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《Python高性能編程》還沒有找到python入門的書籍?來我推薦一本給你!

2023-05-24 19:57 作者:畫-個圈圈詛咒你  | 我要投稿


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本書適合已入門 Python、還想要進階和提高的讀者閱讀。

所有計算機語言說到底都是在硬件層面的數(shù)據(jù)操作,所以高性能編程的一個終極目標可以說是“高性能硬件編程”。然而,Python 是一門高度抽象的計算機語言,它的一大優(yōu)勢是開發(fā)團隊的高效,不可否認地存在這樣或那樣的設計缺陷,以及由于開發(fā)者的水平而造成的人為的性能缺陷。

本書在介紹相關內容的時候很克制,所介紹的都是些影響“速度更快、開銷更低”的內容,例如:內置的 Tim 排序算法、列表的 resize 操作帶來的超額分配的開銷、元組的內存滯留(intern機制)帶來的資源優(yōu)化、散列函數(shù)與嗅探函數(shù)的工作原理、散列碰撞帶來的麻煩與應對、Python 命名空間的管理,等等。

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編譯器

書中提出一個觀點:

讓你的代碼運行更快的最簡單的辦法就是讓它做更少的工作。

編譯器把代碼編譯成機器碼,是提高性能的關鍵組成部分。

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密集型任務

高性能編程的一個改進方向是提高密集型任務的處理效率,而這樣的任務無非兩大類:I/O 密集型與 CPU 密集型。

I/O 密集型任務主要是磁盤讀寫與網絡通信任務,占用較多 I/O 時間,而對 CPU 要求較少;CPU 密集型任務恰恰相反,它們要消耗較多的 CPU 時間,進行大量的復雜的計算,例如計算圓周率與解析視頻等。

集群與現(xiàn)場教訓

集群是一種多服務器運行相同任務的結構,也就是說,集群中的各節(jié)點提供相同的服務,其優(yōu)點是系統(tǒng)擴展容易、具備容災恢復能力。

集群需要克服的挑戰(zhàn)有:機器間信息同步的延遲、機器間配置與性能的差異、機器的損耗與維護、其它難以預料的問題。書中列舉了兩個慘痛的教訓:華爾街公司騎士資本由于軟件升級引入的錯誤,損失4.62億美元;Skype 公司 24 小時全球中斷的嚴重事故。

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獲取方式:
1.一鍵三連+關注

2.后臺主動留痕跡:“學習”
(重點:主動打招呼)


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