ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Practical Performant Programming for Humans
در دنیای برنامهنویسی که پروژههای پایتون با حجم دادههای بالا نیاز به سرعت و مقیاسپذیری دارند، کتاب High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans (Second Edition) نوشته ایان اوزوالد و مایکلا گالر منبعی جامع برای توسعهدهندگانی است که میخواهند کدهای خود را سریعتر و کارآمدتر کنند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O’Reilly Media، با بیش از ۴۵۰ صفحه محتوای بهروز برای پایتون ۳، شما را از مبانی عملکرد به سمت تکنیکهای پیشرفته مانند پروفایلینگ، محاسبات ماتریسی، کامپایل به کد ماشین، چندنخی و پردازش موازی و استقرار در خوشهها هدایت میکند. با استفاده از ابزارهایی مانند NumPy، Cython و Docker، این کتاب راهحلهای عملی و داستانهایی از شرکتهای واقعی در تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی و یادگیری ماشین ارائه میدهد. اگر به بهینهسازی پایتون، پردازش دادههای بزرگ، محاسبات موازی یا استقرار در خوشهها علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که کد پایتون شما درست کار میکند، اما برای پردازش دادههای بزرگ کند است. این کتاب با رویکردی عملی، شما را از درک مفاهیم عملکرد پایتون شروع میکند و به سراغ پروفایلینگ برای یافتن گلوگاهها، انتخاب ساختارهای داده مناسب، محاسبات ماتریسی و برداری با NumPy، کامپایل با Cython، ورودی/خروجی ناهمگام، چندپردازشی، مدیریت حافظه و استقرار در خوشهها با Docker میبرد. مثلاً، در فصل پروفایلینگ، نحوه استفاده از ابزارهای پروفایلر برای شناسایی گلوگاههای CPU و حافظه را نشان میدهد، در حالی که فصل محاسبات ماتریسی و برداری تکنیکهای استفاده از NumPy برای سرعت بخشیدن به محاسبات را آموزش میدهد. این کتاب با مثالهای عملی، داستانهای واقعی از شرکتها و تمرینهای کاربردی، شما را برای بهینهسازی کد پایتون در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند بهینهسازی پایتون، پردازش دادههای بزرگ و محاسبات موازی در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
پایتون به دلیل سادگی و انعطافپذیری، برای پروژههای دادهمحور و یادگیری ماشین محبوب است، اما بدون بهینهسازی، عملکرد آن میتواند چالشبرانگیز باشد. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۶۵% توسعهدهندگان پایتون در بهینهسازی کد برای حجم دادههای بالا با مشکل مواجهاند. با ارائه راهحلهای عملی و ابزارهای مدرن، این چالشها را برطرف میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگان با تجربه نوشته شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای بهینهسازی پایتون – مثالها بینظیرند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/Python)، کاربران آن را «منبع ضروری برای پردازش دادههای بزرگ» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «NumPy و Cython بازی را تغییر دادند.» این کتاب، با محتوای بهروز برای پایتون ۳ در سال ۲۰۲۵، برای هر توسعهدهندهای که به دنبال عملکرد بالا است، ایدهآل است.
کلمات کلیدی:این کتاب در ۱۲ فصل، از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای عملی، ابزارهای مدرن و داستانهای واقعی همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
Understanding Performant Python: اصول عملکرد و تأثیر معماری کامپیوتر بر پایتون.
Profiling to Find Bottlenecks: استفاده از پروفایلرها برای شناسایی مشکلات CPU و حافظه.
Lists and Tuples: انتخاب ساختارهای داده بهینه برای عملکرد بهتر.
Dictionaries and Sets: بهینهسازی دسترسی و ذخیرهسازی دادهها.
Iterators and Generators: کاهش مصرف حافظه با پردازش تنبل.
Matrix and Vector Computation: استفاده از NumPy برای محاسبات سریع.
Compiling to C: استفاده از Cython برای تبدیل کد به کد ماشین.
Asynchronous I/O: مدیریت عملیات ورودی/خروجی همزمان.
The multiprocessing Module: اجرای کد در چندین هسته برای بهرهوری بیشتر.
Clusters and Job Queues: استقرار کد در خوشههای محلی یا راه دور با ابزارهایی مانند Docker.
Using Less RAM: بهینهسازی مصرف حافظه در برنامههای دادهمحور.
Lessons from the Field: داستانهای واقعی از شرکتهای بزرگ در تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی و یادگیری ماشین.
High Performance Python (Second Edition) با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
عملگرا: راهحلهای عملی برای بهینهسازی کد در پروژههای بزرگ.
ابزارمحور: آموزش ابزارهایی مانند NumPy، Cython و Docker.
داستانهای واقعی: تجربیات شرکتهای بزرگ در تحلیل داده و یادگیری ماشین.
نویسندگان متخصص: ایان اوزوالد و مایکلا گالر با تجربه در بهینهسازی پایتون.
بهروز: محتوای هماهنگ با پایتون ۳ در سال ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
توسعهدهندگان پایتون با تجربه: برای بهینهسازی کد در پروژههای دادهمحور.
دانشمندان داده: برای پردازش سریع دادههای بزرگ با NumPy.
مهندسان یادگیری ماشین: برای اجرای مدلهای مقیاسپذیر.
توسعهدهندگان DevOps: برای استقرار کد در خوشهها با Docker.
دانشجویان علوم کامپیوتر: برای یادگیری تکنیکهای بهینهسازی پیشرفته.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای بهینهسازی پایتون – مثالها عملی و کاربردیاند.» در Reddit: «منبع ضروری برای پردازش دادههای بزرگ.» در Amazon: «NumPy و Cython بینظیرند.»
با مطالعه، شما:
گلوگاههای عملکرد را با ابزارهای پروفایلینگ شناسایی میکنید.
ساختارهای داده مناسب مانند لیستها و دیکشنریها را برای سرعت و کارایی انتخاب میکنید.
محاسبات ماتریسی و برداری را با NumPy بهینه میکنید.
کد را به کد ماشین با Cython کامپایل میکنید.
عملیات ورودی/خروجی ناهمگام را برای بهبود عملکرد مدیریت میکنید.
پروژهها را در خوشههای محلی یا راه دور با Docker مقیاسپذیر میکنید.
مصرف حافظه را برای برنامههای دادهمحور کاهش میدهید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران