{"type":"product","schema_version":"1.0","item_id":"101724419938","canonical_url":"https://tw.bid.yahoo.com/item/101724419938","title":"【大享】 高效能Python程式設計 第三版｜寫給人類的高性能編程法  9786264252003 歐萊禮  A809   980","subtitle":null,"condition":"全新品","currency":"TWD","observed_at":"2026-09-26T12:04:35.280Z","current_price":774,"original_price":"980.00","stock_status":"in_stock","available_quantity":5,"sold_quantity":0,"seller":{"id":"Y1239803676","name":"電腦圖書專業門市","positive_rate":null,"rating_count":null},"images":[{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/8083390e-a087-4232-8176-8a8761cab7f5.jpg","role":"main","alt":"商品主圖","width":null,"height":null}],"description":"高效能Python程式設計 第三版｜寫給人類的高性能編程法\n\n作者： Micha Gorelick, Ian Ozsvald\n\n譯者： agility studio\n\n書號： A809\n\n出版日： 2025/12/05\n\nISBN： 9786264252003\n\nEAN： 9786264252003\n\n紙本書價格： 980\n\n附件： 線上下載\n\n內容介紹\n\n💥突破效能瓶頸，掌握多核心、GPU加速與大規模資料處理技巧。🎯實務方法×業界案例，帶你用Python打造生產級效能。🚀跨越記憶體限制、善用GPU，GenAI與生產化ML的最佳效能解方。「Ian與Micha的新書不僅介紹現代效能工具，也深入探討程式優化的普遍原則。每一位Python開發者都應該閱讀此書！」— Mikhail Timonin，量化開發者，Engelhart不論你是要處理龐大資料、打造AI產品，還是單純想讓程式更流暢，新版都提供了比前版更強化的工具與方法，讓你的Python程式真正跑出高效能。收錄GenAI、機器學習產品化等實戰案例，讓你的Python程式在真實環境中全面升級。----------------------------------------------------或許你的Python程式已經能正確運行，但若能跑得更快，會為你帶來什麼改變？全新第三版《高效能Python程式設計》將引導你找出程式在高資料量環境下的效能瓶頸，並透過各種設計方法與背後的理論基礎，幫助你更深入理解Python的運作，進而寫出真正高效的程式碼。本書不只涵蓋多核心、叢集與編譯的技巧，也帶你探索如何突破RAM限制、活用GPU加速，甚至在 GenAI、機器學習產品化等場景中提升效能。你將看到許多來自業界的實戰案例，這些公司如何善用高效能Python進行社群分析、AI應用到生產級系統。作者Micha Gorelick與Ian Ozsvald更分享了多年經驗與實用方法，幫助資深Python開發者在不犧牲可靠性的前提下，靈活擴展或縮小系統，迎戰真實世界的效能挑戰。• 更深入掌握NumPy、Cython與效能分析器。• 瞭解Python如何將底層電腦架構抽象化。• 進行效能分析來找出CPU時間與記憶體的使用瓶頸。• 利用合適的資料結構來寫出高效的程式。• 提升矩陣與向量運算的速度。• 使用Pandas、Dask與Polars來快速處理DataFrame。• 加快神經網路與GPU的計算速度。• 使用工具來將Python編譯為機器碼。• 同時管理多個I/O與計算操作。• 轉換multiprocessing程式碼，並在本地或遠端叢集上運行。\n\n目錄\n\n第一章 瞭解高性能Python基本電腦系統理想化的計算vs. Python虛擬機器那為什麼還要用Python？如何成為高效能的程式開發者Python的未來第二章 透過效能分析來找出瓶頸有效率地分析介紹Julia set計算完整的Julia set簡單的計時法—print與decorator使用Unix time命令來做簡單的計時使用cProfile模組使用SnakeViz來將cProfile的輸出視覺化使用 _profiler來逐行測量使用memory_profiler來診斷記憶體的使用情況一起分析CPU與記憶體：使用Scalene用PySpy來自檢既有的程序在時間軸上做互動式呼叫堆疊分析：使用VizTracerBytecode：檢視底層在優化過程中進行單元測試，以維持正確成功分析程式碼的策略第三章 串列與tuple更有效率的搜尋法串列vs. tuple第四章 字典與集合字典與集合如何運作？第五章 迭代器與產生器處理無限序列的迭代器延後產生器求值第六章 矩陣與向量計算問題介紹Python串列不夠好嗎？記憶體碎片化用numpy來處理擴散問題numexpr：讓就地操作更快速與更輕易圖形處理單元（GPU）警世故事：驗證「優化」（scipy）從矩陣優化得到的教訓第七章 Pandas、Dask與PolarsPandas使用Dask來處理分散的資料結構與DataFrame用Polars來獲得快速的DataFrames第八章 編譯為C可能提升多少速度？JIT vs. AOT編譯器為何型態資訊可幫助程式跑得更快？使用C編譯器再談Julia set範例CythonpyximportCython與numpyNumbaPyPy速度改善方法總結使用各項技術的時機外部函式介面第九章 非同步I/O非同步編程簡介async/await如何運作？共享CPU–I/O工作負載第十章 multiprocessing模組multiprocessing模組概要使用Monte Carlo法來估計pi使用程序與執行緒來估計pi尋找質數使用跨程序通訊來檢驗質數使用multiprocessi...","shipping_methods":[{"name":"郵局掛號","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"7-ELEVEN取貨付款","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"萊爾富取貨付款","fee":0,"currency":"TWD"}],"lowest_shipping_fee":null,"payment_methods":["ATM轉帳","萊爾富取貨付款","7-ELEVEN取貨付款"],"category_id":"2092073795","category_name":"程式語言","breadcrumb":[{"id":"3994318","name":"圖書/影音/文具","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8-%E5%BD%B1%E9%9F%B3-%E6%96%87%E5%85%B7-3994318-category.html"},{"id":"2092064185","name":"圖書與雜誌","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8%E8%88%87%E9%9B%9C%E8%AA%8C-2092064185-category.html"},{"id":"2092073792","name":"電腦/網路","url":"/tw/%E9%9B%BB%E8%85%A6-%E7%B6%B2%E8%B7%AF-2092073792-category.html"},{"id":"2092073795","name":"程式語言","url":"/tw/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E8%AA%9E%E8%A8%80-2092073795-category.html"}],"view_count":0,"watch_count":0}