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内容简介
《Python高性能编程》是 O'Reilly 同名畅销书的简体中文版，由人民邮电出版社引进出版。全书共 12 章，主题并不是介绍 Python 语法本身，而是围绕一个核心问题展开：当程序跑得不够快时，怎样才能找到真正的瓶颈，并用正确的方法让它变快。 书中先从计算机内部结构的背景知识讲起，帮助读者理解 Python 的解释执行、对象模型与内存分配在底层究竟付出了哪些代价，从而明白「为什么慢」。随后依次讨论列表与元组、字典与集合等基础数据结构的时间与空间开销，迭代器与生成器的惰性求值思路，以及基于 NumPy 的矩阵与矢量计算——通过把循环下沉到 C 层来获得数量级的提速。 在工具层面，本书介绍了如何用剖析器（profiler）定位 CPU 与内存消耗的热点，如何做基准测试与可视化，避免凭感觉优化；并讲解 Cython、PyPy 等把 Python 代码编译成机器码或即时编译的路径。在并发与并行部分，书中区分了多线程、多进程与异步 I/O 各自适用的场景，说明 GIL 对 CPU 密集型任务的影响，以及如何把多进程代码改造成可在本地或远程集群、工作队列上运行的任务系统。 最后一章通过若干真实案例，展示在社交媒体分析、机器学习等实际应用中定位与解决性能问题的完整过程。全书面向已经会用 Python、希望进一步写出高效代码的初中级开发者。
编辑推荐
很多 Python 教程教你「怎么把功能写出来」，这本书教你「怎么把写出来的东西跑快」。它的可贵之处在于不提供一堆零散的提速小技巧，而是先讲清计算机与 Python 对象模型的底层代价，再教你先测量、后优化的工作方法：先用剖析器找到真正的热点，再决定是换数据结构、改用 NumPy 向量化、上 Cython，还是换语言层面的运行时。 内容覆盖面相当完整：数据结构与内存、迭代器与生成器、矩阵运算、编译加速、并发与集群、任务队列，基本把 Python 性能这条线从单机优化到分布式扩展都串了起来。每章都配有可动手的实验代码，读完之后你不会只记住结论，而是能自己复现一遍测量和优化过程。 本书的作者一位来自数据工程一线，一位长期在 PyCon、PyData 授课，因此行文里带着大量工程直觉和踩坑经验。需要提醒的是，它假定你已熟悉 Python 基础语法，不是零基础入门书；书中的案例与工具体系以英文版写作时的生态为背景，部分具体版本细节需要结合官方文档更新。如果你正准备处理一个真的慢下来的项目，这本书会是很扎实的案头参考。
适合谁读
适合
- 已掌握 Python 基础语法、希望写出高效代码的初中级开发者
- 做数据分析与科学计算、需要加速数值计算的工程师
- 被线上服务响应速度或批处理耗时困扰的后端工程师
- 想系统了解性能剖析、并发与并行模型的技术负责人
不适合
- 完全没有 Python 编程经验的零基础读者
- 只想查阅零散语法技巧、不打算动手测量的读者
- 专注于前端或界面开发、无 Python 性能需求的人
阅读建议
- 先通读第 1—2 章理解底层代价，再按自己项目类型挑章节精读。
- 配合书中示例，在自己机器的同一份数据上跑一遍剖析与前后对比。
- 把「先测量、后优化」当作纪律，不要凭直觉改写代码。
- 并发与集群部分建议结合一个真实的小任务系统动手实践。
出版社简介
人民邮电出版社
中国 · 成立于 1953 年
人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。
常见问题
这本书适合零基础学 Python 吗？
不适合作为入门教材。本书默认读者已掌握 Python 基础语法，重点在于剖析与优化，若尚未写过完整脚本，建议先补一门 Python 基础课再读。
这本书和《Python高性能编程（第2版）》有什么区别？
第 2 版由张海龙翻译，2023 年由人民邮电出版社出版，ISBN 为 9787115599476，内容扩充到 12 章并新增异步 I/O、Docker 部署等话题。本条目对应的是 2017 年胡世杰、徐旭彬译本。
读这本书需要哪些前置知识？
需要会写 Python 函数与类、理解基本数据结构，并对操作系统进程、线程、内存有初步概念，其余如 NumPy、Cython 可在阅读中随书学习。
书里的代码和示例能直接用于生产吗？
示例主要用于演示测量与优化思路，可直接运行验证，但版本与工具生态在变化，落地时应结合当前官方文档核对 API 与最佳实践。
读者评论
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