Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Advanced Python Programming » de Quan Nguyen est un guide complet axé sur les techniques avancées et les optimisations de la programmation Python. Bien qu'il soit loué pour sa profondeur et ses idées pratiques, il est noté que le contenu est plus adapté aux programmeurs expérimentés qu'aux débutants. Certains lecteurs l'ont trouvé difficile, en particulier les sections initiales qui plongent dans les optimisations Python plutôt que de sauter directement dans les modèles de conception.
Avantages:⬤ Une couverture approfondie des techniques avancées de Python, y compris l'optimisation, la concurrence et les modèles de conception.
⬤ Utilise des exemples pratiques, tels qu'un simulateur de particules, améliorant l'apprentissage par l'application.
⬤ Utile pour les programmeurs de niveau intermédiaire à avancé, fournissant des informations applicables dans un cadre professionnel.
⬤ Les chapitres bien rythmés facilitent la lecture, malgré la longueur du livre.
⬤ Un contenu pertinent pour ceux qui se préparent à des entretiens techniques.
⬤ Les deux premiers tiers du livre peuvent être difficiles et ne pas être immédiatement pertinents pour ceux qui recherchent des modèles de conception.
⬤ Certains sujets importants de Python, tels que les docstrings et certaines bibliothèques, ne sont pas couverts de manière exhaustive.
⬤ Le livre suppose une connaissance préalable considérable de Python, ce qui le rend inadapté aux débutants.
⬤ Certains lecteurs ont estimé que, bien qu'il soit excellent pour les chercheurs, il manque certaines informations pour les ingénieurs logiciels professionnels.
(basé sur 8 avis de lecteurs)
Titre original :
Advanced Python Programming - Second Edition: Accelerate your Python programs using proven techniques and design patterns
Contenu du livre :
Écrire des applications rapides, robustes et hautement réutilisables en utilisant l'optimisation interne de Python, les outils d'évaluation des performances les plus modernes et les bibliothèques de pointe.
Caractéristiques principales :
⬤ Benchmarking, profilage et accélération des programmes Python à l'aide d'outils d'optimisation.
⬤ Les applications sont mises à l'échelle sur plusieurs processeurs grâce à la programmation concurrente.
⬤ Les applications sont robustes et réutilisables grâce à des modèles de conception efficaces.
Description du livre :
Les puissantes capacités de Python à mettre en œuvre des programmes robustes et efficaces en font l'un des langages de programmation les plus recherchés.
Dans ce livre, vous explorerez les outils qui vous permettent d'améliorer les performances et de faire passer vos programmes Python au niveau supérieur.
Ce livre commence par examiner les bibliothèques intégrées et externes qui rationalisent les tâches du cycle de développement, telles que l'analyse comparative, le profilage et l'optimisation. Vous vous familiariserez ensuite avec l'utilisation d'outils spécialisés, tels que les bibliothèques et les compilateurs dédiés, afin d'améliorer vos performances dans les tâches de calcul, y compris l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique.
Ce livre traite de la concurrence, une solution majeure pour rendre les programmes plus efficaces et évolutifs, et des différentes techniques de programmation concurrente telles que le multithreading, le multiprocessing et la programmation asynchrone.
Vous comprendrez également les problèmes courants qui provoquent des comportements indésirables dans les programmes concurrents.
Enfin, vous travaillerez avec un large éventail de modèles de conception, y compris des modèles créationnels, structurels et comportementaux qui vous permettront de relever des défis complexes en matière de conception et d'architecture, rendant ainsi vos programmes plus robustes et plus faciles à maintenir.
À la fin du livre, vous serez exposé à un large éventail de fonctionnalités avancées en Python et serez équipé des connaissances pratiques nécessaires pour les appliquer à vos cas d'utilisation.
Ce que vous apprendrez :
⬤ Écrire du code numérique efficace avec NumPy, pandas et Xarray.
⬤ Utiliser Cython et Numba pour obtenir des performances natives.
⬤ Trouver les goulots d'étranglement dans votre code Python à l'aide de profileurs.
⬤ Optimiser vos modèles d'apprentissage automatique avec JAX.
⬤ Mettre en œuvre des programmes multithreads, multiprocesseurs et asynchrones.
⬤ Résoudre les problèmes courants de la programmation concurrente, tels que les blocages.
⬤ Les défis de l'architecture avec les modèles de conception.
A qui s'adresse ce livre :
Ce livre s'adresse aux programmeurs Python intermédiaires ou expérimentés qui cherchent à faire évoluer leurs applications de manière systématique et robuste. Les programmeurs de tous horizons trouveront ce livre utile, y compris les ingénieurs logiciels, les programmeurs scientifiques et les architectes logiciels.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781801814010 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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