PYTHON ALLA MASSIMA POTENZA. PROGRAMMAZIONE PRATICA AD ALTE PRESTAZIONI PROGRAMMAZIONE PRATICA AD ALTE PRESTAZIONI

Magari il codice Python funziona senza intoppi, ma si ha la sensazione che possa essere più veloce. Partendo dagli aspetti teorici di base, che si celano dietro molte scelte progettuali, questa guida pratica aiuta ad acquisire una migliore conoscenza dell'implementazione di codice Python. Il volume insegna infatti a individuare i colli di bottiglia del software e a migliorare drasticamente la velocità di esecuzione dei programmi che trattano elevati volumi di dati. Anche i programmatori Python più esperti troveranno nuove soluzioni pratiche a questi e a tanti altri problemi, tratte da esperienze concrete e di successo svolte in aziende che utilizzano codice Python ad alte prestazioni per il monitoraggio dei social media, per l'aggiornamento di sistemi in attività ecc.

Imparare a usare numpy, Cython e i profiler - Scoprire come Python opera un'astrazione dell'architettura del computer - Utilizzare i profiler per individuare i colli di bottiglia in termini di tempo di CPU e uso della memoria - Scrivere programmi efficaci, scegliendo strutture di dati appropriate - Accelerare i calcoli matriciali e vettoriali - Strumenti per la compilazione del codice Python fino al codice macchina - Gestire contemporaneamente più operazioni di I/O e di calcolo - Convertire il codice multiprocessing per l'esecuzione in un cluster locale o remoto - Risolvere problemi complessi utilizzando meno RAM possibile.

Il vostro codice Python può anche funzionare correttamente, ma potreste aver bisogno di renderlo più veloce. Esplorando le teorie che stanno alla base delle scelte progettuali, questa guida pratica vi aiuterà a comprendere più profondamente l'implementazione di Python. Imparerete a individuare i colli di bottiglia e ad accelerare l'esecuzione del codice, soprattutto nei programmi che operano su grossi volumi di dati.
Come sfruttare al meglio le architetture multi-core o a cluster? Come costruire un sistema scalabile in ampiezza senza pregiudicarne l'affidabilità? Due esperti programmatori vi offrono soluzioni concrete a questi e ad altri problemi, presentando anche racconti di esperienze pratiche di utilizzo di Python per l'analisi dei social media, per l'apprendimento automatico e tante altre situazioni.

"Nonostante la sua popolarità in campo accademico e industriale, Python viene spesso liquidato come un linguaggio troppo lento per vere applicazioni. Questo libro fa piazza pulita di questo equivoco presentando molte strategie per accelerare i calcoli e aumentare la scalabilità dei programmi in Python." Jake VanderPlas University of Washington

Micha Gorelick, vincitore del Premio Nobel nel 2046 per i suoi contributi al viaggio nel tempo, è tornato agli anni Duemila per studiare astrofisica, elaborare dati e fondare i Fast Forward Labs in qualità di "scienziato pazzo certificato", lavorando su temi che spaziano dall'apprendimento automatico agli algoritmi ad alte prestazioni.
Ian Ozsvald si occupa di dati ed è docente in ModelInsight.io, con oltre dieci anni di esperienza nel campo della programmazione Python. Ha tenuto seminari di Python alle conferenze PyCon e PyData e per anni è stato consulente di scienza dei dati e calcolo ad alte prestazioni nel Regno Unito.