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爆速Python【PDF版】 新発売

Tiago Rodrigues Antão(原著) , 株式会社クイープ(監修) , 株式会社クイープ(翻訳)

商品番号
187730
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2024年06月24日
ISBN
9784798187730
データサイズ
約100.5MB
制限事項
印刷可・テキストのコピー可
キーワード
プログラミング  開発  人工知能  エンジニア  Python  電子書籍【PDF版】

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「そう、すべては速さのために」

Pythonでデータセットを扱う際、最後に重要になってくるのはやはり「処理速度」です。データが巨大であればあるほど、ちょっとした工夫が処理速度を向上させ、「データの氾濫」ともいえる現状を打開する鍵になってくれます。

Pythonの特性を理解しつつそのパフォーマンスを最大限に引き出し、さらにハイパフォーマンスなライブラリを正しく利用することができれば、遅い遅いといわれがちなPythonにおいても、爆速な処理を手にすることができるのです。

本書は、組み込み機能やスレッディング特性、CPythonのグローバルインタプリタロック(GIL)などに始まり、Cythonへの移行やGPUの利用に至るまでの多面的なアプローチを紹介し、単にマシン性能を上げたり、マシンの数を増やすだけでは得られない、効率的なPythonアプリケーションの記述をサポートします。

【本書は『Fast Python: High performance techniques for large datasets』の邦訳書です。】

◆◆◆◆◆もくじ◆◆◆◆◆

●Part 1 基礎的なアプローチ
 ・Chapter 1 データ処理の効率化が急がれている
 ・Chapter 2 組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す
 ・Chapter 3 並行性、並列性、非同期処理
 ・Chapter 4 ハイパフォーマンスなNumPy
●Part 2 ハードウェア
 ・Chapter 5 Cythonを使って重要なコードを再実装する
 ・Chapter 6 メモリ階層、ストレージ、ネットワーク
●Part 3 現代のデータ処理のためのアプリケーションとライブラリ
 ・Chapter 7 ハイパフォーマンスなpandasとApache Arrow
 ・Chapter 8 ビッグデータの格納
●Part 4 高度なトピック
 ・Chapter 9 GPUコンピューティングを使ったデータ分析
 ・Chapter 10 Daskを使ったビッグデータの分析

 ・付録A 環境のセットアップ
 ・付録B Numbaを使って効率的な低レベルコードを生成する

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●Part 1 基礎的なアプローチ
 ・Chapter 1 データ処理の効率化が急がれている
 ・Chapter 2 組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す
 ・Chapter 3 並行性、並列性、非同期処理
 ・Chapter 4 ハイパフォーマンスなNumPy
●Part 2 ハードウェア
 ・Chapter 5 Cythonを使って重要なコードを再実装する
 ・Chapter 6 メモリ階層、ストレージ、ネットワーク
●Part 3 現代のデータ処理のためのアプリケーションとライブラリ
 ・Chapter 7 ハイパフォーマンスなpandasとApache Arrow
 ・Chapter 8 ビッグデータの格納
●Part 4 高度なトピック
 ・Chapter 9 GPUコンピューティングを使ったデータ分析
 ・Chapter 10 Daskを使ったビッグデータの分析

 ・付録A 環境のセットアップ
 ・付録B Numbaを使って効率的な低レベルコードを生成する

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

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