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[美] 戈雷利克（MichaGorelick），欧日 著

图书标签:

• Python
• 高性能
• 编程
• 优化
• 效率
• 多线程
• 多进程
• 异步IO
• Cython
• 性能分析
• 代码优化

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115454898

商品编码：13490173041

出版时间：2017-07-01

作  者:(美)戈雷利克(Micha Gorelick),欧日沃尔德(Ian Ozsvald) 著;胡世杰,徐旭彬 译 著作 定  价:79 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:331 装  帧:平装 ISBN:9787115454898 ●暂无

内容简介

暂无

Python高性能编程：深入解析与实践 内容概要： 本书并非探讨如何编写“高性能”的Python代码，而是聚焦于Python语言本身的精妙设计、底层实现机制以及其生态系统中那些被广泛应用于构建高性能、高可用且可扩展系统的核心技术与实践。我们将一同深入Python的世界，理解它为何能承载如此重要的角色，以及如何通过理解和运用其内在原理，来编写出更健壮、更高效、更具可维护性的应用程序。本书将带领读者跳出“快”与“慢”的简单二元论，从更宏观、更深入的视角去审视Python在现代软件开发中的价值与潜力。 第一部分：Python的哲学与设计 在开始深入技术细节之前，我们首先需要理解Python的设计哲学。Python语言的创造者Guido van Rossum以“清晰、简洁、可读性强”为核心原则，这塑造了Python的语法糖、标准库以及社区文化。本书不会仅仅罗列Python的语法特性，而是会探讨这些设计选择背后的考量，例如： “Zen of Python”的内涵： 我们会逐条解读PEP 20，即“Python之禅”，并结合实际代码示例，说明这些原则如何在Python代码中体现，以及遵循这些原则对于代码质量和长期维护的重要性。例如，“Readability counts”不仅仅是口号，更是Python语法设计、命名规范乃至代码组织方式的根本驱动力。 Python的动态性与静态性： Python是一种动态类型语言，这带来了极大的灵活性，但也可能在性能和可维护性方面带来挑战。本书将深入探讨Python的动态性是如何实现的（例如，鸭子类型、运行时代码修改），以及如何在享受动态性的同时，通过适当的模式和工具来规避潜在的陷阱。我们会讨论类型提示（Type Hinting）的出现及其对代码质量和工具链的积极影响，这是一种在保持Python灵活性的基础上，引入静态分析能力的重要尝试。 Python的对象模型： Python一切皆对象，这一核心概念是理解Python内部运作的关键。我们将解析Python的对象是如何在内存中表示的，类、实例、方法、属性等是如何通过元类（Metaclasses）和描述符（Descriptors）等机制实现的。理解这些底层原理，有助于我们编写更高效的代码，例如，理解对象创建的开销，以及如何利用槽（Slots）来优化内存使用。 第二部分：Python的执行模型与性能考量 “高性能”往往与执行速度和资源消耗紧密相关。本部分将深入剖析Python代码是如何被执行的，以及有哪些因素会影响其性能。 CPython的内部机制： 大多数Python用户接触的是CPython实现。我们将详细介绍CPython的解释器工作流程，包括词法分析、语法分析、字节码生成，以及Python虚拟机（PVM）如何解释执行这些字节码。特别地，我们将探讨全局解释器锁（GIL）的机制，它如何影响多线程的并行执行，以及在哪些场景下GIL是影响性能的关键因素。 内存管理与垃圾回收： Python的自动内存管理是其易用性的重要组成部分。我们将深入了解Python的引用计数和分代垃圾回收机制，理解对象是如何被创建、引用和回收的。掌握这些知识，有助于我们识别和避免内存泄漏，以及编写更有效率的代码，例如，如何通过对象池（Object Pooling）等技术来减少频繁的对象创建和销毁开销。 迭代器与生成器： 迭代器和生成器是Python中非常强大且高效的工具，尤其是在处理大量数据时。本书将详细解释迭代协议（Iterator Protocol），以及生成器表达式（Generator Expressions）和生成器函数（Generator Functions）的工作原理。我们将通过实际案例展示如何利用它们来惰性求值（Lazy Evaluation），从而显著减少内存占用和提高处理速度，例如，处理大型文件或无限序列。 并发与并行： Python在处理并发和并行任务时，面临着GIL的挑战。本部分将全面解析Python的并发模型： 多线程（Threading）： 介绍线程在CPython中的局限性（受GIL制约），但仍然适用于I/O密集型任务，并探讨如何使用线程池（ThreadPoolExecutor）来管理线程。 多进程（Multiprocessing）： 解释多进程如何绕过GIL，实现真正的CPU并行，并介绍`multiprocessing`模块的使用，包括进程间通信（IPC）的各种机制（如Queue, Pipe, Shared Memory）以及进程池（ProcessPoolExecutor）。 异步编程（Asyncio）： 深入讲解`asyncio`库，包括协程（Coroutines）、事件循环（Event Loop）、`async`/`await`语法，以及它如何通过单线程实现高并发的I/O密集型任务。我们将对比异步编程与多线程、多进程的优劣，并给出适用的场景建议。 JIT编译器与替代实现： 除了CPython，Python还有其他实现，如PyPy（带有JIT编译器）和Jython（运行在JVM上）。我们将探讨JIT（Just-In-Time）编译器的工作原理，以及PyPy等实现如何在某些场景下提供显著的性能提升。虽然本书主要关注CPython，但了解这些替代方案及其优势，有助于我们做出更明智的技术选择。 第三部分：Python生态系统的高性能实践 Python之所以能在各种高性能场景下大放异彩，离不开其丰富且成熟的生态系统。本部分将聚焦于那些用于构建高性能Python应用的外部库和框架。 数值计算与科学计算： NumPy、SciPy、Pandas等库是Python在科学计算领域的核心。我们将深入解析NumPy的ndarray对象如何实现高效的向量化操作（Vectorization），以及它与C/Fortran等底层语言的集成优势。理解NumPy的广播（Broadcasting）机制，将帮助我们编写更简洁、更高效的数学运算代码。 数据处理与大数据： 对于处理大规模数据集，Dask、Apache Spark（通过PySpark）等工具提供了分布式计算的能力。本书将介绍如何利用Dask实现与NumPy/Pandas类似的API，但能在多核CPU甚至集群上并行执行。同时，我们也会简要介绍PySpark，展示Python如何与大数据处理框架协同工作。 Web开发与服务： 在Web后端领域，高性能至关重要。我们将探讨如何使用ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）框架，如FastAPI、Starlette，结合`asyncio`来构建高并发的Web服务。同时，我们也会提及WSGI（Web Server Gateway Interface）框架（如Flask、Django）在性能优化方面的常见策略，以及如何通过反向代理（如Nginx）和缓存（如Redis）来提升整体性能。 Cython与C/C++扩展： 当Python的标准实现仍然无法满足性能需求时，与底层语言集成是终极解决方案。本书将详细介绍Cython，它允许我们编写接近Python语法的代码，但能被编译成高效的C语言。我们将演示如何使用Cython为Python函数添加类型声明，从而显著提升执行速度，并介绍如何直接调用C/C++库。 性能分析与优化工具： “测量才能优化”。本书将介绍Python内置的性能分析工具，如`timeit`模块和`cProfile`库，帮助我们定位代码中的性能瓶颈。此外，我们还会介绍一些优秀的第三方性能分析工具，以及如何利用它们来深入理解代码的执行时间和内存消耗。 第四部分：架构与设计模式在Python中的应用 高性能并不仅仅是单点代码的优化，更是整体架构和设计模式的体现。 模块化与代码组织： 良好的模块化设计可以提高代码的可读性、可维护性和可测试性，间接影响团队的开发效率和最终产品的性能。我们将探讨Python的模块导入机制，以及如何合理组织项目结构。 设计模式与性能： 某些设计模式天生有助于提高性能，例如，单例模式（Singleton）用于确保全局资源的唯一性，享元模式（Flyweight）用于减少重复对象的内存占用。本书将结合Python的特性，讨论如何在实际开发中应用这些设计模式来优化性能。 缓存策略： 缓存是提升系统性能的关键技术。我们将讨论在Python应用中实现缓存的各种策略，包括内存缓存（如`functools.lru_cache`）和分布式缓存（如Redis、Memcached）。 可伸缩性与高可用性： 高性能往往需要与可伸缩性（Scalability）和高可用性（High Availability）相结合。本书将从Python应用的视角，探讨如何构建能够应对大量并发请求、并能持续稳定运行的系统。虽然不深入微服务架构细节，但会强调Python在其中扮演的关键角色，以及如何通过服务发现、负载均衡等概念来理解Python应用的部署。 目标读者： 本书面向有一定Python编程基础的开发者，希望深入理解Python语言的内在机制，掌握提升Python应用程序性能与健壮性的方法，并能将其应用于实际的软件开发中。无论您是后端开发者、数据科学家、系统工程师，还是对Python底层原理感兴趣的爱好者，都能从本书中获益。 本书的价值： 通过本书的学习，您将能够： 更深入地理解Python的运行原理， 从而写出更“Pythonic”、更高效的代码。 掌握识别和解决Python性能瓶颈的技巧， 并能选择合适的工具和技术进行优化。 理解Python在并发与并行编程中的挑战与机遇， 并能有效利用多线程、多进程和异步编程。 熟悉Python生态系统中用于高性能计算、数据处理和Web开发的常用库与框架。 认识到架构和设计模式对系统整体性能的重要性， 并将其应用于Python项目。 从更宏观的视角审视Python在现代软件开发中的角色与潜力。 本书旨在为您提供一个扎实的基础，让您能够自信地驾驭Python，构建出真正高性能、可扩展且易于维护的应用程序。我们相信，通过对Python底层原理的深刻理解，您将能解锁Python的更多可能性，并在您的技术之路上走得更远。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏向于快速原型开发的数据科学家，过去我总是依赖于Pandas和Scikit-learn这样的巨型库来处理性能问题，但当数据量突破TB级别，库本身的开销就开始显现。这本书就像是一把钥匙，打开了让我能够“窥视”这些高性能库底层实现的机会。它对Python内存模型的解析极其透彻，解释了为什么动态类型语言在处理大型数组和矩阵时效率会低于静态语言，并提供了大量基于C API或者使用`ctypes`进行内存布局优化的技巧。我特别喜欢书中对“缓存友好性”的讨论，这一点在处理大规模数值计算时至关重要。作者没有仅仅停留在理论，而是提供了实际的基准测试对比，展示了连续内存访问与跳跃式内存访问之间惊人的性能差异。这让我重新审视了过去写循环代码的习惯。此外，书中对于Python对象创建和销毁的开销分析也相当到位，引导读者去思考如何重用对象或批量处理，以减少解释器在内存管理上的负担。这本书与其说是教你“如何写快代码”，不如说是教你“如何思考才能写出快代码”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角相当独特，它没有像许多同类书籍那样陷入对基础语法的重复讲解，而是直奔“高性能”这个核心痛点。初读时，我以为会看到大量晦涩难懂的底层汇编优化，但作者的叙事方式却出乎意料地平易近人。他巧妙地将Python的全局解释器锁（GIL）及其对多线程的制约，与实际应用场景中的I/O密集型和CPU密集型任务做了清晰的划分。我印象最深的是关于异步编程（asyncio）的那一章，作者没有仅仅停留在`await`和`async`的语法演示，而是深入剖析了事件循环的工作机制，甚至通过手绘的流程图解释了协程切换的开销，这让我对编写高并发网络服务有了全新的理解。特别是对于如何利用`multiprocessing`来绕开GIL的限制，并且在进程间安全高效地传递数据的实践案例，非常扎实，可以直接拿到项目里去套用。整个阅读过程就像是跟着一位经验丰富的大师在进行一场关于性能调优的深度对话，每一个例子都充满了实战的烟火气，而不是纸上谈兵的理论堆砌。对于那些已经熟悉Python基础，但代码运行速度总是不尽如人意，渴望突破性能瓶颈的开发者来说，这本书无疑是一剂猛药。

评分☆☆☆☆☆

对于有志于从事高性能计算或需要处理高吞吐量实时系统的工程师而言，这本书堪称一本“内功心法”。它没有急于展示那些光鲜亮丽的性能跑分，而是花费了大量的篇幅，去拆解Python解释器在执行字节码时的工作流程。这种深入骨髓的剖析，对于理解“为什么”某些优化是有效的至关重要。我尤其欣赏作者对于打包和部署环节的性能考量。优化不仅仅是代码层面的事情，书中讨论了如何选择合适的Python发行版，如何利用虚拟环境隔离依赖以减少启动时间，甚至涉及到了Python C扩展编译时的优化旗标设置。这些是教科书上鲜少提及的工程实践细节。另外，书中关于网络I/O性能的论述也远超一般的同步/异步对比。它详细对比了不同Socket操作在不同操作系统下的系统调用开销，并探讨了如何通过更高效的数据序列化（如Protocol Buffers或MessagePack替代JSON）来减少网络传输的延迟和CPU编解码负担。整本书行文风格老练，逻辑严密，读起来虽然需要一定的专注度，但每一次深入都是一次实实在在的知识积累，真正让人感觉对Python这门语言的掌控力提升了一个档次。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和图示设计略显传统，初看之下可能缺乏那种令人眼前一亮的现代感，但一旦沉下心去阅读，你会发现其内容之精炼，远超封面所能传递的信息。我特别欣赏作者在处理并发编程问题时所展现出的严谨性。很多书会简单提及线程安全，但这本书则花了大量篇幅去解释锁（Lock）、信号量（Semaphore）和条件变量（Condition）在不同并发模型下的具体应用场景和潜在的死锁风险。特别是对于共享内存模型下数据一致性的维护，作者通过一系列精心设计的代码片段，生动地演示了不当并发操作如何导致难以追踪的Bug。更进一步，它还触及了更前沿的并行计算方法，比如如何利用GPU进行加速，虽然这部分内容相对深入，但作者的讲解逻辑清晰，使得即使是初次接触GPU编程的读者也能把握其核心思想。这本书的节奏把握得很好，它不会让你在初级优化上浪费时间，而是迅速引导你进入需要深入理解Python底层运行机制才能解决的问题域。读完之后，我感觉自己对“快”的理解从表层的代码技巧提升到了架构层面的优化考量。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个跨国合作项目中，被要求优化一个处理海量日志流的后端服务时，才辗转找到这本书的。坦白说，市面上关于Python优化的书很多，大多不过是教你如何用列表推导式代替循环，或者提倡使用更快的第三方库。然而，这本书的价值在于它提供了一种系统性的性能思维框架。它首先构建了性能分析的基石——精准的度量标准，详尽地介绍了如何使用`cProfile`、`line_profiler`甚至是更底层的内存分析工具，来定位真正的性能瓶颈，而不是盲目地优化那些微不足道的代码段。随后，它围绕数据结构的选择展开了深入的讨论，比如在特定访问模式下，标准字典（dict）和有序字典（OrderedDict）在性能上的权衡，以及何时应该考虑使用专门为速度优化的库如`numpy`或`pandas`。这本书最让我感到“物超所值”的部分，是关于JIT（即时编译）和Cython的章节。作者并未将它们描绘成“银弹”，而是以一种非常审慎的态度，展示了如何用它们将Python代码的关键热点（Hot Path）编译成C扩展，从而实现接近原生语言的执行速度，同时保持Python的开发效率。这种务实、不偏不倚的分析态度，极大地帮助我制定了项目中的技术选型决策。