All-For-Kompa.RU

Сегодня:
Карта сайта форум Главная
Скрыть рекламный блок

Всё для компа

chat

Реклама

Реклама

Календарь

«  Сентябрь 2023  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
    123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930

Популярное

Партнёры



Развлекательный портал по игре Dota 2. У нас вы первым узнаете о последних игровых новостях, сможете почитать интересные статьи и гайды, посмотреть стримы популярных комментаторов и многое другое.

Про-софт - сайт професионального софта. Ето сайт не только софта но также игровых дополнений, музыки, фильмов, игр для ПК а также читов для ПК игр. Постоянное обновление материалов и каждый день появляется чтото новенькое!

Архив новостей

Авторизация


Реклама

Хочешь помочь проекту? Установи наш баннер!

Опрос

Если не спиться

1. лечь спать а не сидеть за компом до 6 утра
2. утопиться
3. обкуриться
4. воды напиться
5. задолбиться
6. обмочиться
7. выпрямиться

Реклама

Хочешь помочь проекту? Установи наш баннер!

Популярные тэги

Комментарии

Счетчики

На сайте: 1
Прохожие: 1
Пользователей: 0
Статус:

Счётчик тИЦ и PR Rambler's Top100

Раздел: Журналы и книги

Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

АвторАвтор: Gunpowder

|Голосов: 0 ДатаДата: 27.09.2023, 15:27


Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных — Быстрый код на чистом Python, оптимизированные библиотеки и аппаратное обеспечение, позволяющее использовать все преимущества параллельной обработки данных, – это цена входа в мир машинного обучения и анализа больших данных. Книга, которую вы держите в руках, предлагает уникальные техники ускорения с акцентом на большие данные и станет вашим надежным проводником в мир оптимизации решений на базе Python. Вы узнаете, как оптимизировать работу со встроенными структурами данных и ускорить решения за счет конкурентного выполнения, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для их точности.
Ознакомившись с тщательно проработанными примерами, вы узнаете, как добиться большей производительности популярных библиотек, таких как NumPy и Pandas, и как эффективно обрабатывать и хранить данные. В книге используется целостный подход к повышению эффективности решений, так что вы научитесь оптимизировать и масштабировать целые системы – начиная от кода и заканчивая архитектурой.
Для кого эта книга:
Эта книга рассчитана на программистов с определенным опытом. Читая содержание книги, вы должны быть более или менее знакомы с большинством упоминающихся в нем технологий. А если вам довелось поработать с какими-то из них, вообще прекрасно. За исключением разделов, посвященных библиотекам ввода-вывода и вычислениям с помощью GPU, мы не будем сильно вдаваться в описание базовых вещей, а будем полагаться на то, что вы их и так знаете. Если в настоящее время вы пишете код и думаете о том, как сделать его максимально эффективным, эта книга точно для вас.
И все же для извлечения максимальной пользы из данной книги вы должны обладать хотя бы двухлетним опытом разработки на языке Python, знать его основные управляющие структуры и понимать, как обращаться со списками, множествами и словарями. У вас также желательно должен быть опыт работы с популярными библиотеками Python, такими как os, sys, pickle и multiprocessing. Кроме того, чтобы воспользоваться всеми преимуществами показанных в этой книге техник, вы должны неплохо ориентироваться в таких популярных пакетах, как NumPy с его массивами и pandas с датафреймами.
Было бы здорово, если бы вы обладали некоторыми знаниями, пусть и не практическими, в области оптимизации кода на Python с привлечением сторонних языков программирования наподобие C или Rust или с использованием других подходов, включающих задействование расширения Cython или компилятора Numba. Практические наработки в области библиотек ввода-вывода в Python также помогут вам в освоении материала этой книги. Поскольку эти библиотеки не так широко освещаются в литературе, мы начнем с самого начала и познакомимся с таким форматом, как Apache Parquet, и пакетом Zarr.
Кроме того, вам необходимо знать основные команды для работы с терминалом Linux (или MacOS). Если у вас Windows, установите любую оболочку на основе Unix или заручитесь необходимыми знаниями для работы с командной строкой или оболочкой PowerShell. Ну и, конечно, без установленного на компьютере интерпретатора Python вам будет не обойтись.

Название: Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных
Автор: Тиаго Антао
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2023
Страниц: 371
Формат: PDF
Размер: 11,35 МБ
Качество: отличное
Язык: русский

Скачать Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

Скачать с katfile.com
Скачать с oxy.st
Скачать с trbbt.net




Правообладателям



Перед тем как скачать "Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных", проверьте ВСЕ ссылки на работоспособность. На момент публикации "Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных", все ссылки были в рабочем состоянии

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]

Популярные файлыНовые файлы
Call of Duty 5: World at ...[ Скачали 67395 раз ]
Амфибии, Гайд по ассасина...[ Скачали 31771 раз ]
Амфибии, Гайд по шаманам.[ Скачали 30679 раз ]
cs 1.6 patch v48 full[ Скачали 29061 раз ]
Русский бот PW Alfa v 2.6[ Скачали 17204 раз ]
Огромный пак глюков и баг...[ Скачали 12759 раз ]
civilization 5 скачать бе...[ Скачали 11951 раз ]
PW MP5[ Скачали 11169 раз ]
MHS-Bot-PW 2.3 ботовод[ Скачали 10419 раз ]
Niko Bellic (нико белич) ...[ Скачали 10017 раз ]
FRONT MISSION 2: Remake (...[ Добавлен 05.05.2024 ]
Wallpapers Girls №1053[ Добавлен 05.05.2024 ]
Backrooms Break (2024/Ru/...[ Добавлен 05.05.2024 ]
INDIKA (2024/Ru/En/Multi/...[ Добавлен 03.05.2024 ]
Wallpapers Girls №1052[ Добавлен 02.05.2024 ]
Wallpapers Girls №1051[ Добавлен 26.04.2024 ]
Wallpapers Mix №1138[ Добавлен 25.04.2024 ]
Jawbreaker (2024/Ru/En/Mu...[ Добавлен 25.04.2024 ]
Wallpapers Girls №1050[ Добавлен 25.04.2024 ]
Eclipse: Echo of Dimensio...[ Добавлен 25.04.2024 ]