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内容简介

全面掌握Python代码性能分析和优化方法，消除性能瓶颈，迅速改善程序性能！

对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。

本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。最后介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得最佳性能。

如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。

通过阅读本书，你将能够：

- 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具

- 理解性能分析器的概念，学会如何观察输出结果

- 利用性能分析工具解释可视化的性能输出结果，改善脚本的性能

- 用Cython快速创建Python与C语言混合的应用程序

- 利用PyPy改善Python代码的性能

- 通过Numba、Parakeet和pandas优化数据处理代码

作者简介

Fernando Doglio

Globant公司软件架构师。过去十年一直从事Web开发工作，期间使用了大多数最前沿的技术，如PHP、Ruby on Rails、MySQL、Python、Node.js、AngularJS、REST API等。Fernando喜欢钻研新事物，他的GitHub账户每个月也会因此获得回购。他还是开源拥护者，并通过网站lookingforpullrequests.com来获得人们的支持。Fernando另著有Pro REST API Development with Node.js。

目录

版权声明 阅读
译者序 阅读
前言 阅读
致谢 阅读
第 1 章　性能分析基础 阅读
第 2 章　性能分析器
第 3 章　可视化——利用GUI理解性能分析数据
第 4 章　优化每一个细节
第 5 章　多线程与多进程
第 6 章　常用的优化方法
第 7 章　用Numba、Parakeet和pandas实现极速数据处理
第 8 章　付诸实践