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Python并行编程实战(第二版) 解决Python多线程和分布式系统挑战的70+个技巧
本书涵盖了Python中构建有效并发应用的前沿技术。本书介绍了并行编程体系结构,提供了基于线程和基于进程的并行性的基本技巧。你会学习利用threading和multiprocessing模块了解互斥锁、信号量、锁以及队列,所有这些都是构建并行应用的基本工具。MPI编程技巧会帮助你使用mpi4py的基本消息传递技术实现进程同步。另外,你会了解异步编程以及如何使用PyCUDA和PyOpenCL框架发挥GPU的强大功能。*后,你会了解如何用Celery设计分布式计算系统以及如何用PythonAnywhere、Docker和无服务器应用在云上部署Python应用。 读完这本书,你将能够自信地用Python构建并发高性能应用。
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本书主要讲解了Python程序开发的基础知识,除了每一个章节都有相应的基础实训项目任务外,还设计了一个惯穿全书的增量式案例设计 实现简单的学生信息管理系统 实训项目。本书结合Python课程特点,融入党的二十大精神,充分发挥教材的铸魂育人的功能。为更好地方便教学,还提供了教学课件PPT、教学大纲、教学计划、微课视频、源代码,以及测试卷等资源供老师使用。
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《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。《“笨办法”学Python(第3版)》以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python(第3版)》结构很简单,共包括52个习题,其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,另外26个覆盖了一些比较的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法,带你浏览该语言的主要结构,让你只需做一点改变,即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库,教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者,想优化Python代码的性能,或是想进一步提升编程能力,那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书,你将能够: 掌握逐步优化代码的方法,学会使用不同的性能分析工具 理解性能分
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Python是一种功能强大的脚本编程语言,简洁而优雅,且易于入门,计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面,《Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容,针对编程初学者的需求,对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面,本书以数据的处理和分析为主题,强调编程的基础和实践,通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书,读者不仅能掌握Python开发的相关知识,还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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