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【図書】 爆速Ｐｙｔｈｏｎ

巨大データセットを扱うための高速化テクニック -- Ｐｒｏｇｒａｍｍｅｒ’ｓ　ＳＥＬＥＣＴＩＯＮ --
Ｔｉａｇｏ　Ｒｏｄｒｉｇｕｅｓ　Ａｎｔãｏ ／著, クイープ ／監訳   -- 翔泳社 -- ２０２４．６ -- ２３ｃｍ -- ３２９ｐ

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タイトル 爆速Ｐｙｔｈｏｎ
副書名 巨大データセットを扱うための高速化テクニック
シリーズ名 Ｐｒｏｇｒａｍｍｅｒ’ｓ　ＳＥＬＥＣＴＩＯＮ
著者名等 Ｔｉａｇｏ　Ｒｏｄｒｉｇｕｅｓ　Ａｎｔãｏ ／著, クイープ ／監訳  
出版 翔泳社 ２０２４．６
大きさ等 ２３ｃｍ ３２９ｐ
分類 007.64
件名 プログラミング（コンピュータ）
注記 原タイトル：Ｆａｓｔ　Ｐｙｔｈｏｎ
注記 索引あり
著者紹介 【Ｔｉａｇｏ　Ｒｏｄｒｉｇｕｅｓ　Ａｎｔãｏ】情報学の工学士号とバイオインフォマティクスの博士号を持つ。現在はバイオテクノロジー分野に従事している。バイオインフォマティクス分野の多くの重要な科学論文の著者および共著者でもある。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 本書の目的は、Ｐｙｔｈｏｎエコシステムでより効率的なアプリケーションを記述する手助けをすることにあります。より効率的とは、コードが使うＣＰＵサイクル、ストレージ領域、ネットワーク通信が少なくなることを意味します。本書では、パフォーマンスの問題に総合的なアプローチでのぞみます。ピュアＰｙｔｈｏｎでのコード最適化テクニックについて説明するだけではなく、ＮｕｍＰｙやｐａｎｄａｓなど広く使われているデータライブラリの効率的な使い方についても検討します。Ｐｙｔｈｏｎでは十分なパフォーマンスが得られないケースがあるため、スピードがさらに求められる場合はＣｙｔｈｏｎについても検討します。この総合的なアプローチの一環として、コードの設計にハードウェアが与える影響にも目を向け、現代のコンピュータアーキテクチャがアルゴリズムのパフォーマンスにおよぼす影響を分析します。また、ネットワークアーキテクチャが効率におよぼす影響と、高速なデータ分析でのＧＰＵコンピューティングの使い方も調べます。
目次 １　基礎的なアプローチ（データ処理の効率化が急がれている；組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す；並行性、並列性、非同期処理；ハイパフォーマンスなＮｕｍＰｙ）；２　ハードウェア（Ｃｙｔｈｏｎを使って重要なコードを再実装する；メモリ階層、ストレージ、ネットワーク）；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（ハイパフォーマンスなｐａｎｄａｓとＡｐａｃｈｅ　Ａｒｒｏｗ；ビッグデータの格納）；４　高度なトピック（ＧＰＵコンピューティングを使ったデータ分析；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
ISBN(13)、ISBN 978-4-7981-8373-2　　 4-7981-8373-3
書誌番号 1124016520
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1124016520

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 情報科学 15 007.6 一般書 貸出中 - 2076746250 iLisvirtual

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