파이썬 성능 높이기(2판)

1장. 벤치마킹과 프로파일링

__애플리케이션 설계

__테스트와 벤치마크 작성하기

____벤치마크 시간 측정하기

__pytest-benchmark로 개선된 테스트와 벤치마크

__cProfile로 병목 찾기

__line_profiler로 행 단위 프로파일

__코드 최적화

__dis 모듈

__memory_profiler를 통한 메모리 사용량 프로파일링

__요약



2장. 순수 파이썬 최적화

__유용한 알고리즘 및 데이터 구조

____리스트와 덱

____딕셔너리

____집합

____힙

____트라이

__캐싱과 메모이제이션

____JOBLIB

__조건 제시법과 제너레이터

__요약



3장. NumPy와 Pandas를 사용한 고속 배열 연산

__NumPy 시작하기

____배열 생성하기

____배열 접근하기

____브로드캐스팅

____수학 연산

____놈 계산

__입자 시뮬레이터를 NumPy로 다시 작성하기

__numexpr로 최적의 성능에 도달하기

__Pandas

____Pandas 기초

____Pandas를 사용한 데이터베이스 방식의 연산

__요약



4장. Cython으로 C 성능 얻기

__Cython 확장 컴파일

__정적 형식 추가

____변수

____함수

____클래스

__선언 공유

__배열 다루기

____C 배열과 포인터

____NumPy 배열

____형식화된 메모리뷰

__Cython 입자 시뮬레이터

__Cython 프로파일링

__주피터로 Cython 사용하기

__요약



5장. 컴파일러 탐구

__Numba

____NUMBA 첫 단계

____형식 특수화

____객체 모드와 원시 모드

____Numba와 NumPy

____JIT 클래스

____Numba 제약

__PyPy 프로젝트

____PyPy 설치

____PyPy로 입자 시뮬레이터 실행하기

__그 밖의 흥미로운 프로젝트

__요약



6장. 동시성 구현

__비동기적 프로그래밍

____I/O 대기

____동시성

____콜백

____퓨처

____이벤트 루프

__asyncio 프레임워크

____코루틴

____블로킹 코드를 논블로킹 코드로 변환하기

__반응형 프로그래밍

____옵저버블

____유용한 연산자

____뜨거운 옵저버블과 차가운 옵저버블

____CPU 모니터 구축

__요약



7장. 병렬 처리

__병렬 처리 개론

____그래픽 처리 장치

__여러 프로세스 사용하기

____PROCESS와 POOL 클래스

____Executor 인터페이스

____파이 값의 몬테 카를로 근사치 계산법

____동기화와 잠금

__OpenMP를 사용한 병렬 Cython

__자동 병렬성

____테아노 시작

____텐서플로

____GPU에서 코드 실행

__요약



8장. 분산 처리

__분산 컴퓨팅 소개

____맵리듀스 소개

__Dask

____방향성 비순환 그래프

____Dask 배열

____Dask Bag과 DataFrame

____Dask distributed

__파이스파크 사용하기

____스파크와 파이스파크 설정

____스파크 아키텍처

____RDD

____스파크 데이터프레임

__mpi4py를 사용한 과학기술 컴퓨팅

__요약



9장. 성능을 높이는 설계

__적절한 전략 선택하기

____일반 애플리케이션

____수치 코드

____빅데이터

__소스 코드 구조화하기

__격리와 가상 환경, 컨테이너

____Conda 환경 사용하기

____가상화와 컨테이너

__지속적인 통합

__요약

가브리엘레 라나로 중대형 컴퓨터 시뮬레이션을 사용한 결정체의 형성과 성장 연구를 수행해왔다. 2017년 이론 화학에서 박사 학위를 취득했다. 머신 러닝과 수치 계산 시각화, 웹 기술에 관심사가 걸쳐 있다. 좋은 소프트웨어를 향한 열정을 갖고 있으며 오픈 소스 패키지인 chemlab, chemview의 저자다. 이 책의 초판인 『고성능 파이썬 프로그래밍』(에이콘, 2013)을 썼다.