Высокопроизводительные Python-приложения. Практическое руководство по эффективному программированию
-13%
Описание и характеристики
В книге рассматривается фундаментальная теория, лежащая за той или иной конструкцией кода, благодаря чему вы углубите свои познания в Python. Как задействовать преимущества многоядерных архитектур или кластеров? Как построить систему, которая масштабируется без потери надежности? Найдите здесь решения многих специфических проблем и ознакомьтесь с реальными кейсами компаний, использующих высокопроизводительные Python-приложения в аналитике, машинном обучении и других областях.
ID товара
2920260
Издательство
Эксмо
Год издания
2022
ISBN
978-5-04-113372-6
Количество страниц
528
Размер
2.4x16.2x23.5
Тип обложки
Мягкий переплёт
Тираж
2000
Вес, г
670
Возрастные ограничения
12+
1 801 ₽
2 089 ₽
+ до 270 бонусов
Осталось мало
В магазины сети, бесплатно
СегодняАдреса магазинов
Другие способы доставки
от 1 695 ₽ сегодня
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
4.6
Вам надоело искать компромисс между простотой разработки и максимальной эффективностью? Может быть, ваш код на Python и работает правильно, но достаточно ли быстро? Это обновленное до Python 3 и расширенное издание поможет вам вычислить «бутылочное горлышко» в производительности приложений, заметно ускорить выполнение кода в программах, работающих с большими объемами данных, и поднять свой профессиональный уровень.
В книге рассматривается фундаментальная теория, лежащая за той или иной конструкцией кода, благодаря чему вы углубите свои познания в Python. Как задействовать преимущества многоядерных архитектур или кластеров? Как построить систему, которая масштабируется без потери надежности? Найдите здесь решения многих специфических проблем и ознакомьтесь с реальными кейсами компаний, использующих высокопроизводительные Python-приложения в аналитике, машинном обучении и других областях.
В книге рассматривается фундаментальная теория, лежащая за той или иной конструкцией кода, благодаря чему вы углубите свои познания в Python. Как задействовать преимущества многоядерных архитектур или кластеров? Как построить систему, которая масштабируется без потери надежности? Найдите здесь решения многих специфических проблем и ознакомьтесь с реальными кейсами компаний, использующих высокопроизводительные Python-приложения в аналитике, машинном обучении и других областях.