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爆速Python

「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 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。