Your Python code may run correctly, but you need it to run faster. By exploring the fundamental theory behind design choices, this practical guide helps you gain a deeper understanding of Python´s implementation. You´ll learn how to locate performance bottlenecks and significantly speed up your code in high-data-volume programs.
How can you take advantage of multi-core architectures or clusters? Or build a system that can scale up and down without losing reliability? Experienced Python programmers will learn concrete solutions to these and other issues, along with war stories from companies that use high performance Python for social media analytics, productionized machine learning, and other situations.
Get a better grasp of numpy, Cython, and profilers Learn how Python abstracts the underlying computer architecture Use profiling to find bottlenecks in CPU time and memory usage Write efficient programs by choosing appropriate data structures Speed up matrix and vector computations Use tools to compile Python down to machine code Manage multiple I/O and computational operations concurrently Convert multiprocessing code to run on a local or remote cluster Solve large problems while using less RAM
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Caraïbes, 1492. "Ce sont ceux qui ont posé le pied sur ces terres qui ont amené la barbarie, la torture, la cruauté, la destruction des lieux, la mort..."
Chacune des deux demeures dont il sera question est représentée dans le sablier et le lecteur sait d'entrée de jeu qu'il faudra retourner le livre pour découvrir la vérité. Pour comprendre l'enquête menée en 1939, on a besoin de se référer aux indices présents dans la première histoire... un véritable puzzle, d'un incroyable tour de force
Sanche, chanteur du groupe Planète Bolingo, a pris la plume pour raconter son expérience en tant qu’humanitaire...
Des incontournables et des révélations viendront s'ajouter à cette liste au fil des semaines !
