Ozsvald Ian
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(2)
Forma i typ
E-booki
(2)
Autor
Sekuła Aleksandra
(2470)
Kozioł Paweł
(2014)
Kochanowski Jan
(987)
Kotwica Wojciech
(782)
Konopnicka Maria
(694)
Ozsvald Ian
(-)
Kowalska Dorota
(664)
Leśmian Bolesław
(480)
Krasicki Ignacy
(476)
Boy-Żeleński Tadeusz
(462)
Mickiewicz Adam
(408)
Baczyński Krzysztof Kamil
(401)
Kraszewski Józef Ignacy
(383)
Krzyżanowski Julian
(356)
Słowacki Juliusz
(322)
Jachowicz Stanisław
(316)
Otwinowska Barbara
(309)
Orzeszkowa Eliza
(308)
Sienkiewicz Henryk
(296)
Rolando Bianka
(262)
Trzeciak Weronika
(262)
Wallace Edgar
(254)
Ziajkiewicz Artur
(246)
Czechowicz Józef
(242)
May Karol
(237)
Prus Bolesław
(226)
Korzeniewski Wiktor
(219)
Doyle Arthur Conan
(212)
Liebert Jerzy
(209)
Żeromski Stefan
(205)
Biel Mirella
(201)
Goliński Zbigniew
(201)
Dug Katarzyna
(198)
Cartland Barbara
(194)
Pawlikowska-Jasnorzewska Maria
(194)
Bogucka Masza
(188)
Przerwa-Tetmajer Kazimierz
(182)
Miciński Tadeusz
(177)
Asnyk Adam
(173)
Filipowicz Leszek
(172)
Fabianowska Małgorzata
(169)
Masiak Wojciech
(166)
Oppenheim E. Phillips
(165)
Baudelaire Charles
(160)
Curant Catrina
(160)
Ławnicki Lucjan
(152)
Conrad Joseph
(148)
Andersen Hans Christian
(147)
Kasprowicz Jan
(147)
M. Annah Viki
(147)
Derengowska Joanna
(145)
Brand Max
(143)
Domańska Joanna
(142)
Будна Наталія
(141)
Lech Justyna
(138)
Shakespeare William
(132)
Rawinis Marian Piotr
(130)
Syrokomla Władysław
(128)
Zarawska Patrycja
(128)
London Jack
(125)
Norwid Cyprian Kamil
(125)
Dickens Charles
(124)
Lange Antoni
(123)
Montgomery Lucy Maud
(123)
Kornhauser Julian
(122)
Rodziewiczówna Maria
(122)
Pasewicz Edward
(118)
Ignaczak Tomasz
(117)
Balzac Honoré de
(116)
Keff Bożena
(116)
Plewako-Szczerbiński Krzysztof
(116)
Verne Jules
(116)
Sobczak Tomasz
(115)
Grabiński Stefan
(114)
SheWolf
(114)
Leblanc Maurice
(111)
Podsiadło Jacek
(111)
Korczak Janusz
(110)
Mazur Bartosz
(109)
Mattel
(108)
Mirandola Franciszek
(107)
роботае грукова
(106)
Dołęga-Mostowicz Tadeusz
(104)
Tkaczyszyn-Dycki Eugeniusz
(103)
Napierski Stefan
(101)
Popławska Anna
(101)
Stanecka Zofia
(101)
Wiedemann Adam
(100)
Ryźlak Anna
(98)
Steel Danielle
(98)
Czechow Anton
(97)
Wolny-Hamkało Agnieszka
(95)
Kamieński Jakub
(94)
Grimm Wilhelm
(93)
Górczyński Robert
(93)
Wells Herbert George
(93)
Chłabko Emil
(92)
Wilczek Piotr
(91)
Беденко Марко
(91)
Astley Neville
(90)
Szlengel Władysław
(89)
Rok wydania
2020 - 2024
(1)
2010 - 2019
(1)
Kraj wydania
Polska
(2)
Język
polski
(2)
2 wyniki Filtruj
E-book
W koszyku
Wydajne aplikacje w języku Python! Python to skryptowy język programowania istniejący na rynku od wielu lat — jego pierwsza wersja pojawiła się w 1991 roku. Przejrzystość kodu źródłowego była jednym z głównych celów Guida van Rossuma, twórcy tego języka. Dziś Python cieszy się dużą popularnością, co z jednej strony świadczy o jego przydatności, a z drugiej gwarantuje użytkownikom szerokie wsparcie społeczności programistów języka. Python jest elastyczny, dopuszcza różne style programowania, a dzięki temu znajduje zastosowanie w wielu miejscach świata IT.Jeżeli chcesz w pełni wykorzystać możliwości Pythona i tworzyć wydajne rozwiązania, to koniecznie zaopatrz się w tę książkę! Dzięki niej dowiesz się, jak wykorzystać profilowanie do lokalizowania „wąskich gardeł”, oraz poznasz efektywne techniki wyszukiwania danych na listach, w słownikach i zbiorach. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat obliczeń macierzowych i wektorowych oraz zobaczysz, jak kompilacja do postaci kodu C wpływa na wydajność Twojego rozwiązania. Osobne rozdziały zostały poświęcone współbieżności oraz modułowi multiprocessing. Opanowanie tych zagadnień pozwoli Ci ogromnie przyspieszyć działanie Twojej aplikacji. Na sam koniec nauczysz się tworzyć klastry i kolejki zadań oraz optymalizować zużycie pamięci RAM. Rozdział dwunasty to gratka dla wszystkich — zawiera najlepsze porady specjalistów z branży! Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich programistów chcących tworzyć wydajne rozwiązania w języku Python. Poznaj lepiej narzędzia numpy i Cython, a także narzędzia profilujące Dowiedz się, jak w języku Python dokonywana jest abstrakcja bazowej architektury komputera. Użyj profilowania do znajdowania „wąskich gardeł” związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci. Utwórz wydajne programy, wybierając odpowiednie struktury danych. Przyspiesz obliczenia oparte na macierzach i wektorach. Zastosuj narzędzia do kompilacji kodu Python do postaci kodu maszynowego. Zarządzaj jednocześnie wieloma operacjami obliczeniowymi i operacjami wejścia-wyjścia. Przekształć kod przetwarzania współbieżnego w celu uruchomienia go w klastrze lokalnym lub zdalnym. Rozwiąż duże problemy, używając mniej pamięci RAM. Wyciśnij z Pythona siódme poty!
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
E-book
W koszyku
Python jest językiem łatwym do opanowania i przyjemnym dla programisty. Jednak łatwość projektowania nie przekłada się na szybkość działania kodu. W konsekwencji przetwarzanie dużych wolumenów danych czy próba skalowania aplikacji kończą się problemami z wydajnością lub niezawodnością. Niekiedy rozwiązaniem jest zastosowanie procesów szeregowych, w innych przypadkach warto sięgnąć do architektury wielordzeniowej, klastrów lub układów GPU. Relatywnie często okazuje się, że dobre wyniki uzyskuje się w efekcie takiego zmodyfikowania technik kodowania, aby przy wykorzystaniu potencjału Pythona stosować sprawdzone metody poprawy wydajności kodu. Dzięki drugiemu, poszerzonemu i zaktualizowanemu wydaniu tej książki zdobędziesz wszechstronną wiedzę o czynnikach wpływających na wydajność kodu. Dowiesz się, jakie procesy zachodzą w tle komputera, na jakich zasadach odbywa się przydzielanie pamięci, oraz zyskasz nowe spojrzenie na proces kompilacji do postaci kodu maszynowego. Zapoznasz się z zagadnieniem współbieżności i obliczeń klastrowych. Zaczniesz swobodnie posługiwać się najlepszymi narzędziami Pythona, takimi jak NumPy czy moduł multiprocessing. Z pewnością docenisz techniki zapewniające korzystanie z minimum zasobów, takich jak czas procesora czy pamięć RAM. Opisane tu zagadnienia zilustrowano przykładami kodu oraz poradami najlepszych specjalistów z branży. W książce: narzędzia NumPy, Cython i Docker znajdowanie wąskich gardeł związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci wydajność kodu a odpowiednie struktury danych przyspieszanie obliczeń opartych na macierzach i wektorach zarządzanie wieloma operacjami obliczeniowymi i wejścia-wyjścia przetwarzanie współbieżne i uruchamianie kodu w klastrze Programowanie w Pythonie: przede wszystkim wydajność i niezawodność!
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej