorantreibt, ist die Beherrschung der Leistungsfähigkeit kein Muss – sie ist unerlässlich, um sich von der Masse abzuheben!