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파이썬 성능 높이기 프로그램 병목 찾기부터 파이썬 구현 선택 | 병렬 시스템 확장까지

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상품상세정보
ISBN 9791161752419(1161752412)
쪽수 340쪽
크기 188 * 234 * 28 mm /793g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Python High Performance/Gabriele Lanaro

책소개

이 책이 속한 분야

파이썬 프로그램의 성능을 높이기 위한 여러 가지 전략을 소개한다. 파이썬에서 기본적인 프로그램 성능을 높이기 위한 병목 찾기를 어떻게 진행하는지부터 성능이 좋은 라이브러리 도입, 확장 파이썬을 컴파일하는 컴파일러, 파이썬 프로그램을 병렬적으로 만드는 것까지 다양한 수준의 성능 개선 기법이 나와 있으므로 파이썬을 어느 정도 써본 사람이라면 도움 될 것이다.

저자소개

저자 : 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.

역자 : 임혜연

파이썬을 접한 후 파이썬 문법에 매료돼버린 개발자. 인간 언어와 프로그래밍 언어, 프론트엔드부터 백엔드까지 다 파고들고 싶은 욕심이 있는 사람이다. 옮긴 책으로 『데이터 접근 패턴』(에이콘, 2013), 『자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축』(에이콘, 2015)이 있다.

작가의 말

파이썬 프로그래밍 언어는 문법이 직관적이고 재미있으면서 최고 품질의 서드파티 라이브러리가 다양한 덕분에 최근 몇 년 동안 급격히 큰 인기를 얻었다. 수많은 대학 입문 강좌와 고급 강좌에서 꼽힌 데 더해 과학과 엔지니어링 분야와 같이 집중적으로 숫자를 다루는 분야를 위해서도 선택됐다. 머신 러닝과 시스템 스크립팅, 웹 애플리케이션도 파이썬이 주로 활용되는 영역이다.
대부분이 C나 C++, 포트란(Fortran)과 같은 저수준 언어에 비해 레퍼런스 파이썬 인터프리터인 CPython이 비효율적이라고 여긴다. CPython의 성능이 형편없는 이유는 프로그램 명령instruction을 효율적인 기계어 코드로 컴파일하는 대신 인터프리터가 처리하기 때문이다. 인터프리터를 사용하면 이식성이 좋아지고 추가적 컴파일 단계가 없어지는 등 몇 가지 장점이 있지만 프로그램과 기계 사이에 간접 계층이 더해져 실행 효율성이 떨어진다.
몇 년에 걸쳐 CPython의 성능 문제를 극복하기 위해 많은 전략을 개발했다. 이 책의 목적은 그 간극을 메우고 일관적으로 파이썬 프로그램의 성능을 강하게 만들 방법을 가르치는 것이다.
이 책은 숫자를 다루는 코드 및 과학적 코드의 최적화를 다룰 뿐만 아니라, 웹 서비스와 애플리케이션의 응답 시간을 개선하는 전략까지 다뤄 많은 독자들에게 도움될 것이다.

★ 옮긴이의 말 ★
파이썬은 최근에 굉장히 인기 있는 언어로 널리 쓰이고 있습니다. 머신 러닝부터 데이터 가공, 웹 애플리케이션까지 다양한 분야에서 파이썬을 활용할 수 있으며 사용하기 쉽고 직관적인 문법을 갖고 있어 진입 장벽도 낮은 편입니다. 그러나 또 개발자들은 파이썬으로 프로그램을 빨리 만들어 사용할 수는 있지만, 규모가 커지면 성능상 문제가 일어날 것이기 때문에 중요한 곳에서는 사용할 수 없다고도 생각합니다. 그런 영역이 있을지도 모르지만, 저는 어쩌면 너무 빨리 파이썬을 포기하는 것이 아닐까 의심했습니다.
이 책은 파이썬을 사용하면서 충분한 성능을 얻을 수 있는 여러 가지 접근법에 대해 설명합니다. 첫 장에서는 일반적인 성능 개선에 대해 사용할 수 있는 프로파일링과 벤치마킹에 대해 다룹니다. 그다음은 알고리즘과 데이터 구조 및 캐싱을 활용하는 순수 파이썬 최적화를 다룹니다. 데이터 분석에서 널리 사용되는 NumPy와 Pandas로 고속 배열 연산을 하는 방법도 설명하며, Cython으로 확장 파이썬 문법을 사용해 효율적인 C 코드를 얻고 사용하는 방법도 소개합니다. JIT를 활용하는 파이썬 성능 개선 방법도 보여주며, 동시성과 병렬성, 분산 처리를 파이썬에서 구현하는 방법과 라이브러리에 대해서도 소개합니다. 이 과정에서 반응형 프로그래밍 개념, 테아노나 텐서플로, 스파크처럼 요즘 유명해진 라이브러리 등에 대해서도 소개합니다.
좀 더 확장된 파이썬 언어 구현이나 파이썬 성능을 높이는 다양한 방법에 대해 관심이 있다면 이 책이 좋은 길잡이 역할을 해줄 거라고 생각합니다.

목차

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

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