Mastering Python High Performance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Packt Publishing

作者:Fernando Doglio

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2015-9-9

价格:USD 35.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781783989300

丛书系列:

图书标签:

• python
• 计算机
• Python
• 软件开发
• 英文版
• Python
• 高性能
• 优化
• 多线程
• 多进程
• 异步编程
• Cython
• Numba
• 性能分析
• 代码优化

深入探究现代系统编程与性能优化实践 导言：效率的瓶颈与突破 在当今数据驱动的计算环境中，软件性能不再仅仅是锦上添花的特性，而是决定产品成败的关键要素。无论是处理海量金融交易、实时图像识别，还是构建高并发的网络服务，底层系统的效率直接决定了延迟和吞吐量。本书聚焦于超越Python语言本身特性的限制，深入到操作系统、内存管理、并发模型以及硬件架构的层面，为读者提供一套全面的、可落地的系统级性能优化策略。 本书并非一本基础的Python语法或标准库应用指南，而是针对那些已经熟练掌握Python编程，并开始面临性能瓶颈，需要将应用推向极致效率的资深开发者和架构师而设计。我们将系统地解构现代CPU、内存层级结构（Cache、主存、SSD/NVMe）的工作原理，并讲解如何利用这些底层知识来重塑和优化我们的代码与架构。 第一部分：理解性能的基石——硬件与操作系统交互 性能优化首先要求我们理解代码运行的真实环境。这一部分将建立坚实的理论基础，帮助读者从“代码思维”过渡到“系统思维”。 第1章：CPU架构与指令集深度解析 本章将深入探讨现代x86-64和ARM架构的核心设计理念。我们将剖析流水线（Pipeline）、乱序执行（Out-of-Order Execution）、分支预测（Branch Prediction）的内部机制。理解这些机制如何影响代码的执行顺序和分支跳转的代价，是编写“CPU友好型”代码的第一步。 Cache的重要性与层次结构： 详细阐述L1、L2、L3 Cache的工作原理、缓存行（Cache Line）的概念，以及如何通过数据布局优化来最大化缓存命中率（Cache Hit Ratio）。我们将探讨伪共享（False Sharing）问题，并提供C/C++层面（通过FFI或Cython桥接）的数据结构对齐技巧。 向量化处理（SIMD）： 介绍单指令多数据（SIMD）指令集（如SSE、AVX2、AVX-512）的工作方式。重点讲解如何利用这些强大的指令来批量处理数据，实现计算密集型任务的显著加速。我们将展示如何通过手动编写内联汇编或使用特定的库来暴露这些底层能力。 第2章：内存的魔术与陷阱 内存管理是性能优化的核心战场。本章将超越Python的垃圾回收机制，探讨操作系统层面的虚拟内存、物理内存和内存分配器的行为。 堆（Heap）与栈（Stack）的细微差别： 深入理解Python对象在内存中的实际布局，以及自定义数据结构（如使用`array.array`或NumPy数组）如何显著减少内存开销和提高访问速度。 内存分配器的剖析： 分析如`malloc`/`free`（或其在Linux上的实现如ptmalloc、jemalloc、tcmalloc）的工作方式。了解内存碎片化、分配延迟，并学习如何通过预分配、内存池技术来规避频繁的系统调用开销。 零拷贝与内存映射（mmap）： 讲解如何利用`mmap`技术实现高效的文件I/O，避免数据在内核空间和用户空间之间的不必要拷贝，这对于处理大型数据集至关重要。 第二部分：并发、并行与异步的系统级调优 在多核时代，有效利用并行能力是提升吞吐量的关键。本部分侧重于构建真正的并行系统，并解决并发环境下的同步开销问题。 第3章：超越GIL的真相与多进程架构设计 虽然Python的全局解释器锁（GIL）限制了单个解释器内真正意义上的多线程并行，但它催生了强大的多进程架构。本章深入探讨如何高效地组织进程间通信（IPC）。 高效的IPC机制： 对比管道（Pipes）、消息队列（Message Queues）、共享内存（Shared Memory）的性能特征。重点介绍如何使用共享内存来最小化数据在进程间传输的序列化/反序列化成本。 进程池管理与工作负载均衡： 设计健壮的进程管理框架，确保任务能够均匀分配，并优雅地处理进程崩溃和重启。讨论“工作窃取”（Work Stealing）算法在负载均衡中的应用。 第4章：高性能异步I/O的系统实现 异步编程（Async/Await）解决了I/O密集型任务的上下文切换开销，但其底层依赖于事件循环和操作系统的I/O多路复用机制。 事件循环的深度优化： 解析`epoll`（Linux）、`kqueue`（BSD/macOS）和IOCP（Windows）的工作原理。了解如何编写对这些底层I/O机制“友好”的代码，以避免系统调用阻塞。 协程调度的开销： 探讨协程（Coroutines）上下文切换的实际成本，并分析在特定场景下（如超高并发下的轻量级线程/Fiber）的适用性。 第三部分：将C/C++的效率融入Python生态 要突破Python的性能天花板，必须学会与底层语言无缝集成。本部分提供了实用的工具和方法论，将高性能代码嵌入到Python应用中。 第5章：函数编译与即时优化（JIT）的原理与实践 本章将探讨利用编译器技术将Python或其抽象层面的逻辑转化为高效机器码的方法。 Just-In-Time（JIT）编译器剖析： 详细介绍如PyPy、Numba等技术背后的核心原理，包括类型推断、去虚拟化（Devirtualization）和逃逸分析（Escape Analysis）。学习如何调整代码结构，以最大化JIT编译器的优化潜力。 Cython与C扩展的精细控制： 深入研究如何使用Cython进行静态编译，并精确控制内存布局和类型声明。重点讲解如何处理复杂数据结构（如嵌套列表、字典）与C/C++结构体之间的映射，避免不必要的类型检查开销。 第6章：高效数值计算与数据结构优化 对于涉及大量数值运算的应用（如科学计算、数据分析），数据结构的选择至关重要。 NumPy/SciPy背后的BLAS/LAPACK优化： 了解这些库如何利用底层的MKL或OpenBLAS进行高度优化的矩阵运算。学习如何编写“NumPy友好型”代码，避免昂贵的“中间数组”创建和不必要的内存拷贝。 内存连续性与数据访问模式： 强调数据在内存中的布局如何直接影响循环性能。我们将探讨如何重构传统的数据结构，采用列式存储（Columnar Storage）思维来优化特定类型的查询和聚合操作。 第四部分：生产环境的性能监控与诊断 优化工作必须基于准确的数据。本部分关注如何使用专业工具在真实生产环境中定位性能瓶颈。 第7章：系统级性能分析工具链 告别依赖简单的`time.time()`，本章引导读者掌握专业的系统性能分析技术。 火焰图（Flame Graphs）的解读与应用： 学习使用`perf`（Linux）或DTrace/Instruments来采集CPU采样数据，并生成火焰图。掌握如何快速识别热点函数调用栈，并理解其在系统调用、内核等待和用户态代码中的分布。 I/O与网络性能的追踪： 使用`iotop`、`strace`等工具分析磁盘和系统调用的延迟。对于网络应用，讲解如何使用eBPF等新技术进行零开销的网络事件追踪，精确测量序列化、网络栈处理和等待时间。 第8章：基准测试（Benchmarking）的科学方法 构建可重复、可信赖的性能基准是持续优化的前提。 隔离变量与消除噪声： 设计严谨的基准测试，确保每次运行仅测试目标代码，并有效处理操作系统背景任务的影响。讨论预热（Warm-up）阶段的重要性。 统计显著性分析： 介绍如何使用统计学方法（如T检验）来判断不同代码版本的性能差异是否具有统计学意义，避免基于偶然波动的优化决策。 结论：构建持续优化的文化 本书的最终目标是培养一种“性能敏感”的工程文化。通过掌握这些系统级知识，读者将能够更早地在设计阶段规避性能陷阱，并在遇到瓶颈时，拥有定位和解决问题的系统性工具集。性能优化是一个持续迭代的过程，需要深入理解硬件、操作系统和编程语言的协同作用。掌握这些底层技术，意味着你的Python应用将不再被视为“慢脚本”，而是能够高效运行于现代计算基础设施上的强大系统。

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Measure, optimize, and improve the performance of your Python code with this easy-to-follow guide About This Book Master the do's and don'ts of Python performance programmingLearn how to use exiting new tools that will help you improve your scriptsA step-by...

评分☆☆☆☆☆

如果你没有见过自己写的代码的运行时间图，如果你没有听说过函数缓存这个名词，那么你可以看看这本书。 从买书到大概看完这本书我就花了4天，可以说内容是非常简单的——不过内容简单不代表没有意义。作为一个新手，我从这本书里学到了—— 1.一定要先看可视化的运行时间图，找...  

评分☆☆☆☆☆

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我之所以选择《Mastering Python High Performance》，是因为我在实际的 Python 开发过程中，经常会遇到一些性能上的瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高并发场景时。过去，我总是依靠一些零散的技巧，比如使用列表推导式、生成器等，来尝试提升代码的执行效率，但收效甚微，而且往往无法从根本上解决问题。这本书的出现，为我提供了一个系统性的解决方案。我最欣赏的是它对 Python 语言内部工作机制的深度讲解。例如，书中对 GIL（全局解释器锁）的详细阐述，让我明白了为什么在多线程环境下，Python 的并行处理能力会受到限制，以及如何通过多进程或者其他并发模型来规避这一限制。此外，书中对于内存管理和垃圾回收机制的讲解也让我受益匪浅，我意识到不当的内存使用是导致性能下降的重要原因之一。这本书不仅仅是理论性的讲解，更重要的是它提供了大量的实战技巧和工具。比如，书中介绍了如何使用 profiler 工具来定位代码中的性能瓶颈，以及如何使用 Cython、Numba 等工具来加速 Python 代码的执行，这些都是我在实际项目中非常需要的。这本书帮助我建立了一个完整的性能优化思维框架，让我能够从更宏观的角度去分析和解决性能问题，而不是仅仅停留在一些表面的技巧上。我感觉自己对 Python 的理解又提升了一个层次，并且更有信心去应对那些对性能有极高要求的项目。

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自从我决定要深入研究 Python 的性能问题以来，我已经读过不少相关的书籍和在线教程。然而，很多材料要么过于浅显，停留在一些基本的语法优化上，要么就过于理论化，脱离了实际的应用场景。我感觉自己就像一个在黑暗中摸索的探险家，虽然看到了一些光亮，但始终找不到正确的方向。《Mastering Python High Performance》这本书的出现，就像是一张精确的地图，为我指明了前进的道路。这本书的作者显然对 Python 的内部机制有着非常深刻的理解，并且能够将其以清晰易懂的方式传达给读者。我尤其赞赏书中对于并发与并行处理的讲解，这部分内容让我对 Python 的多线程、多进程以及异步编程有了全新的认识。我过去常常因为 GIL 的存在而对 Python 的多线程处理能力感到怀疑，但这本书不仅解释了 GIL 的限制，更重要的是提供了绕过这些限制的策略，例如使用多进程或者在 IO 密集型任务中使用异步编程。此外，书中对于数据结构和算法在性能方面的权衡分析也让我大开眼界。我过去可能只关注算法的复杂度，而忽略了数据结构的选择对实际运行效率的影响，这本书让我意识到，一个合适的内存模型和数据组织方式，往往能带来比算法改进本身更显著的性能提升。我甚至开始重新审视自己过去的一些代码，发现了很多可以改进的地方，这些改进并不是因为我学到了什么“新技巧”，而是因为我理解了“为什么”这样做会更高效。这本书的价值在于，它不仅仅是教授“如何做”，更重要的是帮助我理解“为什么这样做”。

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说实话，我购买《Mastering Python High Performance》这本书，主要是因为我所在的团队正在开发一个对计算速度要求非常高的项目，而我们目前的 Python 代码在性能上已经成为了一个巨大的瓶颈。我之前尝试过一些常见的优化方法，比如使用 NumPy 进行向量化操作，或者是一些简单的代码重构，但效果并不尽如人意。我急需一本能够指导我们从根本上解决性能问题的书籍。这本书的厚度和内容让我觉得它不仅仅是一本“速成指南”，而是一本可以作为参考手册来使用的工具书。我最看重的是它对 Python 语言底层运行机制的深入剖析。例如，它详细解释了 Python 对象的内存表示方式，以及垃圾回收机制的工作原理，这让我意识到很多性能问题往往是由于对内存使用的不当而引起的。书中对于 CPython 解释器的内部工作原理的讲解也让我印象深刻，这有助于我理解为什么某些操作会比其他操作慢，以及如何才能更有效地利用 Python 的特性。我特别喜欢书中关于“Profiling and Benchmarking”的部分，它提供了系统的方法来识别代码中的性能瓶颈，并量化优化效果，这对于我们团队来说非常实用。这本书并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了很多可以直接应用于实践的建议，甚至是一些高级的优化技巧，比如如何使用 Cython 或者 Numba 来加速代码的执行。总的来说，这本书为我们提供了一个非常系统化的性能优化框架，让我对如何提升 Python 代码的性能有了更清晰的认识和更明确的行动方向。

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在我的开发生涯中，Python 一直是我最得力的工具之一，它的易用性和丰富的生态系统让我在很多项目中都受益匪浅。然而，随着项目复杂度的提升和对响应速度要求的提高，我开始意识到 Python 在某些场景下的性能瓶颈。我一直在寻找一本能够系统性地指导我进行 Python 高性能优化的书籍，而《Mastering Python High Performance》正是这样一本让我印象深刻的书。这本书最让我赞赏的地方在于，它并没有回避 Python 语言本身的局限性，而是深入剖析了 GIL（全局解释器锁）等机制对性能的影响，并提供了切实可行的解决方案。作者对 CPython 解释器的内部工作原理的讲解，让我对 Python 的运行过程有了更深刻的理解，也帮助我更好地选择和运用各种优化工具。我特别喜欢书中关于数据结构和算法在性能方面的权衡分析，这部分内容让我意识到，选择合适的数据结构比仅仅优化算法复杂度更能有效地提升代码的执行效率。此外，书中介绍的 Cython、Numba 等第三方库，也为我打开了新的优化思路，让我能够将 Python 的开发效率与 C 语言的执行速度相结合，从而获得更出色的性能表现。这本书不仅仅是一本“技巧集”，更是一本能够帮助我建立起完整性能优化思维框架的宝贵财富。

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对于许多 Python 开发者来说，性能往往是一个既熟悉又陌生的概念。我们知道 Python 相对其他编译型语言“慢”，但又常常因为其易用性而选择它。我一直希望能够找到一本能够真正帮助我“掌握” Python 高性能的书籍，而不是仅仅停留在表面。《Mastering Python High Performance》这本书，正是这样一本让我茅塞顿开的著作。它并没有回避 Python 语言的内在限制，反而深入剖析了 GIL（全局解释器锁）等机制如何影响并发性能，并提供了切实可行的解决方案，例如多进程和异步 IO。我非常欣赏作者对 CPython 解释器内部工作原理的细致讲解，这让我能够从更根本的层面理解代码的执行过程，从而做出更明智的优化决策。此外，书中关于内存管理和垃圾回收机制的阐述，也为我揭示了许多性能瓶颈的根源，让我学会了如何更高效地利用内存资源。让我特别兴奋的是，这本书还引导我了解了 Cython、Numba 等工具，这些工具能够将 Python 代码转化为更快的执行形式，甚至可以直接调用 C 语言库，这极大地拓展了 Python 在高性能计算领域的应用边界。总的来说，这本书为我构建了一个完整的 Python 性能优化体系，让我能够从根本上理解问题、定位问题并解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，在我拿到它之前，我对“Python 高性能”这个概念的理解还停留在一些零碎的优化技巧上，比如知道用列表推导式比 for 循环快，知道 NumPy 数组能处理大型数据。我一直觉得 Python 语言本身就带着点“慢”的标签，用来做那些需要极致计算速度的事情，总有点力不从心。我购买《Mastering Python High Performance》很大程度上是出于一种探索的愿望，想看看有没有更系统、更深入的方法能够突破 Python 在性能上的瓶颈，让我的 Python 代码跑得飞起来。拿到书的那一刻，我最先被它的厚度和封面设计吸引住了，感觉是一本“硬货”，不像那种随便翻翻就能看完的速成指南。我花了几天时间粗略地浏览了一下目录和章节标题，发现它并没有回避那些我一直觉得很棘手的问题，比如GIL（全局解释器锁）的限制，内存管理，还有如何有效地利用多核处理器。这让我对这本书的内容充满了期待，尤其是那些我从未深入了解过的底层机制，比如 CPython 的内部工作原理，以及如何通过 C 扩展或者 Cython 来获得接近原生语言的性能。我迫切地想知道，如何才能真正“掌握”Python 的高性能，而不是停留在表面的技巧层面。这本书的出现，感觉像是在我探索Python性能的道路上，点亮了一盏明灯，让我看到了更广阔的天地，也给了我一些可以着手改进的方向。我甚至开始考虑，是不是以后在处理一些关键性能模块时，可以尝试用 C 语言来重写一部分，然后通过Python的接口调用，这在以前对我来说是闻所未闻的，至少是觉得门槛很高。

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我一直对 Python 语言的优雅和简洁性非常着迷，但同时，我也常常为它在某些性能敏感场景下的表现感到担忧。在过去的项目中，我曾多次因为 Python 代码的运行速度而头疼，也尝试过各种零散的优化方法，但效果总是差强人意。我购买《Mastering Python High Performance》这本书，是希望能够获得一套系统性的、权威的指南，能够帮助我深入理解 Python 的性能瓶颈，并掌握有效的优化策略。这本书的确没有让我失望。作者深入浅出地剖析了 Python 语言的底层机制，从对象的内存表示到垃圾回收机制，再到 GIL 的工作原理，都进行了详尽的阐述。这让我对 Python 代码的运行过程有了更清晰的认识，也理解了为什么某些看似微小的代码差异，却可能导致巨大的性能差异。我尤其赞赏书中关于并发与并行处理的讨论，它不仅解释了 Python 的多线程和多进程模型的优缺点，还提供了如何有效地利用多核处理器，以及如何通过异步编程来提升 IO 密集型任务的性能。此外，书中介绍的 Cython、Numba 等工具，更是为我打开了新的大门，让我看到了如何将 Python 的开发效率和 C 语言的执行速度结合起来。这本书的价值在于，它不仅仅是提供了“技巧”，更是构建了一个完整的性能优化框架，让读者能够从根本上理解并解决问题。

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在我接触到《Mastering Python High Performance》这本书之前，我对于 Python 的性能优化，更多的是一种“感觉”和“经验主义”。我知道列表推导式比循环快，我知道 NumPy 数组操作比 Python 原生列表更高效，但对于这些“为什么”的深层原因，以及在更复杂的场景下如何进行有效的优化，我始终感到迷茫。这本书，坦白说，就像是打开了我通往 Python 高性能世界的一扇大门，而且是那种能看到背后广阔天地的大门。作者对于 Python 运行时机制的讲解，特别是关于 CPython 解释器如何执行代码、如何管理内存、以及 GIL 的运作方式，都给我带来了非常深刻的启发。我过去常常陷入“多线程就能解决一切”的误区，而这本书让我清楚地认识到了 GIL 的存在对 CPU 密集型任务的限制，并引导我思考如何在 IO 密集型任务和 CPU 密集型任务中使用不同的并发策略。更让我感到兴奋的是，这本书并没有仅仅停留在 Python 语言本身，而是非常有远见地介绍了如何利用 Cython、Numba 等工具来提升代码的执行速度，甚至还探讨了编写 C 扩展来直接利用 C 语言的强大性能。这些内容对我来说，就像是解锁了新的技能树，让我看到了将 Python 的易用性和 C 语言的性能结合起来的可能性。这本书的价值不仅仅在于提供了“做什么”，更在于它教会了我“为什么”以及“如何”才能做到最好，让我能够从根本上理解并解决 Python 代码的性能瓶颈。

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老实说，我之前在阅读一些关于 Python 性能优化的博客和文章时，经常会遇到一些前后矛盾的说法，或者只是简单的“用这个代替那个”的建议。这让我对“高性能”的理解变得很模糊，甚至有时会因为尝试了一些优化方法，反而让代码变得更复杂，性能提升却不明显，这让我感到非常沮丧。我购买《Mastering Python High Performance》的初衷，就是希望能够获得一套更权威、更系统的性能优化指南，能够帮我理解“为什么”要这样做，以及“如何”才能做到最好。在翻阅这本书的过程中，我发现它不仅仅是罗列各种优化技巧，更重要的是它深入浅出地解释了 Python 语言在运行时的一些底层机制。比如，它详细阐述了 GIL 的工作原理，以及在多线程环境下 GIL 对性能的影响，这让我对以往一些“多线程就能解决性能问题”的认知有了颠覆性的改观。此外，书中对于内存管理和垃圾回收机制的讲解也让我受益匪浅，我意识到很多性能问题并非是算法本身，而是由于不当的内存使用导致的。这本书的价值在于，它提供了一个完整的框架，让读者能够从宏观到微观地理解 Python 程序的性能瓶颈，并有针对性地进行优化。我特别欣赏的是，它并没有止步于 Python 本身，而是进一步介绍了如何利用 Cython、Numba 等工具来提升代码的执行效率，甚至还涉及到如何编写 C 扩展来直接调用 C 库，这些都是我之前从未敢轻易尝试的领域。这本书的出现，让我对“用 Python 做高性能计算”这件事充满了信心，也给了我很多实用的方法论，让我能够更科学、更有效地去解决实际项目中的性能难题。

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我最初接触《Mastering Python High Performance》这本书，是因为我的一个项目需要处理海量的数据，并且对实时性要求极高。我之前尝试过一些常见的 Python 性能优化方法，比如使用 NumPy 进行向量化操作，但总觉得离“高性能”还有一定的距离。我期望这本书能够为我提供更深入、更系统化的指导。这本书没有让我失望，它不仅仅是罗列了一些优化技巧，更重要的是，它深入剖析了 Python 语言的底层机制。我对书中关于 GIL（全局解释器锁）的详细讲解印象尤为深刻，这让我明白了为什么在多线程环境下，Python 的 CPU 密集型任务难以获得真正的并行加速，并学会了如何通过多进程或异步编程来规避这一限制。此外，书中关于内存管理和垃圾回收机制的阐述，也让我意识到不当的内存使用是导致性能下降的重要原因，并且学习到了如何更有效地管理内存。让我惊喜的是，这本书还介绍了如何利用 Cython、Numba 等工具来加速 Python 代码的执行，甚至还涉及到了如何编写 C 扩展来直接调用 C 库，这对我来说是一个全新的视野。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面的 Python 高性能优化解决方案，让我能够更科学、更有效地解决实际项目中的性能挑战。

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