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    고성능 파이썬

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    고성능 파이썬 파이썬 성능 잠재력을 끌어내는 실용적인 개발전략서

    원제 : High Performance Python

    • 미샤 고렐릭, 이안 오스발트 저
    • 김영근, 오현석 역
    • 한빛미디어
    • 2016년 08월 10일
    • 정가
      30,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9788968484995 424쪽 183 x 236 (㎜)

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    출판사 리뷰

    출판사 서평
    ★ 프로토타이핑에서 실무 운영까지 살아가는 파이썬 코드의 비밀
    아이디어 무한경쟁이 펼쳐지는 대(大)스타트업 시대! 높은 생산성으로 유명한 파이썬은 최우선 고려사항이다. 한 가지, 컴파일 언어 대비 느린 성능 때문에 성공한 서비스나 성능이 중요한 기능은 컴파일 언어로 다시 작성하곤 한다. 하지만 실무 운영까지 파이썬 코드를 계속 이어가는 방법이 있다면?
    이 책은 파이썬을 둘러싼 설계와 작동 원리를 설명하고 이에 기반한 실용적인 구현 전략을 소개한다. 멀티코어 아키텍처와 클러스터의 이점을 활용하려면 어떻게 해야 하는가? 안정성을...
    ★ 프로토타이핑에서 실무 운영까지 살아가는 파이썬 코드의 비밀
    아이디어 무한경쟁이 펼쳐지는 대(大)스타트업 시대! 높은 생산성으로 유명한 파이썬은 최우선 고려사항이다. 한 가지, 컴파일 언어 대비 느린 성능 때문에 성공한 서비스나 성능이 중요한 기능은 컴파일 언어로 다시 작성하곤 한다. 하지만 실무 운영까지 파이썬 코드를 계속 이어가는 방법이 있다면?
    이 책은 파이썬을 둘러싼 설계와 작동 원리를 설명하고 이에 기반한 실용적인 구현 전략을 소개한다. 멀티코어 아키텍처와 클러스터의 이점을 활용하려면 어떻게 해야 하는가? 안정성을 잃지 않고 확장하는 방법은 무엇인가? 여러분은 이에 대한 명확한 해법을 찾고 방대한 소셜 데이터까지도 눈부신 속도로 처리해내는 파이썬 코드를 얻게 될 것이다.
    ★ 주요 내용
    ●numpy, Cython, 프로파일러 활용하기
    ●파이썬의 시선으로 바라보는 컴퓨터 아키텍처 이해하기
    ●CPU 시간과 메모리 사용량을 프로파일링하여 병목 지점 찾기
    ●상황에 맞는 컬렉션으로 효율적인 프로그램 작성하기
    ●행렬과 벡터 연산 가속하기
    ●네이티브 코드로 컴파일하기
    ●대량의 I/O와 연산 동시 수행하기
    ●원격 클러스터로 병렬 처리하기
    ●적은 메모리로 대규모 데이터 처리하기

    추천글

    단순한취미목적이든연구목적이든, 일단파이썬을사용하기로하고어느정도경험이쌓이면과연내가파이썬을제대로사용하고있는것인지, 코드는충분히효율적으로작성했는지의문이생기기마련이다. 이런작은의문의씨앗이자라면어느순간스스로작성한코드가못생겨보이고코드에자신이없어지게된다.


    이를예방하기위해서는다른사람이작성한코드를최대한많이읽어보는게도움이되는데, 시간과노력이많이드는편이라잘정리된중고급서가있다면책을통해노하우를얻는편이훨씬경제적이다. 아직파이썬관련중고급서가많지않은국내상황에서유쾌한두저자의다양한경험이그대로녹아있는『고성능파이썬』이그역할을해줄것이라기대한다.
    김영근_<옮긴이의말>중에서



    학계와업계모두에서널리활용되는파이썬이지만, 성능면에서는매우아쉽다는평을듣곤한다. 이책은파이썬으로빠르고확장가능한프로그램을개발하는전략을두루소개하여이러한편견을깨뜨려준다.
    제이크밴더플래스_워싱턴대학교데이터과학자


    저자 소개

    미샤 고렐릭
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 기타
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 26
    최근저서

    2023년 화성에 착륙한 최초의 인류이자 시간여행에 대한 공로로 2046년 노벨상을 받았다. 그가 개발한신기술이 의도와 다르게 사용되고 있는 사실에 분노하여 2012년으로 되돌아와서 물리학박사과정을 그만두고 데이터와 사랑에 빠졌다. bitly에서 실시간 데이터 처리와 관련된 업무를 했다. 사람들에게 미래기술을 알리고 싶은 욕망에 미치광이 과학자 역할로 패스트포워드랩을 함께 시작해고 성능데이터 분석과 관련된 다양한 프로젝트에 컨설팅을 하고 있다. 1857년 센트럴파크에 그의 생을 기리는 기념비가 세워졌다.

    이안 오스발트
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 기타
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 26
    최근저서

    10년이넘는파이썬경력을가지고있으며 ModelInsight.io에서데이터과학자이자파이썬강사로활동중이다. 그는PyCon과PyData콘퍼런스에서강사로활동하였으며영국에서 10여년간인공지능과고성능계산에대한컨설팅을하고있다. 개인블로그(IanOzsvald.com)를운영하고있으며맛좋은맥주한잔에큰행복을느낀다. 파이썬뿐만아니라 C++, 리눅스와윈도우개발, 스토리지시스템, 자연어처리및텍스트처리, 기계학습, 데이터시각화에도관심이많다. 파이썬중심의비디오학습사이트인 ShowMeDo.com의공동창업자다.

    역자 소개

    김영근, 오현석

    옮긴이김영근 (파이썬소프트웨어재단이사)
    애플 II에서베이직으로처음프로그래밍을시작했고, 장래희망은항상프로그래머라고말하고다니다정신차리고보니어느덧개발경력이 10년을훌쩍넘긴중년(?) 개발자가되었다. 리눅스커뮤니티에서오랫동안활동했으며임베디드환경에서부터미들웨어, 스마트폰애플리케이션에이르기까지다양한분야에서개발했다. 파이썬소프트웨어재단의이사로활동중이며 2014년부터‘PyCon한국’을만들고있는사람중한명이다. 현재는스마트스터디에서가장비밀스러운조직인 D9에소속되어있다. 한빛미디어에서『리눅스시스템프로그래밍(개정2판)』, 『파이썬라이브러리를활용한데이터분석』을번역했다.

    옮긴이오현석
    KAIST에서전산학학사와석사학위(프로그래밍언어연구실)를취득했다. 삼성메디슨, 비트앤펄스등에서 UI 개발자와개발팀장을지냈고, 호주에서프리랜서 C++/풀스택개발자로일하고있다. 웹이나모바일등의분야에서값중심의프로그래밍을통해오류발생가능성이더적으면서유지보수가편한프로그램을작성하는방법과이를지원하는여러도구를만드는일에관심이많다. 최근에는스칼라와파이썬을사용한대규모병렬처리나액터를활용한분산처리등을공부하는중이다. 『프로그래밍스칼라』(한빛미디어), 『스칼라와기계학습』, 『파이썬로보틱스』, 『스칼라동시성프로그래밍』, 『Programming in Scala(Second Edition) 한국어판』, 『스칼라동시성프로그래밍』(이상에이콘), 『시스템성능분석과최적화』, 『파이썬인프랙티스』(이상위키북스) 등을번역했다.

    목차

    목차
    1장. 고성능을 위한 파이썬 이해하기
    __1.1 컴퓨터 시스템의 기본
    __1.2 기본 구성 함께 보기
    __1.3 파이썬을 쓰는 이유
    2장. 프로파일링으로 병목 지점 찾기
    __2.1 효과적으로 프로파일링하기
    __2.2 쥘리아 집합
    __2.3 전체 쥘리아 집합 계산하기
    __2.4 시간을 측정하는 간단한 방법 - print와 데코레이터
    __2.5 유닉스 time 명령어를 이용한 간단한 시간 측정
    __2.6 cProfile 모듈 사용하기
    __2.7 line_profiler로 한 줄씩 측정하기
    __2.8 memory_profiler로 메모리 사용량 진단하기
    __2.9 heapy로 힙 메모리 살펴보기
    __2.10 dowser로 변수 생성을 실시간으로 확인하기
    __2.11 dis 모듈로 CPython의 바이트코드 조사하기
    __2.12 최적화 중에 단위 테스트하기
    __2.13 성공적인 코드 프로파일링 전략
    __2.14 마치며
    3장. 리스트와 튜플
    __3.1 더 효율적인 탐색
    __3.2 리스트와 튜플
    __3.3 마치며
    4장. 사전과 셋
    __4.1 사전과 셋의 동작 원리
    __4.2 사전과 네임스페이스
    __4.3 마치며
    5장. 이터레이터와 제너레이터
    __5.1 무한급수와 이터레이터
    __5.2 제너레이터의 지연 실행
    __5.3 마치며
    6장. 행렬과 벡터 연산
    __6.1 문제 소개
    __6.2 파이썬의 리스트만으로 충분할까?
    __6.3 메모리 단편화
    __6.4 numpy를 이용한 확산 방정식 해법
    __6.5 numexpr : 제자리 연산을 더 빠르고 간편하게 쓰기
    __6.6 최적화 검증 scipy
    __6.7 마치며
    7장. C 언어로 컴파일하기
    __7.1 가능한 속도 개선의 종류
    __7.2 JIT 대 AOT 컴파일러
    __7.3 타입 정보가 실행 속도에 영향을 주는 이유
    __7.4 C 컴파일러 사용하기
    __7.5 쥘리아 집합 예제 다시 보기
    __7.6 Cython
    __7.7 Shed Skin
    __7.8 Cython과 numpy
    __7.9 Numba
    __7.10 Pythran
    __7.11 PyPy
    __7.12 각 기술을 언제 사용할까?
    __7.13 외부 함수 인터페이스
    __7.14 마치며
    8장. 동시성
    __8.1 비동기 프로그래밍 소개
    __8.2 순차적 크롤러
    __8.3 gevent
    __8.4 tornado
    __8.5 AsyncIO
    __8.6 데이터베이스 예제
    __8.7 마치며
    9장. multiprocessing 모듈
    __9.1 multiprocessing 모듈 소개
    __9.2 몬테카를로 방식을 사용해 원주율 추정하기
    __9.3 프로세스와 스레드를 사용해 원주율 추정하기
    __9.4 소수 찾기
    __9.5 프로세스 간 통신을 사용해 소수 검증하기
    __9.6 multiprocessing과 numpy 데이터 공유하기
    __9.7 파일과 변수 접근 동기화하기
    __9.8 마치며
    10장. 클러스터와 작업 대기열
    __10.1 클러스터링의 이점
    __10.2 클러스터링의 단점
    __10.3 일반적인 클러스터 설계
    __10.4 클러스터화한 해법을 어떻게 시작할 것인가?
    __10.5 클러스터 사용 시 고통을 피하는 방법
    __10.6 세 가지 클러스터링 솔루션
    __10.7 강건한 프로덕션 클러스터링을 위한 NSQ
    __10.8 살펴볼 만한 다른 클러스터링 도구들
    __10.9 마치며
    11장. RAM 아껴 쓰기
    __11.1 원시 타입 객체는 비싸다
    __11.2 컬렉션이 사용하는 RAM 이해하기
    __11.3 바이트와 유니코드
    __11.4 RAM에 수많은 텍스트를 효율적으로 저장하기
    __11.5 RAM을 덜 사용하기 위한 팁
    __11.6 확률적 자료구조
    12장. 현장에서 얻는 교훈
    __12.1 어댑티브랩의 소셜 미디어 분석, 소마(SoMA)
    __12.2 RadimRehurek.com의 딥 러닝, 플라이(Fly)
    __12.3 Lyst.com의 대규모 기계 학습
    __12.4 스메시에서의 대규모 소셜 미디어 분석
    __12.5 성공적인 웹과 데이터 처리 시스템을 위한 PyPy
    __12.7 Lanyrd.com의 작업 대기열

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