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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

資料詳細

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

所蔵

所蔵は 3 件です。現在の予約件数は 2 件です。

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 予約準備中 - 2076746250 iLisvirtual
港北 公開 情報科学 007.6 一般書 予約受取待 - 2077141700 iLisvirtual
戸塚 公開 情報科学 007.6 一般書 貸出中 - 2077102402 iLisvirtual