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目录

第1章 理解高性能Python

  • 1.1 基本的计算机系统
  • 1.1.1 计算单元
  • 1.1.2 存储单元
  • 1.1.3 通信层
  • 1.2 将基本的元素组装到一起
  • 1.3 为什么使用Python

第2章 通过性能分析找到瓶颈

  • 2.1 高效地分析性能
  • 2.2 Julia集合的介绍
  • 2.3 计算完整的Julia集合
  • 2.4 计时的简单方法——打印和修饰
  • 2.5 用UNIX的time命令进行简单的计时
  • 2.6 使用cProfile模块
  • 2.7 用runsnakerun对cProfile的输出进行可视化
  • 2.8 用line_profiler进行逐行分析
  • 2.9 用memory_profiler诊断内存的用量
  • 2.10 用heapy调查堆上的对象
  • 2.11 用dowser实时画出变量的实例
  • 2.12 用dis模块检查CPython字节码
  • 2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性
  • 2.14 确保性能分析成功的策略
  • 2.15 小结

第3章 列表和元组

  • 3.1 一个更有效的搜索
  • 3.2 列表和元组
  • 3.2.1 动态数组：列表
  • 3.2.2 静态数组：元组
  • 3.3 小结

第4章 字典和集合

  • 4.1 字典和集合如何工作
  • 4.1.1 插入和获取
  • 4.1.2 删除
  • 4.1.3 改变大小
  • 4.1.4 散列函数和熵
  • 4.2 字典和命名空间
  • 4.3 小结

第5章 迭代器和生成器

  • 5.1 无穷数列的迭代器
  • 5.2 生成器的延迟估值
  • 5.3 小结

第6章 矩阵和矢量计算

  • 6.1 问题介绍
  • 6.2 Python列表还不够吗
  • 6.3 内存碎片
  • 6.3.1 理解perf
  • 6.3.2 根据perf输出做出抉择
  • 6.3.3 使用numpy
  • 6.4 用numpy解决扩散问题
  • 6.4.1 内存分配和就地操作
  • 6.4.2 选择优化点：找到需要被修正的地方
  • 6.5 numexpr：让就地操作更快更简单
  • 6.6 告诫故事：验证你的“优化”（scipy）
  • 6.7 小结

第7章 编译成C

  • 7.1 可能获得哪种类型的速度提升
  • 7.2 JIT和AOT编译器的对比
  • 7.3 为什么类型检查有助代码更快运行
  • 7.4 使用C编译器
  • 7.5 复习Julia集的例子
  • 7.6 Cython
  • 7.6.1 使用Cython编译纯Python版本
  • 7.6.2 Cython注解来分析代码块
  • 7.6.3 增加一些类型注解
  • 7.7 Shed Skin
  • 7.7.1 构建扩展模块
  • 7.7.2 内存拷贝的开销
  • 7.8 Cython和numpy
  • 7.9 Numba
  • 7.10 Pythran
  • 7.11 PyPy
  • 7.11.1 垃圾收集的差异
  • 7.11.2 运行PyPy并安装模块
  • 7.12 什么时候使用每种工具
  • 7.12.1 其他即将出现的项目
  • 7.12.2 一个图像处理单元（GPU）的注意点
  • 7.12.3 一个对未来编译器项目的展望
  • 7.13 外部函数接口
  • 7.13.1 ctypes
  • 7.13.2 cffi
  • 7.13.3 f2py
  • 7.13.4 CPython模块
  • 7.14 小结

第8章 并发

  • 8.1 异步编程介绍
  • 8.2 串行爬虫
  • 8.3 gevent
  • 8.4 tornado
  • 8.5 AsyncIO
  • 8.6 数据库的例子
  • 8.7 小结

第9章 multiprocessing模块

  • 9.1 multiprocessing模块综述
  • 9.2 使用蒙特卡罗方法来估算Pi
  • 9.3 使用多进程和多线程来估算Pi
  • 9.3.1 使用Python对象
  • 9.3.2 并行系统中的随机数
  • 9.3.3 使用numpy
  • 9.4 寻找素数
  • 9.5 使用进程间通信来验证素数
  • 9.5.1 串行解决方案
  • 9.5.2 Naïve Pool解决方案 2
  • 9.5.3 Less Naïve Pool解决方案
  • 9.5.4 使用Manager.Value作为一个标记
  • 9.5.5 使用Redis作为一个标记
  • 9.5.6 使用RawValue作为一个标记
  • 9.5.7 使用mmap作为一个标记
  • 9.5.8 使用mmap作为一个标记的终极效果
  • 9.6 用multiprocessing来共享numpy数据
  • 9.7 同步文件和变量访问
  • 9.7.1 文件锁
  • 9.7.2 给Value加锁
  • 9.8 小结

第10章 集群和工作队列

  • 10.1 集群的益处
  • 10.2 集群的缺陷
  • 10.2.1 糟糕的集群升级策略造成华尔街损失4.62亿美元
  • 10.2.2 Skype的24小时全球中断
  • 10.3 通用的集群设计
  • 10.4 怎样启动一个集群化的解决方案
  • 10.5 使用集群时避免痛苦的方法
  • 10.6 三个集群化解决方案
  • 10.6.1 为简单的本地集群使用Parallel Python模块
  • 10.6.2 使用IPython Parallel来支持研究
  • 10.7 为鲁棒生产集群的NSQ
  • 10.7.1 队列
  • 10.7.2 发布者/订阅者
  • 10.7.3 分布式素数计算器
  • 10.8 看一下其他的集群化工具
  • 10.9 小结

第11章 使用更少的RAM

  • 11.1 基础类型的对象开销高
  • 11.2 理解集合中的RAM使用
  • 11.3 字节和Unicode的对比
  • 11.4 高效地在RAM中存储许多文本
  • 11.5 使用更少RAM的窍门
  • 11.6 概率数据结构
  • 11.6.1 使用1字节的Morris计数器来做近似计数
  • 11.6.2 K最小值
  • 11.6.3 布隆过滤器
  • 11.6.4 LogLog计数器
  • 11.6.5 真实世界的例子

第12章 现场教训

  • 12.1 自适应实验室（Adaptive Lab）的社交媒体分析（SoMA）
  • 12.1.1 自适应实验室（Adaptive Lab）使用的Python
  • 12.1.2 SoMA的设计
  • 12.1.3 我们的开发方法论
  • 12.1.4 维护SoMA
  • 12.1.5 对工程师同行的建议
  • 12.2 使用RadimRehurek.com让深度学习飞翔
  • 12.2.1 最佳时机
  • 12.2.2 优化方面的教训
  • 12.2.3 总结 318
  • 12.3 在Lyst.com的大规模产品化的机器学习
  • 12.3.1 Python在Lyst的地位
  • 12.3.2 集群设计
  • 12.3.3 在快速前进的初创公司中做代码评估
  • 12.3.4 构建推荐引擎
  • 12.3.5 报告和监控
  • 12.3.6 一些建议
  • 12.4 在Smesh的大规模社交媒体分析
  • 12.4.1 Python在Smesh中的角色
  • 12.4.2 平台
  • 12.4.3 高性能的实时字符串匹配
  • 12.4.4 报告、监控、调试和部署
  • 12.5 PyPy促成了成功的Web和数据处理系统
  • 12.5.1 先决条件
  • 12.5.2 数据库
  • 12.5.3 Web应用
  • 12.5.4 OCR和翻译
  • 12.5.5 任务分发和工作者
  • 12.5.6 结论
  • 12.6 在Lanyrd.com中的任务队列
  • 12.6.1 Python在Lanyrd中的角色
  • 12.6.2 使任务队列变高性能
  • 12.6.3 报告、监控、调试和部署
  • 12.6.4 对开发者同行的建议

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