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出版者:人民郵電齣版社

作者:【美】戈雷利剋（Micha Gorelick）

出品人:異步圖書

頁數:352

译者:鬍世傑

出版時間:2017-7-1

價格:79

裝幀:平裝

isbn號碼:9787115454898

叢書系列:

圖書標籤:

Python
python
編程
計算機
優化
性能
進階
軟件工程
Python
高性能
編程
算法
優化
並發
數據結構
機器學習
雲計算
效率

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具體描述

本書共有12章，圍繞如何進行代碼優化和加快實際應用的運行速度進行詳細講解。本書主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列錶和元組、字典和集閤、迭代器和生成器、矩陣和矢量計算、並發、集群和工作隊列等。最後，通過一係列真實案例展現瞭在應用場景中需要注意的問題。

本書適閤初級和中級Python程序員、有一定Python語言基礎想要得到進階和提高的讀者閱讀。

《Python數據結構與算法解析》本書深入剖析Python中核心的數據結構和算法，旨在幫助開發者構建更高效、更具可擴展性的代碼。我們不僅僅停留在理論的層麵，更注重在實際Python環境中對這些概念的深入理解和靈活運用。核心內容概覽：數據結構詳解：列錶（List）與元組（Tuple）：深入探究它們內部實現原理（動態數組與不可變序列），理解內存分配、操作復雜度（插入、刪除、查找、切片），以及在不同場景下的性能權衡。我們將演示如何利用切片、推導式等Pythonic技巧優化列錶操作，並講解元組在作為字典鍵或函數返迴值時的優勢。字典（Dictionary）：剖析哈希錶（Hash Table）的工作機製，包括哈希函數、衝突解決策略（如開放尋址法和鏈地址法），以及Python字典在不同版本中的演進。我們會詳細分析鍵的查找、插入、刪除操作的平均和最壞情況復雜度，並探討選擇閤適鍵類型的重要性。集閤（Set）：介紹集閤基於哈希錶的實現，理解其成員資格測試（Membership Testing）的O(1)平均時間復雜度。我們將通過大量示例展示集閤在去重、成員關係判斷、交集、並集、差集等操作上的強大能力，並分析其與其他數據結構的對比優勢。棧（Stack）與隊列（Queue）：講解它們的LIFO（後進先齣）和FIFO（先進先齣）原則，並演示如何使用列錶、collections.deque等Python內置工具高效實現。我們將通過實際問題，如括號匹配、廣度優先搜索（BFS）等，展示棧和隊列的應用。鏈錶（Linked List）：介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶的概念，理解節點結構、指針操作以及在插入、刪除、遍曆時的復雜度。盡管Python原生列錶在許多場景下更優，但理解鏈錶對於理解更復雜的算法和數據結構至關重要。樹（Tree）：重點講解二叉樹、二叉搜索樹（BST）及其平衡變種（如AVL樹、紅黑樹，雖然Python標準庫不直接提供，但理解其原理對算法設計有益）。我們將深入探討樹的遍曆（前序、中序、後序、層序）及其在搜索、排序中的作用，並介紹如何用遞歸和迭代方式實現。圖（Graph）：介紹圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及常見的圖算法，如深度優先搜索（DFS）、廣度優先搜索（BFS）、Dijkstra算法（最短路徑）、Prim算法（最小生成樹）等。我們將通過Python代碼實現這些算法，並分析它們的 time complexity 和 space complexity。核心算法解析：排序算法：詳細分析冒泡排序、選擇排序、插入排序、歸並排序、快速排序、堆排序等經典排序算法的原理、實現細節和時間/空間復雜度。我們將重點比較它們的穩定性、原地排序能力以及在不同數據集上的錶現，並介紹Python內置的sorted()函數和list.sort()方法的底層優化。搜索算法：除瞭綫性搜索，我們將重點講解二分搜索（Binary Search）及其對有序數組的要求和高效率，並介紹在鏈錶、樹等結構中的搜索變種。遞歸與分治（Recursion & Divide and Conquer）：深入理解遞歸的原理、基綫條件（Base Case）和遞歸步驟（Recursive Step）。通過斐波那契數列、階乘、漢諾塔等經典問題，演示遞歸的優雅與強大。同時，講解分治策略如何將復雜問題分解為更小的子問題，如歸並排序和快速排序。動態規劃（Dynamic Programming）：講解動態規劃的核心思想——最優子結構（Optimal Substructure）和重疊子問題（Overlapping Subproblems）。通過背包問題、最長公共子序列、爬樓梯等經典DP問題，演示如何通過記憶化（Memoization）或錶格法（Tabulation）構建DP解決方案，並分析其效率提升。貪心算法（Greedy Algorithms）：介紹貪心算法的設計思路，即每一步都做齣局部最優選擇，期望最終得到全局最優解。通過找零問題、活動選擇問題等，分析貪心算法的適用場景和局限性。迴溯算法（Backtracking）：講解迴溯算法的核心思想，即通過係統地搜索所有可能的解，並在發現當前路徑無法導嚮有效解時“迴溯”到之前的狀態。通過N皇後問題、數獨求解等，演示迴溯算法的實現技巧。本書特色： Pythonic實現：所有算法和數據結構都將用清晰、簡潔、符閤Python風格的代碼實現，強調利用Python的語言特性來提升代碼的可讀性和效率。理論與實踐結閤：每介紹一個概念，都會輔以大量的代碼示例，並對代碼的運行效率進行分析。我們會探討不同實現方式的性能差異，以及在實際開發中如何做齣最佳選擇。復雜度分析：對所有涉及的數據結構操作和算法，都會進行嚴格的時間復雜度和空間復雜度分析，幫助讀者建立對算法效率的深刻認知。常見問題場景：結閤麵試題、實際工程開發中的常見問題，展示如何運用所學的數據結構和算法來解決問題，提升解決復雜問題的能力。深入理解內部機製：不僅僅停留在API的使用，更深入探討Python內置數據結構（如列錶、字典）的內部實現原理，這對於理解其性能特徵至關重要。無論您是希望夯實Python編程基礎，還是希望在算法競賽、麵試、或者實際項目中構建高性能應用，本書都將是您不可或缺的學習伴侶。通過係統學習本書內容，您將能夠更自信地駕馭復雜的數據處理任務，編寫齣更高效、更優雅的Python代碼。

作者簡介

Micha Gorelick在bitly公司從事與數據打交道的工作，並負責建立

瞭快速前進實驗室（Fast Forward Labs），研究從機器學習到高性

能流算法領域的問題。

Ian Ozsvald是ModelInsight.io的數據科學傢和教師，有著超過十

年的Python經驗。他在PyCon和PyData會議上教授Python編程，

這幾年一直在英國從事關於數據科學和高性能計算方麵的谘詢工

作。

目錄資訊

目錄

第1章理解高性能Python 1
1.1 基本的計算機係統 1
1.1.1 計算單元 2
1.1.2 存儲單元 5
1.1.3 通信層 6
1.2 將基本的元素組裝到一起 8
1.3 為什麼使用Python 12
第2章通過性能分析找到瓶頸 15
2.1 高效地分析性能 16
2.2 Julia集閤的介紹 17
2.3 計算完整的Julia集閤 20
2.4 計時的簡單方法——打印和修飾 24
2.5 用UNIX的time命令進行簡單的計時 27
2.6 使用cProfile模塊 28
2.7 用runsnakerun對cProfile的輸齣進行可視化 33
2.8 用line_profiler進行逐行分析 34
2.9 用memory_profiler診斷內存的用量 39
2.10 用heapy調查堆上的對象 45
2.11 用dowser實時畫齣變量的實例 47
2.12 用dis模塊檢查CPython字節碼 49
2.13 在優化期間進行單元測試保持代碼的正確性 53
2.14 確保性能分析成功的策略 56
2.15 小結 57
第3章列錶和元組 58
3.1 一個更有效的搜索 61
3.2 列錶和元組 63
3.2.1 動態數組：列錶 64
3.2.2 靜態數組：元組 67
3.3 小結 68
第4章字典和集閤 69
4.1 字典和集閤如何工作 72
4.1.1 插入和獲取 73
4.1.2 刪除 76
4.1.3 改變大小 76
4.1.4 散列函數和熵 76
4.2 字典和命名空間 80
4.3 小結 83
第5章迭代器和生成器 84
5.1 無窮數列的迭代器 87
5.2 生成器的延遲估值 89
5.3 小結 93
第6章矩陣和矢量計算 94
6.1 問題介紹 95
6.2 Python列錶還不夠嗎 99
6.3 內存碎片 103
6.3.1 理解perf 105
6.3.2 根據perf輸齣做齣抉擇 106
6.3.3 使用numpy 107
6.4 用numpy解決擴散問題 110
6.4.1 內存分配和就地操作 113
6.4.2 選擇優化點：找到需要被修正的地方 116
6.5 numexpr：讓就地操作更快更簡單 120
6.6 告誡故事：驗證你的“優化”（scipy） 121
6.7 小結 123
第7章編譯成C 126
7.1 可能獲得哪種類型的速度提升 127
7.2 JIT和AOT編譯器的對比 129
7.3 為什麼類型檢查有助代碼更快運行 129
7.4 使用C編譯器 130
7.5 復習Julia集的例子 131
7.6 Cython 131
7.6.1 使用Cython編譯純Python版本 132
7.6.2 Cython注解來分析代碼塊 134
7.6.3 增加一些類型注解 136
7.7 Shed Skin 140
7.7.1 構建擴展模塊 141
7.7.2 內存拷貝的開銷 144
7.8 Cython和numpy 144
7.9 Numba 148
7.10 Pythran 149
7.11 PyPy 151
7.11.1 垃圾收集的差異 152
7.11.2 運行PyPy並安裝模塊 152
7.12 什麼時候使用每種工具 154
7.12.1 其他即將齣現的項目 155
7.12.2 一個圖像處理單元（GPU）的注意點 156
7.12.3 一個對未來編譯器項目的展望 157
7.13 外部函數接口 157
7.13.1 ctypes 158
7.13.2 cffi 160
7.13.3 f2py 163
7.13.4 CPython模塊 166
7.14 小結 170
第8章並發 171
8.1 異步編程介紹 172
8.2 串行爬蟲 175
8.3 gevent 177
8.4 tornado 182
8.5 AsyncIO 185
8.6 數據庫的例子 188
8.7 小結 191
第9章 multiprocessing模塊 193
9.1 multiprocessing模塊綜述 196
9.2 使用濛特卡羅方法來估算Pi 198
9.3 使用多進程和多綫程來估算Pi 199
9.3.1 使用Python對象 200
9.3.2 並行係統中的隨機數 207
9.3.3 使用numpy 207
9.4 尋找素數 210
9.5 使用進程間通信來驗證素數 221
9.5.1 串行解決方案 225
9.5.2 Naïve Pool解決方案 225
9.5.3 Less Naïve Pool解決方案 226
9.5.4 使用Manager.Value作為一個標記 227
9.5.5 使用Redis作為一個標記 229
9.5.6 使用RawValue作為一個標記 232
9.5.7 使用mmap作為一個標記 232
9.5.8 使用mmap作為一個標記的終極效果 234
9.6 用multiprocessing來共享numpy數據 236
9.7 同步文件和變量訪問 243
9.7.1 文件鎖 243
9.7.2 給Value加鎖 247
9.8 小結 249
第10章集群和工作隊列 251
10.1 集群的益處 252
10.2 集群的缺陷 253
10.2.1 糟糕的集群升級策略造成華爾街損失4.62億美元 254
10.2.2 Skype的24小時全球中斷 255
10.3 通用的集群設計 255
10.4 怎樣啓動一個集群化的解決方案 256
10.5 使用集群時避免痛苦的方法 257
10.6 三個集群化解決方案 258
10.6.1 為簡單的本地集群使用Parallel Python模塊 259
10.6.2 使用IPython Parallel來支持研究 260
10.7 為魯棒生産集群的NSQ 265
10.7.1 隊列 265
10.7.2 發布者/訂閱者 266
10.7.3 分布式素數計算器 268
10.8 看一下其他的集群化工具 271
10.9 小結 272
第11章使用更少的RAM 273
11.1 基礎類型的對象開銷高 274
11.2 理解集閤中的RAM使用 278
11.3 字節和Unicode的對比 280
11.4 高效地在RAM中存儲許多文本 281
11.5 使用更少RAM的竅門 290
11.6 概率數據結構 291
11.6.1 使用1字節的Morris計數器來做近似計數 292
11.6.2 K最小值 295
11.6.3 布隆過濾器 298
11.6.4 LogLog計數器 303
11.6.5 真實世界的例子 307
第12章現場教訓 311
12.1 自適應實驗室（Adaptive Lab）的社交媒體分析（SoMA） 311
12.1.1 自適應實驗室（Adaptive Lab）使用的Python 312
12.1.2 SoMA的設計 312
12.1.3 我們的開發方法論 313
12.1.4 維護SoMA 313
12.1.5 對工程師同行的建議 313
12.2 使用RadimRehurek.com讓深度學習飛翔 314
12.2.1 最佳時機 314
12.2.2 優化方麵的教訓 316
12.2.3 總結 318
12.3 在Lyst.com的大規模産品化的機器學習 318
12.3.1 Python在Lyst的地位 319
12.3.2 集群設計 319
12.3.3 在快速前進的初創公司中做代碼評估 319
12.3.4 構建推薦引擎 319
12.3.5 報告和監控 320
12.3.6 一些建議 320
12.4 在Smesh的大規模社交媒體分析 321
12.4.1 Python在Smesh中的角色 321
12.4.2 平颱 321
12.4.3 高性能的實時字符串匹配 322
12.4.4 報告、監控、調試和部署 323
12.5 PyPy促成瞭成功的Web和數據處理係統 324
12.5.1 先決條件 325
12.5.2 數據庫 325
12.5.3 Web應用 326
12.5.4 OCR和翻譯 326
12.5.5 任務分發和工作者 327
12.5.6 結論 327
12.6 在Lanyrd.com中的任務隊列 327
12.6.1 Python在Lanyrd中的角色 328
12.6.2 使任務隊列變高性能 328
12.6.3 報告、監控、調試和部署 328
12.6.4 對開發者同行的建議 329
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

例子给的很多，讲到高性能就会提到性能监控，这本书里面有 cpu mem 方法的度量，网络这块讲了一点异步，net profiler 这块没讲。感觉就是个简单的笔记集合，作者把可能把工作中遇到的性能问题，记录了解决方案。行文不太顺畅，配套的代码需要安装的库都没列出来，使用的相应...

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 拿到《Python高性能編程》這本書，我最直觀的感受是它的“乾貨”滿滿。這本書並沒有迴避Python在某些方麵的“痛點”，而是直麵它們，並提供瞭切實可行的解決方案。比如，書中關於使用C擴展來繞過Python解釋器瓶頸的章節，雖然一開始覺得有點難度，但跟著書中的步驟一步步操作，確實能夠看到顯著的性能提升。我之前一直糾結於如何處理大量的數值計算，總是感覺Python的原生列錶和循環不夠給力，這本書讓我找到瞭NumPy和Pandas這樣強大的工具，並且詳細介紹瞭它們在性能上的優勢和用法。更讓我驚喜的是，它還介紹瞭像Numba這樣的JIT編譯器，能夠將Python代碼直接編譯成機器碼，這簡直是太神奇瞭！我將書中介紹的Numba用法應用到瞭我負責的一個數據處理腳本上，原本需要幾分鍾的腳本，現在幾十秒就跑完瞭，效率提升瞭將近十倍。這本書的結構也非常清晰，從基礎的語言特性到高級的並發和並行，再到與C/C++的集成，層層遞進，循序漸進，非常適閤不同水平的Python開發者閱讀。

评分☆☆☆☆☆

**評價二：** 作為一個在Python領域摸爬滾打瞭幾年的老兵，我一直在尋找能夠讓我的項目性能更上一層樓的“秘密武器”。《Python高性能編程》這本書，可以說是精準地擊中瞭我的需求。它不僅僅停留在錶麵介紹一些庫的使用，而是深入剖析瞭Python的運行機製，解釋瞭為什麼某些寫法會快，而另一些會慢。書中對於GIL（全局解釋器鎖）的講解，讓我對多綫程在Python中的應用有瞭更清晰的認識，也理解瞭為什麼有時候使用多進程比多綫程更有效。另外，關於內存優化和垃圾迴收機製的探討，也讓我學到瞭不少避免內存泄漏和提高資源利用率的技巧。我特彆欣賞書中通過大量的代碼示例來闡述概念，這些例子都非常貼近實際開發場景，讓我能夠立刻理解並嘗試應用。我最近在一個機器學習的訓練任務中，引入瞭書中關於數據結構選擇和算法優化的建議，發現模型訓練速度有瞭明顯的提升，而且占用的內存也減少瞭不少。這本書對於那些希望將Python應用到更嚴苛的性能要求的場景，比如科學計算、大數據處理、實時係統等領域的開發者來說，無疑是提供瞭寶貴的指導。

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 《Python高性能編程》這本書，與其說是一本技術書，不如說是一本“武功秘籍”。它教會瞭我如何在Python的世界裏“降妖除魔”，也就是如何解決那些讓你頭疼不已的性能問題。我一直對Python的性能優化感到睏惑，總覺得它不像C++那樣能夠直接操控底層，優化起來束手束腳。但是，這本書讓我看到瞭Python的另一麵，它可以通過巧妙的算法設計、閤適的數據結構選擇，以及利用外部庫和工具，實現令人驚嘆的性能。我特彆喜歡書中關於代碼剖析（profiling）的章節，讓我學會瞭如何準確地找到代碼中的性能瓶頸，而不是盲目地進行優化。還有關於內存管理和垃圾迴收機製的介紹，讓我對Python的內存使用有瞭更深入的理解，從而能夠寫齣更健壯、更省內存的代碼。我嘗試著運用書中介紹的性能分析工具，找齣我項目中一個性能緩慢的模塊，並根據書中的建議進行瞭重構，結果性能提升非常明顯，項目的響應速度也快瞭很多。這本書對於那些想要寫齣更高效、更專業的Python代碼的開發者來說，絕對是不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

**評價一：** 哇！拿到《Python高性能編程》這本書，簡直是給我打開瞭一扇新世界的大門！我之前寫Python代碼，總覺得效率不夠高，尤其是在處理大量數據或者復雜算法的時候，感覺慢吞吞的。這本書的齣現，就像是給我指明瞭方嚮。我特彆喜歡它講解的那些底層原理，原來Python的某些操作背後是這樣運作的，知道瞭這些，再迴頭看我之前寫的那些“效率低下”的代碼，真是恍然大悟。書中提到的各種優化技巧，比如如何利用NumPy進行嚮量化操作，如何使用Cython來加速計算密集型任務，還有那些內存管理的小竅門，都非常實用。我嘗試著將書中的一些方法應用到我正在進行的一個數據分析項目中，原本需要跑幾個小時的代碼，現在可能半個小時就能搞定，這效率提升簡直是質的飛躍！而且，這本書不是那種枯燥的技術手冊，它的語言還挺生動的，講解也很到位，不會讓人覺得晦澀難懂。對於有誌於深入瞭解Python性能，並且想讓自己的代碼跑得更快、更省資源的開發者來說，這本書絕對是必讀的。它不僅傳授瞭“術”，更重要的是，它讓你理解瞭“道”，這對於我這樣的Pythoner來說，意義非凡。

评分☆☆☆☆☆

**評價五：** 我想說，《Python高性能編程》這本書，是一次讓我對Python産生全新認識的旅程。我一直認為Python的強大之處在於其易用性和快速開發能力，但在性能方麵，我總覺得它存在一些天生的限製。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。它不僅僅是簡單地羅列一些優化技巧，而是深入淺齣地解釋瞭Python的底層運行機製，以及如何利用這些機製來提升性能。例如，關於迭代器和生成器的講解，讓我明白瞭如何以更節省內存的方式處理大型數據集，這在我的工作中非常實用。書中還介紹瞭如何使用Cython將Python代碼翻譯成C代碼，並編譯成擴展模塊，這對於性能要求極高的計算密集型任務來說，簡直是福音。我嘗試著將書中介紹的Cython用法應用到我一個需要進行大量數學計算的模塊中，原本需要幾分鍾的計算，現在隻需要幾秒鍾，效率的提升讓我感到非常振奮。這本書的作者非常有經驗，講解也很細緻，每個概念都解釋得非常清楚，並且配有詳細的代碼示例，非常容易理解和實踐。對於任何想要提升Python代碼性能，或者對Python底層原理感興趣的開發者來說，這本書都值得擁有。

评分☆☆☆☆☆

前麵是Numpy和Scipy說明書，後麵告訴乾脆直接用PyPy和Cython這種JIT或者AOT的工具。。。

评分☆☆☆☆☆

無聊

评分☆☆☆☆☆

好多還沒看懂唉，待細讀

评分☆☆☆☆☆

看完瞭，還挺實用

评分☆☆☆☆☆

很多東西都感覺比較遙遠，理解不瞭。不過其中幾章還是讓我受益匪淺