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고성능 파이썬 프로그래밍
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고성능 파이썬 프로그래밍 벤치마킹, NumPy, Cython, 병렬처리 기술을 사용한

  • 가브리엘레 라나로 지음 | 이우현 옮김
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2016-04-26 출간
  • |
  • 128페이지
  • |
  • 188 X 235 mm
  • |
  • ISBN 9788960778535
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

1장. 벤치마킹과 프로파일링
__애플리케이션 디자인
__테스트와 벤치마크 작성
____벤치마크 실행 시간 측정
__cProfile을 사용하여 병목지점 찾기
__line_profiler를 사용한 라인 프로파일링
__코드 최적화
__dis 모듈
__memory_profiler를 사용한 메모리 사용 프로파일링
__파이썬 코드 튜닝 팁
__요약

2장. NumPy를 사용한 빠른 배열 연산 수행
__NumPy
____배열 생성
____배열 접근
____브로드캐스팅
____수학 연산
____노름 계산
__NumPy를 사용하여 입자 시뮬레이터 개선
__numexpr를 사용한 성능 개선
__요약

3장. Cython
__Cython 확장 모듈 컴파일
__정적 타이핑
____변수
____함수
____클래스
__코드 공유
__배열 다루기
____C 배열과 포인터
____NumPy 배열
____자료형이 지정된 메모리뷰
__Cython 입자 시뮬레이터
__Cython 프로파일링
__요약

4장. 병렬처리
__병렬 프로그래밍
__multiprocessing 모듈
____Process와 Pool 클래스
____몬테 카를로 원주율
____동기화와 잠금
__IPython parallel
____direct 인터페이스
____작업 기반 인터페이스
__OpenMP를 사용한 병렬 Cython
__요약

도서소개

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 벤치마킹을 통한 프로그램 성능 측정
■ 파이썬 프로파일링 도구를 사용해 코드의 병목 지점 검출
■ 파이썬 루프를 NumPy로 대체해 코드 실행 속도 향상
■ C 언어 급의 성능을 끌어내기 위해 Cython 사용
■ 멀티코어 프로세서를 활용한 코드 작성
■ 애플리케이션 프로파일링, 최적화, 재작성

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 고성능 애플리케이션을 개발하는 중상급 파이썬 개발자를 위한 책이다. 대부분의 예제는 과학 연구 관련 애플리케이션에서 사용되는 코드로 빠른 수학 연산 처리가 필수인 과학자나 엔지니어에게 적합하다.
하지만 이 책에서 다루는 내용은 모든 분야에 적용될 수 있다. 기본 개념부터 상급 주제까지 다양한 내용을 다루기 때문에 대부분의 파이썬 개발자라면 누구에게나 도움이 될 것이다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘벤치마킹과 프로파일링’에서는 프로그램 내 최적화가 필요한 부분을 찾는 방법을 알아본다. 상황에 맞는 도구를 사용하고 프로파일링 결과를 분석 및 해석하는 방법을 학습한다.

2장, ‘NumPy를 사용한 빠른 배열 처리’에서는 NumPy 패키지 사용 방법을 설명한다. NumPy는 배열 연산을 빠르게 처리하는 파이썬 프레임워크다. 사용법이 쉬우며 간결한 API를 제공하고 효율적으로 배열 연산을 수행한다.

3장, ‘Cython’에서는 Cython 사용법을 소개한다. Cython은 파이썬과 C 언어 사이의 다리 역할을 하는 언어다. 파이썬의 상위 집합 언어며 파이썬 코드를 빠른 C 익스텐션으로 컴파일한다.

4장, ‘병렬처리’에서는 병렬 프로그래밍의 기본 개념을 살펴본다. 병렬과 직렬 프로그래밍의 차이를 설명하고 간단한 문제를 병렬 프로그램으로 작성해본다. multiprocessing과 IPython.parallel, cython.parallel을 사용해 멀티코어 프로세서를 활용하는 프로그램도 작성한다.
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