Python性能分析与优化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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多格里奥（Fernando Doglio） 著，陶俊杰，陈小莉 译

图书标签:

• Python
• 性能分析
• 性能优化
• 代码优化
• Profiling
• 优化技巧
• 效率提升
• Python开发
• 程序优化
• 性能测试

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115424228

版次：1

商品编码：11967618

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：178

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。

本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。

如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。

通过阅读本书，你将能够：

掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具
理解性能分析器的概念，学会如何观察输出结果
利用性能分析工具解释可视化的性能输出结果，改善脚本的性能
用Cython快速创建Python与C语言混合的应用程序
利用PyPy改善Python代码的性能
通过Numba、Parakeet和pandas优化数据处理代码

内容简介

本书首先介绍什么是性能分析，性能分析如何在项目开发周期中发挥作用，以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。紧接着介绍分析性能所需的核心工具（性能分析器和可视化性能分析器）。然后介绍一系列性能优化技术，后一章会介绍一个具有实际意义的优化案例。

作者简介

Fernando Doglio

Globant公司软件架构师。过去十年一直从事Web开发工作，期间使用了大多数前沿的技术，如PHP、Ruby on Rails、MySQL、Python、Node.js、AngularJS、REST API等。Fernando喜欢钻研新事物，他的GitHub账户每个月也会因此获得回购。他还是开源拥护者，并通过网站lookingforpullrequests.com来获得人们的支持。Fernando另著有Pro REST API Development with Node.js。他的Twitter账号是@deleteman123。

目录

目录

第1 章 性能分析基础 1
1．1　什么是性能分析　1
1．1．1　基于事件的性能分析　2
1．1．2　统计式性能分析　4
1．2　性能分析的重要性　5
1．3　性能分析可以分析什么　6
1．3．1　运行时间　6
1．3．2　瓶颈在哪里　8
1．4　内存消耗和内存泄漏　8
1．5　过早优化的风险　11
1．6　运行时间复杂度　12
1．6．1　常数时间——O(1)　12
1．6．2　线性时间——O(n)　12
1．6．3　对数时间——O(logn)　13
1．6．4　线性对数时间——O(nlogn)　14
1．6．5　阶乘时间——O(n!)　15
1．6．6　平方时间——O(n2)　16
1．7　性能分析最佳实践　18
1．7．1　建立回归测试套件　18
1．7．2　思考代码结构　18
1．7．3　耐心　18
1．7．4　尽可能多地收集数据　19
1．7．5　数据预处理　19
1．7．6　数据可视化　19
1．8　小结　21
第2　章 性能分析器　22
2．1　认识新朋友：性能分析器　22
2．2　cProfile　23
2．2．1　工具的局限　24
2．2．2　支持的API　24
2．2．3　Stats 类　27
2．2．4　性能分析示例　30
2．3　line_profiler　41
2．3．1　kernprof　43
2．3．2　kernprof 注意事项　43
2．3．3　性能分析示例　45
2．4　小结　53
第3　章 可视化——利用GUI 理解性能分析数据　54
3．1　KCacheGrind/pyprof2calltree　54
3．1．1　安装　55
3．1．2　用法　55
3．1．3　性能分析器示例：TweetStats　57
3．1．4　性能分析器示例：倒排索引　60
3．2　RunSnakeRun　64
3．2．1　安装　65
3．2．2　使用方法　65
3．2．3　性能分析示例：最小公倍数　66
3．2．4　性能分析示例：用倒排索引查询　68
3．3　小结　75
第4　章 优化每一个细节　76
4．1　函数返回值缓存和函数查询表　76
4．1．1　用列表或链表做查询表　79
4．1．2　用字典做查询表　80
4．1．3　二分查找　80
4．1．4　查询表使用案例　80
4．2　使用默认参数　84
4．3　列表综合表达式与生成器　85
4．4　ctypes　90
4．4．1　加载自定义ctypes　90
4．4．2　加载一个系统库　92
4．5　字符串连接　92
4．6　其他优化技巧　96
4．7　小结　98
第5　章 多线程与多进程　99
5．1　并行与并发　99
5．2　多线程　100
5．3　线程　101
5．3．1　用thread 模块创建线程　102
5．3．2　用threading 模块创建线程　106
5．4　多进程　112
5．5　小结　117
第6　章 常用的优化方法　118
6．1　PyPy　118
6．1．1　安装PyPy　119
6．1．2　JIT 编译器　120
6．1．3　沙盒　121
6．1．4　JIT 优化　122
6．1．5　代码示例　124
6．2　Cython　126
6．2．1　安装Cython　127
6．2．2　建立一个Cython 模块　127
6．2．3　调用C 语言函数　129
6．2．4　定义类型　130
6．2．5　定义函数类型　131
6．2．6　Cython 示例　133
6．2．7　定义类型的时机选择　134
6．2．8　限制条件　138
6．3　如何选择正确的工具　139
6．3．1　什么时候用Cython　139
6．3．2　什么时候用PyPy　139
6．4　小结　140
第7　章 用Numba、Parakeet 和pandas实现极速数据处理　141
7．1　Numba　141
7．1．1　安装　142
7．1．2　使用Numba　144
7．2　pandas 工具　151
7．2．1　安装pandas　151
7．2．2　用pandas 做数据分析　152
7．3　Parakeet　155
7．3．1　安装Parakeet　156
7．3．2　Parakeet 是如何工作的　156
7．4　小结　158
第8　章 付诸实践　159
8．1　需要解决的问题　159
8．1．1　从网站上抓取数据　159
8．1．2　数据预处理　162
8．2　编写初始代码　162
8．2．1　分析代码性能　168
8．2．2　数据分析代码的优化　172
8．3　小结　178

前言/序言

《Python性能分析与优化》是一本深度探讨如何提升Python程序运行效率的实操指南。本书旨在为广大Python开发者，无论新手还是资深工程师，提供一套系统、全面的性能分析与优化方法论，帮助他们写出更快、更健壮、更具资源效益的代码。 在当今快节奏的软件开发环境中，性能往往是决定产品用户体验和商业价值的关键因素之一。一个缓慢的程序不仅会让用户感到沮丧，还可能导致服务器资源浪费、运维成本升高，甚至直接影响到业务的可用性。因此，掌握Python性能优化的技巧，已成为现代Python开发者的必备技能。 本书并非仅仅罗列一些零散的优化技巧，而是从根本上剖析Python程序的运行机制，让你知其然，更知其所以然。我们将深入浅出地讲解Python解释器的工作原理，包括字节码的生成与执行、垃圾回收机制、GIL（全局解释器锁）的影响等，这些底层知识是进行有效性能分析和优化的基石。只有理解了这些“幕后故事”，我们才能更精准地找出性能瓶颈，并采取针对性的解决方案。 第一部分：性能分析的基础与工具 在进行优化之前，首要任务是准确地找出程序性能的“短板”。本书将引导读者从零开始，构建科学的性能分析思维。我们将详细介绍各种常用的性能分析工具，并演示如何运用它们来定位问题。 内置的性能分析工具： `timeit` 模块：精准测量代码片段的执行时间，是进行微小性能对比的利器。我们将演示如何使用它来比较不同实现方式的效率，例如列表推导式与传统循环的性能差异。 `cProfile` 和 `profile` 模块：提供详细的函数调用统计信息，包括函数被调用的次数、总耗时、平均耗时等。本书将深入解读这些统计数据，教你如何从海量信息中提炼出关键的性能瓶颈函数。我们会通过实际案例，展示如何利用 `cProfile` 找到消耗大量CPU时间的函数，并据此展开优化。 `memory_profiler` 模块：用于分析程序的内存占用情况，找出内存泄漏或不当的内存使用。我们将演示如何监测变量的内存增长，以及如何识别那些消耗大量内存的数据结构。 第三方性能分析工具： `line_profiler`：能够逐行分析函数的执行时间，提供比 `cProfile` 更细粒度的性能洞察。本书将重点介绍 `line_profiler` 的安装、使用方法，并通过生动的实例，展示如何发现代码中隐藏的“慢速行”。 其他实用工具： 还会提及一些针对特定场景的工具，如用于网络请求性能分析的 `requests-toolbelt`，以及用于异步代码性能分析的库。 通过这一部分的学习，读者将能够熟练运用各种工具，科学地评估程序的性能，并精确地锁定需要优化的代码段，避免盲目尝试和低效的改进。 第二部分：Python语言层面的性能优化策略 在定位了性能瓶颈之后，本书将深入探讨在Python语言层面可以采取的各种优化策略。我们将从基础语法到高级特性，逐一揭示如何写出更高效的Python代码。 数据结构的选择与优化： 列表 (`list`) vs. 元组 (`tuple`)：讨论它们的性能差异，以及在什么场景下应优先选择元组以获得更快的访问速度和更小的内存开销。 集合 (`set`) 和字典 (`dict`) 的应用：强调它们 O(1) 的平均查找复杂度，以及在去重、成员检查和快速查找中的优势。 `collections` 模块的强大功能：深入讲解 `collections.deque`（高效的队列和栈）、`collections.Counter`（用于计数）、`collections.defaultdict`（简化字典操作）等数据结构，以及它们在提升代码效率和可读性方面的作用。 NumPy 和 Pandas：对于涉及大量数值计算和数据处理的场景，我们将重点介绍 NumPy 和 Pandas 库。我们会讲解如何利用 NumPy 的向量化操作来替代Python的低效循环，以及 Pandas 如何高效地处理表格数据。 算法与循环的优化： 理解时间复杂度和空间复杂度：回顾基本的算法复杂度理论，并将其应用于Python代码的分析。 高效的循环技巧：介绍生成器表达式、列表推导式等，以及如何避免不必要的循环嵌套。 避免重复计算：讲解如何利用缓存（如 `functools.lru_cache`）来存储函数调用的结果，避免重复执行耗时操作。 字符串操作的优化： 字符串的不可变性带来的性能影响：解释为什么频繁的字符串拼接（如使用 `+` 操作符）效率低下，并介绍更优的替代方案，如 `str.join()`。 f-string 的性能：比较 f-string、`str.format()` 和 `%` 操作符的性能差异。 函数调用与代码组织： 局部变量 vs. 全局变量：讨论它们在访问速度上的差异。 函数的开销：分析函数调用的开销，以及在极端性能敏感场景下，如何通过内联等方式减少函数调用。 避免不必要的对象创建：讲解如何复用对象，减少内存分配和垃圾回收的压力。 第三部分：高级性能优化技术 在掌握了语言层面的优化技巧后，本书将进一步探索更深层次的性能提升方法。 利用 C 语言扩展： Cython：介绍 Cython 如何通过为Python代码添加静态类型声明，并将其编译成 C 代码，来获得接近 C 语言的执行速度。我们将演示如何使用 Cython 来加速计算密集型函数。 C/C++ 扩展：探讨如何使用 C/C++ 编写性能关键部分的库，并通过Python的 C API 或 `ctypes`、`cffi` 等工具与Python代码集成。 并行与并发编程： 多线程 (`threading`)：解释 GIL 的存在如何限制了CPU密集型任务的多线程并行效果，并探讨其在 I/O 密集型任务中的应用。 多进程 (`multiprocessing`)：介绍如何利用多进程来绕过 GIL，实现真正的 CPU 并行计算。我们将通过实例展示如何将任务分解到多个进程中执行。 异步编程 (`asyncio`)：讲解 `asyncio` 的协程模型，如何通过非阻塞 I/O 来高效处理大量并发连接，尤其适用于网络应用和 I/O 密集型任务。 内存管理与垃圾回收： 深入理解 Python 的垃圾回收机制（引用计数与分代回收）。 如何识别和避免内存泄漏。 使用 `__slots__` 优化类的内存占用。 JIT 编译器（如 Numba）的应用： 介绍 Numba 如何通过即时编译（JIT）技术，将 Python 函数（特别是 NumPy 相关的数值计算代码）编译成机器码，从而大幅提升执行速度。我们将演示 Numba 的使用及其在科学计算中的强大威力。 第四部分：实际案例分析与性能调优流程 本书的最后部分将回归实践，通过一系列真实世界的案例，演示如何将前面学到的知识融会贯通，构建一套完整的性能调优流程。 从项目需求出发的性能考量： 如何在项目早期就规划性能，避免后期返工。 性能瓶颈定位与分析实战： 结合实际代码，演示如何运用各种工具一步步定位瓶颈。 不同场景下的优化策略对比： 例如，Web 后端性能优化、数据处理性能优化、机器学习模型推理性能优化等。 性能测试与基准衡量： 如何设计合理的性能测试，以及如何衡量优化效果。 持续性能监控与迭代： 强调性能优化是一个持续的过程，而非一次性任务。 本书的特色： 实战导向： 每一章都配有大量可运行的示例代码，便于读者动手实践。 深入浅出： 复杂的技术概念都通过清晰的解释和图示来呈现，即使是初学者也能轻松理解。 全面系统： 涵盖了从基础分析工具到高级并行技术的所有关键知识点。 前沿性： 包含对最新性能优化技术（如 `asyncio`、Numba）的介绍。 循序渐进： 按照从易到难的逻辑组织内容，帮助读者逐步构建起完整的性能优化知识体系。 通过阅读《Python性能分析与优化》，你将不仅仅学会如何“更快地”写代码，更能理解“为什么”这样做能提升性能，从而在开发过程中做出更明智的决策，构建出真正高性能、高可用性的Python应用程序。无论你是正在开发复杂的Web服务，还是进行大规模的数据分析，抑或是构建机器学习模型，本书都将是你不可或缺的参考指南，助你在Python性能优化的道路上更进一步。

评分☆☆☆☆☆

作为一名Python开发者，我一直认为性能优化是一个既神秘又充满挑战的领域。在实际工作中，很多时候我们只是遵循一些通用的最佳实践，或者在遇到性能瓶颈时进行一些“拍脑袋”式的调整。而《Python性能分析与优化》这本书，给我一种截然不同的感觉。它似乎将那些隐藏在代码深处的性能奥秘一层层剥开，用清晰易懂的方式呈现在读者面前。我尤其对书中关于“工具的使用”这部分内容充满了好奇。市面上关于Python性能优化的书籍不少，但很少有能像这本书一样，如此系统地介绍各种分析工具，并讲解如何将它们融入到日常的开发流程中。想象一下，我可以用这些工具去“透视”我的代码，找出究竟是哪个环节在拖后腿，是CPU密集型计算？还是IO密集型操作？亦或是内存分配过于频繁？这本书似乎为我打开了一扇通往“可观测性”的大门，让我不再是凭空猜测，而是可以依据数据说话。这种基于事实的分析，不仅能提高优化的效率，更能让我对优化过程充满信心。我非常期待这本书能够教会我如何成为一个“性能侦探”，用精准的工具和科学的分析方法，让我的Python应用性能达到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

读完《Python性能分析与优化》的序言，我感觉作者就像一位经验丰富的老中医，不仅能准确“把脉”出程序的问题所在，还能开出“对症下药”的方子。我之前写的一些数据处理脚本，在处理大量数据时，经常会出现意想不到的卡顿，有时候甚至会突然崩溃，让我摸不着头脑。我总觉得是代码逻辑有问题，但仔细检查后又看不出端倪。这本书的名字，恰恰暗示了它能够帮助我解决这种“疑难杂症”。它不是简单地罗列一些优化建议，而是会教我如何系统地去分析代码的每一个角落，如何找出那些隐藏在深处的“病灶”。我特别期待书中能够讲解一些关于内存优化的具体方法。很多时候，程序变慢是因为内存使用不当，比如重复创建对象，或者存在内存泄漏。如果这本书能教我如何像侦探一样，一步步追踪内存的分配和释放，找到并解决内存泄漏的根源，那对我来说将是巨大的福音。我希望这本书能够让我摆脱对性能问题的“盲人摸象”式理解，转变为一种科学、系统、有条理的分析和优化方式，让我的代码运行得更加稳定、高效，并且更加“健康”。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何让我的Web应用在处理高并发请求时表现得更出色，尤其是后端服务，经常会成为性能的瓶颈。我了解到Python在一些场景下可能会遇到GIL（全局解释器锁）的问题，这限制了多线程的并行能力。而《Python性能分析与优化》这本书，在我看来，正是为解决这类难题而生的。它在介绍性能分析工具的同时，也必然会深入探讨Python的底层机制，比如GIL的工作原理，以及如何通过多进程、协程（asyncio）等方式来规避或绕过GIL的限制，实现真正的并行处理。我非常期待书中能够详细阐述不同并发模型的优缺点，以及在何种场景下选择哪种模型更为合适。比如，对于CPU密集型任务，是否应该优先考虑多进程？而对于IO密集型任务，协程又会带来怎样的提升？这本书给我的感觉是，它不仅提供了“术”的层面（优化技巧），更重要的是讲解了“道”的层面（底层原理），让我能够从根源上理解性能问题的产生，并找到最有效的解决方案。我希望通过阅读这本书，能够掌握构建高性能Python后端服务的核心技术，让我的应用能够轻松应对海量的用户访问。

评分☆☆☆☆☆

哇！拿到这本《Python性能分析与优化》，简直就像发现了一本藏宝图，只不过这地图指向的是让我的Python代码跑得飞快、资源消耗得更少的神奇秘境。我之前写代码，总觉得能跑就行，哪管它慢不慢，耗不耗内存。直到最近接手了一个项目，数据量开始爆增，原本流畅无感的代码变得像蜗牛一样爬行，内存占用也像吹气球一样鼓起来，真是让我头疼不已。我到处搜罗解决方案，看到这本书的名字，眼睛立刻就亮了。虽然我还没有深入阅读，但光看目录和前言，我就知道这本书绝对是我的救星。里面提到的诸如“代码剖析技巧”、“内存泄漏追踪”、“并发与并行优化”、“算法效率提升”等等，这些关键词都精准地击中了我的痛点。我迫不及待地想学习如何用科学的方法来衡量代码的性能，而不是靠感觉猜测。这本书给我的第一印象是，它不仅仅是告诉你“怎么做”，而是会深入浅出地讲解“为什么这么做”，让我在掌握技巧的同时，也能建立起对Python性能机制的深刻理解。这种由内而外的提升，远比死记硬背一些零散的优化招数要来得有价值得多。我非常期待通过这本书，能够真正掌握优化Python代码的艺术，让我的程序告别“慢”和“大”，迎来“快”和“小”的蜕变。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样还在学习阶段的Python初学者来说，《Python性能分析与优化》这本书听起来有些“高大上”，但又充满着学习的动力。我一直知道Python有它自己的性能局限性，尤其是在科学计算和大型项目开发中。但很多时候，我只是停留在“知道有这个问题”的层面，对于如何去解决，我完全没有概念。这本书的出现，就像是为我指明了一条进阶之路。我期待它能够用最浅显易懂的方式，为我揭示Python性能的神秘面纱。比如，它可能会讲解一些基础的算法优化技巧，让我在写代码时就能避免一些低效的写法；它也可能会介绍一些常用的数据结构，并分析它们在不同场景下的性能表现，从而帮助我做出更明智的选择。我最看重的是，这本书是否能教会我一种“思维方式”，一种在编程时时刻刻关注性能的思维方式。哪怕我写的是一个小小的脚本，也能在力所能求的范围内，让它跑得更出色。这本书给我的感觉是，它不只是写给那些已经写出复杂系统的开发者，更是能够帮助每一个想要提升Python编程能力的人，走向更专业、更精深的领域。我希望通过这本书，能够为我的Python学习之路打下坚实的性能基础。

评分☆☆☆☆☆

Python性能分析与优化

评分☆☆☆☆☆

活动买的 性价比高 正准备看

评分☆☆☆☆☆

买了还没考 以后补充

评分☆☆☆☆☆

属于python的一本进阶书，但是性能优化的入门级别书籍。从性能优化的前提和方法，到对于复杂度，语言的使用技巧，再到内置模块的使用方法都有比较详细的说明和代码解释，还算是不错的一本书，思路值得借鉴。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，值得一看

评分☆☆☆☆☆

不错，是正品。下次还会来。

评分☆☆☆☆☆

好书，进阶必看。

评分☆☆☆☆☆

正版，不错

评分☆☆☆☆☆

有用