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파이썬 성능 높이기 2/e

파이썬 성능 높이기 2/e

(프로그램 병목 찾기부터 파이썬 구현 선택, 병렬 시스템 확장까지)

가브리엘레 라나로 (지은이), 임혜연 (옮긴이)
에이콘출판
28,000원

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파이썬 성능 높이기 2/e
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 파이썬 성능 높이기 2/e (프로그램 병목 찾기부터 파이썬 구현 선택, 병렬 시스템 확장까지)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 파이썬
· ISBN : 9791161752419
· 쪽수 : 340쪽
· 출판일 : 2018-11-30

책 소개

파이썬 프로그램의 성능을 높이기 위한 여러 가지 전략을 소개한다. 파이썬에서 기본적인 프로그램 성능을 높이기 위한 병목 찾기를 어떻게 진행하는지 등 다양한 수준의 성능 개선 기법이 나와 있으므로 파이썬을 어느 정도 써본 사람이라면 도움 될 것이다.

목차

1장. 벤치마킹과 프로파일링
__애플리케이션 설계
__테스트와 벤치마크 작성하기
____벤치마크 시간 측정하기
__pytest-benchmark로 개선된 테스트와 벤치마크
__cProfile로 병목 찾기
__line_profiler로 행 단위 프로파일
__코드 최적화
__dis 모듈
__memory_profiler를 통한 메모리 사용량 프로파일링
__요약


2장. 순수 파이썬 최적화
__유용한 알고리즘 및 데이터 구조
____리스트와 덱
____딕셔너리
____집합
____힙
____트라이
__캐싱과 메모이제이션
____JOBLIB
__조건 제시법과 제너레이터
__요약


3장. NumPy와 Pandas를 사용한 고속 배열 연산
__NumPy 시작하기
____배열 생성하기
____배열 접근하기
____브로드캐스팅
____수학 연산
____놈 계산
__입자 시뮬레이터를 NumPy로 다시 작성하기
__numexpr로 최적의 성능에 도달하기
__Pandas
____Pandas 기초
____Pandas를 사용한 데이터베이스 방식의 연산
__요약


4장. Cython으로 C 성능 얻기
__Cython 확장 컴파일
__정적 형식 추가
____변수
____함수
____클래스
__선언 공유
__배열 다루기
____C 배열과 포인터
____NumPy 배열
____형식화된 메모리뷰
__Cython 입자 시뮬레이터
__Cython 프로파일링
__주피터로 Cython 사용하기
__요약


5장. 컴파일러 탐구
__Numba
____NUMBA 첫 단계
____형식 특수화
____객체 모드와 원시 모드
____Numba와 NumPy
____JIT 클래스
____Numba 제약
__PyPy 프로젝트
____PyPy 설치
____PyPy로 입자 시뮬레이터 실행하기
__그 밖의 흥미로운 프로젝트
__요약


6장. 동시성 구현
__비동기적 프로그래밍
____I/O 대기
____동시성
____콜백
____퓨처
____이벤트 루프
__asyncio 프레임워크
____코루틴
____블로킹 코드를 논블로킹 코드로 변환하기
__반응형 프로그래밍
____옵저버블
____유용한 연산자
____뜨거운 옵저버블과 차가운 옵저버블
____CPU 모니터 구축
__요약


7장. 병렬 처리
__병렬 처리 개론
____그래픽 처리 장치
__여러 프로세스 사용하기
____PROCESS와 POOL 클래스
____Executor 인터페이스
____파이 값의 몬테 카를로 근사치 계산법
____동기화와 잠금
__OpenMP를 사용한 병렬 Cython
__자동 병렬성
____테아노 시작
____텐서플로
____GPU에서 코드 실행
__요약


8장. 분산 처리
__분산 컴퓨팅 소개
____맵리듀스 소개
__Dask
____방향성 비순환 그래프
____Dask 배열
____Dask Bag과 DataFrame
____Dask distributed
__파이스파크 사용하기
____스파크와 파이스파크 설정
____스파크 아키텍처
____RDD
____스파크 데이터프레임
__mpi4py를 사용한 과학기술 컴퓨팅
__요약


9장. 성능을 높이는 설계
__적절한 전략 선택하기
____일반 애플리케이션
____수치 코드
____빅데이터
__소스 코드 구조화하기
__격리와 가상 환경, 컨테이너
____Conda 환경 사용하기
____가상화와 컨테이너
__지속적인 통합
__요약

저자소개

가브리엘레 라나로 (지은이)    정보 더보기
중대형 컴퓨터 시뮬레이션을 사용한 결정체의 형성과 성장 연구를 수행해왔다. 2017년 이론 화학에서 박사 학위를 취득했다. 머신 러닝과 수치 계산 시각화, 웹 기술에 관심사가 걸쳐 있다. 좋은 소프트웨어를 향한 열정을 갖고 있으며 오픈 소스 패키지인 chemlab, chemview의 저자다. 이 책의 초판인 『고성능 파이썬 프로그래밍』(에이콘, 2013)을 썼다.
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임혜연 (옮긴이)    정보 더보기
인터넷 세상의 언어에 관심이 많은 개발자다. 지금은 어떻게 하면 검색을 통해 좋은 연결을 만들 수 있을지 고민하는 일을 주로 하고 있다. 옮긴 책으로는 『데이터 접근 패턴 Data Access Patterns』(에이콘, 2013), 『자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축』(에이콘, 2014), 『파이썬 성능 높이기 2/e』(에이콘, 2018), 『HTTP/2 in Action』(에이콘, 2020), 『데이터 과학을 위한 파이썬과 R』(한빛미디어, 2022)이 있다.
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