Advanced Python Programming

This Learning Path shows you how to leverage the power of both native and third-party Python libraries for building robust and responsive applications. You will learn about profilers and reactive programming, concurrency and parallelism, as well as tools for making your apps quick and efficient. You will discover how to write code for parallel architectures using TensorFlow and Theano, and use a cluster of computers for large-scale computations using technologies such as Dask and PySpark. With t

这是一本专注于Python高级编程技巧的实用指南，它深度剖析了Python性能优化，并发和并行编程，以及设计模式等主题。本书以Python标准库和第三方库为基础，通过丰富的实例和详细的解释，引导读者掌握Python编程的高级技巧，提升程序的性能和可靠性。 书中首先介绍了性能优化的重要性和方法，包括使用测试和基准测试来确保代码的正确性，以及通过改进算法，减少指令数量，和减少赋值操作等方法来优化代码。此外，书中还详细介绍了算法运行时间的分类，使用字典构建倒排索引，以及NumPy多维数组和数学运算等高级编程技巧。 在并发和并行编程方面，书中详细解释了异步编程的概念和重要性，事件循环的概念和特点，以及并行处理的基本概念和必要性。书中还介绍了如何使用Theano在GPU上运行代码，以及如何使用工厂方法设计模式和适配器模式等设计模式来解决并发编程中的问题。 本书还深入探讨了设计模式，包括工厂方法设计模式和抽象工厂设计模式，以及Observer模式，Adapter模式，Bridge模式，Facade模式，Flyweight模式，Model-View-Controller模式，Proxy模式等。