Note :
Ce livre est très apprécié des programmeurs qui cherchent à améliorer leurs compétences en Python et à accroître l'efficacité de leur code. Il fournit une base solide et des techniques avancées pour optimiser le code Python, ce qui en fait une référence essentielle pour les développeurs.
Avantages:Le livre offre une compréhension complète des techniques de programmation Python, du profilage, des benchmarks de performance et des stratégies d'optimisation. Il convient aussi bien aux débutants qu'à ceux qui cherchent à maîtriser leurs compétences, ce qui en fait une ressource précieuse pour les ingénieurs logiciels.
Inconvénients:Aucun inconvénient particulier n'a été mentionné dans les commentaires.
(basé sur 2 avis de lecteurs)
Fast Python: High Performance Techniques for Large Datasets
Maîtrisez ces techniques efficaces pour réduire les coûts et les temps d'exécution, traiter d'énormes ensembles de données et mettre en œuvre efficacement des applications complexes d'apprentissage automatique en Python. Fast Python est un guide pratique pour écrire du code Python capable de traiter plus de données, plus rapidement et avec moins de ressources.
Il adopte une approche holistique des performances de Python, en vous montrant comment votre code, vos bibliothèques et votre architecture informatique interagissent et peuvent être optimisés ensemble. Écrit pour des praticiens expérimentés, Fast Python plonge directement dans des solutions pratiques pour améliorer l'efficacité des calculs et du stockage. Vous expérimenterez des exemples amusants et intéressants tels que la réécriture de jeux en Cython de bas niveau et l'implémentation d'un framework MapReduce à partir de zéro.
Enfin, vous approfondirez le calcul par le GPU en Python et découvrirez comment le matériel moderne a réhabilité d'anciens modèles et fait d'idées contre-intuitives la manière la plus efficace de travailler. L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)