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![고성능 파이썬 [2판]](http://image.bandinlunis.com/upload/product/4412/4412931.jpg)
고성능 파이썬 [2판] 파이썬 성능 잠재력을 끌어내는 실용적인 개발 전략서
원제 : High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans 2nd Edition
- 미샤 고렐릭, 이안 오스발트 저
- 오현석 역
- 한빛미디어
- 2021년 05월 10일
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정가36,000원
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ISBN: 9791162244210
528쪽
183 x 235 (㎜)
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- 판매지수 : 510
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책 소개
출판사 리뷰
▶ 사전 지식
- 파이썬 중급
▶ 먼저 보면 좋은 책
- 『혼자 공부하는 파이썬』
- 『처음 시작하는 파이썬(2판)』
- 『나의 첫 파이썬(2판)』
- 『파이썬 정복』
대상 독자
파이썬을 충분히 사용해보았고 특정 부분이 왜 느린지 생각해본 적이 있으며, 이를 위한 해법으로 거론되는 사이썬, 넘파이, PyPy 같은 기술을 들어본 독자가 대상이다. 또한 다른 언어로 프로그래밍해본 경험이 있어서 성능을 개선하는 방법이 여러 가지임을 아는 독자를 대상으로 한다. 또한 데이터 이동 문제를 포함하여 손쉽게 성능을 높일 수 있는 JIT 컴파일러(예컨대 PyPy)와 비동기 I/O를 사용하는 방법 등 웹 개발자가 직면할 수 있는 문제도 다룬다.
이 책은 중고급 파이썬 프로그래머를 위한 책이다. 의욕이 넘치는 초보 파이썬 프로그래머도 잘 따라올 수 있겠지만, 이 책을 읽기 전에 파이썬 기초를 먼저 다지기를 추천한다.
주요 내용
● 넘파이, 사이썬, 프로파일러 더 잘 이해하기
● 파이썬이 하부의 컴퓨터 아키텍처 추상화 방법 배우기
● 프로파일링을 통해 CPU 소비 시간이나 메모리 사용량에서 병목 찾기
● 적절한 데이터 구조를 선택해 효율적인 프로그램 작성하기
● 행렬과 벡터 계산의 속도 높이기
● 파이썬을 기계어로 번역하는 도구 사용하기
● 다양한 입출력과 계산 연산을 동시 실행하고 관리하기
● 다중 프로세싱 코드를 지역, 원격 클러스터에서 실행하도록 변환하기
● 도커 등의 도구를 사용해 빠르게 프로그램 배치하기
추천글
- 힐러리 메이슨 (Residence at accel 데이터 과학자)
저자 소개
저자 : 미샤 고렐릭
2033년 화성에 착륙한 최초의 인류이자 시간 여행에 기여한 공로로 2056년 노벨상을 수상했다. 그가 개발한 신기술이 악용되는 데 분노하여 2012년으로 돌아와서 시간 여행 연구를 그만두고 데이터와 사랑에 빠졌다. 그 후 머신러닝 응용 연구 실험실인 패스트 포워드 랩을 공동 창업하고, 도덕적 컴퓨팅에 관한 논문을 여러 편 저술하고, 윌킨스버그에 포괄적 공동체 공간인 커뮤니티 포지를 세우도록 도왔다. 2019년 도덕적 머신러닝 그룹인 프로버블 모델즈를 공동 설립하여 대화형 몰입형 연극인 프로젝트 아멜리아를 만들었다. 2020년 프랑스에서는 OCCRP의 기자들이 데이터에서 기삿거리를 찾도록 도왔다. 1857년 센트럴 파크에 그의 생을 기리는 기념비가 세워졌다.
저자 : 이안 오스발트
수석 데이터 과학자이자 코치이다. 700명 이상이 참석하는 연례 콘퍼런스인 PyData 런던과 회원이 1만 명 이상인 월례 미팅을 공동 설립했다. 런던의 모 컨설팅 데이터 과학을 운영하고, 국제 콘퍼런스에서 강사로 활동하며 종종 기조연설을 한다. 수석 데이터 과학자이자 트레이너, 팀 코치로 17년 이상 경력을 쌓았다. 취미로는 에너지 넘치는 스프링어 스파니엘과 함께 산책을 하고, 코니시 해변에서 서핑을 하며, 커피를 즐긴다. ianozsvald.com에서 그의 지난 강의와 글을 찾아볼 수 있다.
역자 : 오현석
비사이드소프트(BSIDESOFT) 이사로 일하면서 매일 고객의 요청에 따라 코드를 만들고 있는 현업 개발자다. 어릴 때 처음 접한 컴퓨터에 매혹된 후 경기과학고등학교, KAIST 전산학 학사와 프
로그래밍 언어 전공 석사를 취득하며 계속 컴퓨터를 사용해왔다. 직장에서는 주로 코틀린이나
자바를 사용한 서버 프로그래밍을 하고, 주말이나 빈 시간에는 번역을 하거나 공부하면서 즐거움을 찾는다. 시간이 아주 많이 남을 때는 시뮬레이션 게임을 하면서 머리를 식히며, 어떻게 하
면 막둥이를 프로그래밍의 세계로 끌어들일 수 있을지 고민 중인 아빠이기도 하다.
역자 소개
비사이드소프트(BSIDESOFT) 이사로 일하면서 매일매일 고객의 요청에 따라 코드를 만들어내고 있는 현업 개발자다. 어릴 때 처음 컴퓨터를 접하고 매혹된 후 경기과학고, KAIST 전산학과(프로그래밍 언어 전공 석사)를 거치면서 계속 컴퓨터를 사용해왔다.
직장에서는 주로 코틀린이나 자바를 사용한 서버 프로그래밍을 하고, 주말이나 빈 시간에는 번역을 하거나 공부를 하면서 즐거움을 찾는다. 시간이 아주 많이 남을 때는 시뮬레이션 게임을 하면서 머리를 식히고 놀고, 어떻게 하면 막내자식을 프로그래밍의 세계로 끌어들일 수 있을까 고민 중인 아빠이기도 하다.
『코어 파이썬 애플리케이션 프로그래밍 Core Python Applications Programming Third Edition』(에이콘출판, 2014)을 시작으로 『 Kotlin in Action』(에이콘출판, 2017), 『순수 함수형 데이터 구조』(에이콘출판, 2019), 『파이썬 코딩의 기술(개정 2판)』(길벗, 2020) 등 20권 이상의 책을 번역했다.
목차
CHAPTER 1 고성능 파이썬 이해하기
1.1 기본 컴퓨터 시스템
1.2 기본 요소 조합하기
1.3 파이썬을 쓰는 이유
1.4 뛰어난 성과를 거두는 파이썬 프로그래머가 되는 방법
CHAPTER 2 프로파일링으로 병목 지점 찾기
2.1 효과적으로 프로파일하기
2.2 줄리아 집합
2.3 전체 줄리아 집합 계산하기
2.4 시간을 측정하는 간단한 방법: print와 데커레이터
2.5 유닉스 time 명령어를 이용한 간단한 시간 측정
2.6 cProfile 모듈 사용하기
2.7 SnakeViz로 cProfile 결과 시각화하기
2.8 line_profiler로 한 줄씩 측정하기
2.9 memory_profiler로 메모리 사용량 진단하기
2.10 PySpy로 기존 프로세스 살펴보기
2.11 바이트코드: 내부 작동
2.12 최적화 중에 단위 테스트하기
2.13 성공적인 코드 프로파일링 전략
2.14 마치며
CHAPTER 3 리스트와 튜플
3.1 더 효율적인 탐색
3.2 리스트와 튜플
3.3 마치며
CHAPTER 4 사전과 셋
4.1 사전과 셋의 동작 원리
4.2 사전과 네임스페이스
4.3 마치며
CHAPTER 5 이터레이터와 제너레이터
5.1 이터레이터로 무한급수 표현하기
5.2 제너레이터의 지연 계산
5.3 마치며
CHAPTER 6 행렬과 벡터 계산
6.1 문제 소개
6.2 파이썬의 리스트만으로 충분할까?
6.3 메모리 단편화
6.4 넘파이를 이용한 확산 방정식 해법
6.5 numexpr: 제자리 연산을 더 빠르고 간편하게 쓰기
6.6 경고: '최적화' 검증(사이파이)
6.7 행렬 최적화에서 얻은 교훈
6.8 팬더스
6.9 마치며
CHAPTER 7 C 언어로 컴파일하기
7.1 가능한 속도 개선의 종류
7.2 JIT 대 AOT 컴파일러
7.3 타입 정보가 실행 속도에 영향을 주는 이유
7.4 C 컴파일러 사용하기
7.5 줄리아 집합 예제 다시 보기
7.6 사이썬
7.7 pyximport
7.8 사이썬과 넘파이
7.9 Numba
7.10 PyPy
7.11 속도 향상 결과 정리
7.12 각 기술의 사용 시점
7.13 GPU
7.14 외부 함수 인터페이스
7.15 마치며
CHAPTER 8 비동기 I/O
8.1 비동기 프로그래밍 소개
8.2 async/await의 동작 방식
8.3 CPU 공유: I/O 부하
8.4 마치며
CHAPTER 9 multiprocessing 모듈
9.1 multiprocessing 모듈 소개
9.2 몬테 카를로 방식을 사용해 원주율 추정하기
9.3 프로세스와 스레드를 사용해 원주율 추정하기
9.4 소수 찾기
9.5 프로세스 간 통신을 사용해 소수 검증하기
9.6 multiprocessing과 넘파이 데이터 공유하기
9.7 파일과 변수 접근 동기화하기
9.8 마치며
CHAPTER 10 클러스터와 작업 큐
10.1 클러스터링의 이점
10.2 클러스터링의 단점
10.3 일반적인 클러스터 설계
10.4 클러스터화한 해법을 시작하는 방법
10.5 클러스터 사용 시 고통을 피하는 방법
10.6 두 가지 클러스터링 솔루션
10.7 강건한 프로덕션 클러스터링을 위한 NSQ
10.8 살펴볼 만한 다른 클러스터링 도구들
10.9 도커
10.10 마치며
CHAPTER 11 RAMM 덜 사용하기
11.1 값비싼 원시 타입 객체
11.2 컬렉션이 사용하는 RAM 이해하기
11.3 바이트와 유니코드
11.4 RAM에 많은 텍스트를 효율적으로 저장하기
11.5 사이킷런의 FeatureHasher를 사용해 더 많은 텍스트 모델링하기
11.6 DictVectorizer와 FeatureHasher
11.7 사이파이의 희소 행렬
11.8 RAM을 덜 사용하기 위한 팁
11.9 확률적 자료구조
CHAPTER 12 현장에서 얻은 교훈
12.1 특성 엔진으로 피처 엔지니어링 파이프라인 흐름 만들기
12.2 고성과 데이터 사이언스 팀
12.3 Numba
12.4 최적화 vs. 생각
12.5 어댑티브 랩의 소셜 미디어 분석, 소마(2014)
12.6 RadimRehurek.com의 딥러닝 플라이 만들기(2014)
12.7 Lyst.com의 대규모 머신러닝(2014)
12.8 스메시에서의 대규모 소셜 미디어 분석(2014)
12.9 성공적인 웹과 데이터 처리 시스템을 위한 PyPy(2014)
12.10 Lanyrd.com의 작업 큐(2014)
1.1 기본 컴퓨터 시스템
1.2 기본 요소 조합하기
1.3 파이썬을 쓰는 이유
1.4 뛰어난 성과를 거두는 파이썬 프로그래머가 되는 방법
CHAPTER 2 프로파일링으로 병목 지점 찾기
2.1 효과적으로 프로파일하기
2.2 줄리아 집합
2.3 전체 줄리아 집합 계산하기
2.4 시간을 측정하는 간단한 방법: print와 데커레이터
2.5 유닉스 time 명령어를 이용한 간단한 시간 측정
2.6 cProfile 모듈 사용하기
2.7 SnakeViz로 cProfile 결과 시각화하기
2.8 line_profiler로 한 줄씩 측정하기
2.9 memory_profiler로 메모리 사용량 진단하기
2.10 PySpy로 기존 프로세스 살펴보기
2.11 바이트코드: 내부 작동
2.12 최적화 중에 단위 테스트하기
2.13 성공적인 코드 프로파일링 전략
2.14 마치며
CHAPTER 3 리스트와 튜플
3.1 더 효율적인 탐색
3.2 리스트와 튜플
3.3 마치며
CHAPTER 4 사전과 셋
4.1 사전과 셋의 동작 원리
4.2 사전과 네임스페이스
4.3 마치며
CHAPTER 5 이터레이터와 제너레이터
5.1 이터레이터로 무한급수 표현하기
5.2 제너레이터의 지연 계산
5.3 마치며
CHAPTER 6 행렬과 벡터 계산
6.1 문제 소개
6.2 파이썬의 리스트만으로 충분할까?
6.3 메모리 단편화
6.4 넘파이를 이용한 확산 방정식 해법
6.5 numexpr: 제자리 연산을 더 빠르고 간편하게 쓰기
6.6 경고: '최적화' 검증(사이파이)
6.7 행렬 최적화에서 얻은 교훈
6.8 팬더스
6.9 마치며
CHAPTER 7 C 언어로 컴파일하기
7.1 가능한 속도 개선의 종류
7.2 JIT 대 AOT 컴파일러
7.3 타입 정보가 실행 속도에 영향을 주는 이유
7.4 C 컴파일러 사용하기
7.5 줄리아 집합 예제 다시 보기
7.6 사이썬
7.7 pyximport
7.8 사이썬과 넘파이
7.9 Numba
7.10 PyPy
7.11 속도 향상 결과 정리
7.12 각 기술의 사용 시점
7.13 GPU
7.14 외부 함수 인터페이스
7.15 마치며
CHAPTER 8 비동기 I/O
8.1 비동기 프로그래밍 소개
8.2 async/await의 동작 방식
8.3 CPU 공유: I/O 부하
8.4 마치며
CHAPTER 9 multiprocessing 모듈
9.1 multiprocessing 모듈 소개
9.2 몬테 카를로 방식을 사용해 원주율 추정하기
9.3 프로세스와 스레드를 사용해 원주율 추정하기
9.4 소수 찾기
9.5 프로세스 간 통신을 사용해 소수 검증하기
9.6 multiprocessing과 넘파이 데이터 공유하기
9.7 파일과 변수 접근 동기화하기
9.8 마치며
CHAPTER 10 클러스터와 작업 큐
10.1 클러스터링의 이점
10.2 클러스터링의 단점
10.3 일반적인 클러스터 설계
10.4 클러스터화한 해법을 시작하는 방법
10.5 클러스터 사용 시 고통을 피하는 방법
10.6 두 가지 클러스터링 솔루션
10.7 강건한 프로덕션 클러스터링을 위한 NSQ
10.8 살펴볼 만한 다른 클러스터링 도구들
10.9 도커
10.10 마치며
CHAPTER 11 RAMM 덜 사용하기
11.1 값비싼 원시 타입 객체
11.2 컬렉션이 사용하는 RAM 이해하기
11.3 바이트와 유니코드
11.4 RAM에 많은 텍스트를 효율적으로 저장하기
11.5 사이킷런의 FeatureHasher를 사용해 더 많은 텍스트 모델링하기
11.6 DictVectorizer와 FeatureHasher
11.7 사이파이의 희소 행렬
11.8 RAM을 덜 사용하기 위한 팁
11.9 확률적 자료구조
CHAPTER 12 현장에서 얻은 교훈
12.1 특성 엔진으로 피처 엔지니어링 파이프라인 흐름 만들기
12.2 고성과 데이터 사이언스 팀
12.3 Numba
12.4 최적화 vs. 생각
12.5 어댑티브 랩의 소셜 미디어 분석, 소마(2014)
12.6 RadimRehurek.com의 딥러닝 플라이 만들기(2014)
12.7 Lyst.com의 대규모 머신러닝(2014)
12.8 스메시에서의 대규모 소셜 미디어 분석(2014)
12.9 성공적인 웹과 데이터 처리 시스템을 위한 PyPy(2014)
12.10 Lanyrd.com의 작업 큐(2014)
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