内容紹介

「そう、すべては速さのために」

Pythonでデータセットを扱う際、最後に重要になってくるのはやはり「処理速度」です。データが巨大であればあるほど、ちょっとした工夫が処理速度を向上させ、「データの氾濫」ともいえる現状を打開する鍵になってくれます。

Pythonの特性を理解しつつそのパフォーマンスを最大限に引き出し、さらにハイパフォーマンスなライブラリを正しく利用することができれば、遅い遅いといわれがちなPythonにおいても、爆速な処理を手にすることができるのです。

本書は、組み込み機能やスレッディング特性、CPythonのグローバルインタプリタロック（GIL）などに始まり、Cythonへの移行やGPUの利用に至るまでの多面的なアプローチを紹介し、単にマシン性能を上げたり、マシンの数を増やすだけでは得られない、効率的なPythonアプリケーションの記述をサポートします。

【本書は『Fast Python: High performance techniques for large datasets』の邦訳書です。】

◆◆◆◆◆もくじ◆◆◆◆◆

●Part 1　基礎的なアプローチ

　・Chapter 1　データ処理の効率化が急がれている

　・Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す

　・Chapter 3　並行性、並列性、非同期処理

　・Chapter 4　ハイパフォーマンスなNumPy

●Part 2　ハードウェア

　・Chapter 5　Cythonを使って重要なコードを再実装する

　・Chapter 6　メモリ階層、ストレージ、ネットワーク

●Part 3　現代のデータ処理のためのアプリケーションとライブラリ

　・Chapter 7　ハイパフォーマンスなpandasとApache Arrow

　・Chapter 8　ビッグデータの格納

●Part 4　高度なトピック

　・Chapter 9　GPUコンピューティングを使ったデータ分析

　・Chapter 10　Daskを使ったビッグデータの分析

　・付録A　環境のセットアップ

　・付録B　Numbaを使って効率的な低レベルコードを生成する

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