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Titre original :
Advanced Python Programming
Contenu du livre :
Créez des applications distribuées avec des modèles de conception astucieux pour résoudre des problèmes complexes Caractéristiques principales Configurez et exécutez des algorithmes distribués sur un cluster à l'aide de Dask et PySpark Maîtrisez les compétences pour implémenter avec précision la concurrence dans votre code Acquérez une expérience pratique des modèles de conception Python à l'aide d'exemples du monde réel Description du livre
Ce parcours d'apprentissage vous montre comment tirer parti de la puissance des bibliothèques Python natives et tierces pour créer des applications robustes et réactives. Vous découvrirez les profileurs et la programmation réactive, la concurrence et le parallélisme, ainsi que des outils pour rendre vos applications rapides et efficaces. Vous découvrirez comment écrire du code pour des architectures parallèles à l'aide de TensorFlow et Theano, et comment utiliser un cluster d'ordinateurs pour des calculs à grande échelle à l'aide de technologies telles que Dask et PySpark. Avec la connaissance du fonctionnement des modèles de conception Python, vous serez en mesure de cloner des objets, de sécuriser des interfaces, de choisir dynamiquement des algorithmes et d'accomplir bien d'autres choses dans le domaine de l'informatique de haute performance.
À la fin de ce parcours d'apprentissage, vous aurez les compétences et la confiance nécessaires pour construire des modèles attrayants qui offrent rapidement des solutions efficaces à vos problèmes.
Ce parcours d'apprentissage inclut le contenu des produits Packt suivants : Python High Performance - Deuxième édition par Gabriele Lanaro Mastering Concurrency in Python par Quan Nguyen Mastering Python Design Patterns par Sakis Kasampalis Ce que vous apprendrez Utiliser NumPy et pandas pour importer et manipuler des ensembles de données Atteindre des performances natives avec Cython et Numba Écrire du code asynchrone en utilisant asyncio et RxPy Concevoir des programmes hautement évolutifs avec l'échafaudage d'application Explorer les méthodes abstraites pour maintenir la cohérence des données Cloner des objets à l'aide du modèle de prototype Utiliser le modèle d'adaptateur pour rendre compatibles des interfaces incompatibles Employer le modèle de stratégie pour choisir dynamiquement un algorithme A qui s'adresse ce livre ?
Ce parcours de formation est spécialement conçu pour les développeurs Python qui souhaitent créer des applications de haute performance et se familiariser avec la programmation monocœur et multicœur, la concurrence distribuée et les modèles de conception Python. Une certaine expérience du langage de programmation Python vous aidera à tirer le meilleur parti de ce parcours d'apprentissage. Table des matières Analyse comparative et profilage Optimisations en Python pur Opérations sur les tableaux rapides avec NumPy et Pandas Performances en C avec Cython Exploration des compilateurs Implémentation de la simultanéité Traitement parallèle Avancé Introduction à la programmation simultanée et parallèle Loi d'Amdahl Travailler avec des threads en Python Utiliser l'instruction with dans les threads Requêtes Web simultanées Travailler avec des processus en Python Opérateurs de réduction dans les processus Images simultanées Introduction à la programmation asynchrone Mise en œuvre de la programmation asynchrone en Python Création de canaux de communication avec asyncio Blocages Starvation Race Conditions Le verrouillage de l'interprète global Le schéma de l'usine Le schéma du constructeur Autres schémas de création Le schéma de l'adaptateur Le schéma du décorateur Le schéma du pont Le schéma de la façade Autres schémas structurels Le schéma de la chaîne de responsabilité Le schéma de la commande Le schéma de l'observateur
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781838551216 |
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| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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