도서 소개

파이썬의 단 하나의 약점, 성능 문제를 해결해주는 다양한 전략을 소개한다. 파이썬의 관점에서 바라보는 컴퓨터 아키텍처와 동작 원리를 기본으로 깔고, 각종 라이브러리의 올바른 활용법, 행렬과 벡터 연산 가속, 메모리를 효율적으로 쓰는 법, 병목을 찾는 습관과 도구, 네이티브 코드로 컴파일하기 등을 배우고, 파이썬을 성공적으로 도입한 업계 선배들의 경험담과 전략을 듣게 될 것이다. 특히 한국어판에서는 저자의 동의를 얻어 파이썬 2로 작성된 원서의 예제 코드를 파이썬 3에서 실행할 수 있도록 수정하였다.

  출판사 리뷰

파이썬의 생산성에 컴파일 언어의 성능을 더하다
파이썬은 느리다? 이 책은 파이썬의 단 하나의 약점, 성능 문제를 해결해주는 다양한 전략을 소개한다. 파이썬의 관점에서 바라보는 컴퓨터 아키텍처와 동작 원리를 기본으로 깔고, 각종 라이브러리의 올바른 활용법, 행렬과 벡터 연산 가속, 메모리를 효율적으로 쓰는 법, 병목을 찾는 습관과 도구, 네이티브 코드로 컴파일하기 등을 배우고, 파이썬을 성공적으로 도입한 업계 선배들의 경험담과 전략을 듣게 될 것이다. 특히 한국어판에서는 저자의 동의를 얻어 파이썬 2로 작성된 원서의 예제 코드를 파이썬 3에서 실행할 수 있도록 수정하였다.

★ 프로토타이핑에서 실무 운영까지 살아가는 파이썬 코드의 비밀
아이디어 무한경쟁이 펼쳐지는 대(大)스타트업 시대! 높은 생산성으로 유명한 파이썬은 최우선 고려사항이다. 한 가지, 컴파일 언어 대비 느린 성능 때문에 성공한 서비스나 성능이 중요한 기능은 컴파일 언어로 다시 작성하곤 한다. 하지만 실무 운영까지 파이썬 코드를 계속 이어가는 방법이 있다면?

이 책은 파이썬을 둘러싼 설계와 작동 원리를 설명하고 이에 기반한 실용적인 구현 전략을 소개한다. 멀티코어 아키텍처와 클러스터의 이점을 활용하려면 어떻게 해야 하는가? 안정성을 잃지 않고 확장하는 방법은 무엇인가? 여러분은 이에 대한 명확한 해법을 찾고 방대한 소셜 데이터까지도 눈부신 속도로 처리해내는 파이썬 코드를 얻게 될 것이다.

★ 주요 내용
● numpy, Cython, 프로파일러 활용하기
● 파이썬의 시선으로 바라보는 컴퓨터 아키텍처 이해하기
● CPU 시간과 메모리 사용량을 프로파일링하여 병목 지점 찾기
● 상황에 맞는 컬렉션으로 효율적인 프로그램 작성하기
● 행렬과 벡터 연산 가속하기
● 네이티브 코드로 컴파일하기
● 대량의 I/O와 연산 동시 수행하기
● 원격 클러스터로 병렬 처리하기
● 적은 메모리로 대규모 데이터 처리하기

  작가 소개

저자 : 미샤 고렐릭
2023년 화성에 착륙한 최초의 인류이자 시간 여행에 대한 공로로 2046년 노벨상을 받았다. 그가 개발한 신기술이 의도와 다르게 사용되고 있는 사실에 분노하여 2012년으로 되돌아와서 물리학 박사 과정을 그만두고 데이터와 사랑에 빠졌다. bitly에서 실시간 데이터 처리와 관련된 업무를 했다. 사람들에게 미래 기술을 알리고 싶은 욕망에 미치광이 과학자 역할로 패스트포워드랩을 함께 시작해 고성능 데이터 분석과 관련된 다양한 프로젝트에 컨설팅을 하고 있다. 1857년 센트럴 파크에 그의 생을 기리는 기념비가 세워졌다.

저자 : 이안 오스발트
10년이 넘는 파이썬 경력을 가지고 있으며 ModelInsight.io에서 데이터 과학자이자 파이썬 강사로 활동 중이다. 그는 PyCon과 PyData 콘퍼런스에서 강사로 활동하였으며 영국에서 10여 년간 인공지능과 고성능 계산에 대한 컨설팅을 하고 있다. 개인 블로그(IanOzsvald.com)를 운영하고 있으며 맛 좋은 맥주 한 잔에 큰 행복을 느낀다. 파이썬뿐만 아니라 C++, 리눅스와 윈도우 개발, 스토리지 시스템, 자연어 처리 및 텍스트 처리, 기계 학습, 데이터 시각화에도 관심이 많다. 파이썬 중심의 비디오 학습 사이트인 ShowMeDo.com의 공동창업자다.

  목차

1장. 고성능을 위한 파이썬 이해하기
__1.1 컴퓨터 시스템의 기본
__1.2 기본 구성 함께 보기
__1.3 파이썬을 쓰는 이유

2장. 프로파일링으로 병목 지점 찾기
__2.1 효과적으로 프로파일링하기
__2.2 쥘리아 집합
__2.3 전체 쥘리아 집합 계산하기
__2.4 시간을 측정하는 간단한 방법 - print와 데코레이터
__2.5 유닉스 time 명령어를 이용한 간단한 시간 측정
__2.6 cProfile 모듈 사용하기
__2.7 line_profiler로 한 줄씩 측정하기
__2.8 memory_profiler로 메모리 사용량 진단하기
__2.9 heapy로 힙 메모리 살펴보기
__2.10 dowser로 변수 생성을 실시간으로 확인하기
__2.11 dis 모듈로 CPython의 바이트코드 조사하기
__2.12 최적화 중에 단위 테스트하기
__2.13 성공적인 코드 프로파일링 전략
__2.14 마치며

3장. 리스트와 튜플
__3.1 더 효율적인 탐색
__3.2 리스트와 튜플
__3.3 마치며

4장. 사전과 셋
__4.1 사전과 셋의 동작 원리
__4.2 사전과 네임스페이스
__4.3 마치며

5장. 이터레이터와 제너레이터
__5.1 무한급수와 이터레이터
__5.2 제너레이터의 지연 실행
__5.3 마치며

6장. 행렬과 벡터 연산
__6.1 문제 소개
__6.2 파이썬의 리스트만으로 충분할까?
__6.3 메모리 단편화
__6.4 numpy를 이용한 확산 방정식 해법
__6.5 numexpr : 제자리 연산을 더 빠르고 간편하게 쓰기
__6.6 최적화 검증 scipy