《Python高性能编程》高质量pdf+源代码

Python编程语言的一大亮点是，相当快速地开发相对复杂的东西非常容易。但是，Python不仅仅是一种原型语言，而且本书是一本很好的资源，可帮助您考虑如何处理Python中的问题，以及跟踪和改善代码中的瓶颈。

本书绝对不会教您Python。还有许多其他教程和参考资料可用于学习该语言，并且本书假定您已经是熟练的Python程序员，并且能够阅读和理解他们提供的代码示例。这本书是关于调整Python代码以使其运行更快。

这些章节的进展是非常合乎逻辑的，并且由于额外的优化可以提供更大的效率改进，因此在本书中还会出现一些相同的玩具问题。本书介绍了许多工具，并且大多数情况下使您了解了该工具是什么以及为什么会考虑使用它。要真正在实践中使用任何工具，您需要参考在线文档，但是本书为您提供了从哪里开始寻找的好主意。

在拿到本书之前，我对阅读“集群和作业队列”一章特别感兴趣，它有助于将我引导到一个非常适合我当前问题的IPython.parallel解决方案，并提供了一些我可以研究的工具未来。

作者多次推荐Continuum Analytics发行的Anaconda Python发行版，我绝对同意。本书中的某些工具和技术仅使用标准库，但是大多数更高级的主题都需要外部模块。引用的许多模块（numpy，Cython，Tornado和IPython仅举几例）都包含在Anaconda发行版中，作为一个简单的下载即可。

本书的用途是双重的。首先，值得一读，以通读讨论可能会减慢Python代码（或一般代码）速度的各种事情以及您应注意的哪种方法。其次，它提供了许多实用工具的良好简短示例，并在每章末尾列出了其他推荐资源，使其可以作为很好的参考书。

作者反复指出的一点是，您必须考虑代码执行时间和开发速度之间的平衡。您可以做很多事情来加快代码的速度，使将来很难理解和使用它。始终要有证据证明您正在优化代码的正确部分，并且值得这样做，这一点很重要。他们可以帮助您寻找“重大胜利”，从而以最小的努力和复杂性来大幅提高速度。