爆速Python（Tiago Rodrigues Antão 株式会社クイープ 株式会社クイープ）｜翔泳社の本
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爆速Python

原著
監修
翻訳

形式：
書籍
発売日：
ISBN：
9784798183732
定価：
3,960円（本体3,600円＋税10%）
仕様：
B5変・352ページ
カテゴリ：
プログラミング・開発
キーワード：
#プログラミング,#開発環境,#開発手法,#Web・アプリ開発
シリーズ：
Programmer's SELECTION
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「そう、すべては速さのために」

Pythonでデータセットを扱う際、最後に重要になってくるのはやはり「処理速度」です。データが巨大であればあるほど、ちょっとした工夫が処理速度を向上させ、「データの氾濫」ともいえる現状を打開する鍵になってくれます。

Pythonの特性を理解しつつそのパフォーマンスを最大限に引き出し、さらにハイパフォーマンスなライブラリを正しく利用することができれば、遅い遅いといわれがちなPythonにおいても、爆速な処理を手にすることができるのです。

本書は、組み込み機能やスレッディング特性、CPythonのグローバルインタプリタロック（GIL）などに始まり、Cythonへの移行やGPUの利用に至るまでの多面的なアプローチを紹介し、単にマシン性能を上げたり、マシンの数を増やすだけでは得られない、効率的なPythonアプリケーションの記述をサポートします。

【本書は『Fast Python: High performance techniques for large datasets』の邦訳書です。】

◆◆◆◆◆もくじ◆◆◆◆◆

●Part 1　基礎的なアプローチ
　・Chapter 1　データ処理の効率化が急がれている
　・Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す
　・Chapter 3　並行性、並列性、非同期処理
　・Chapter 4　ハイパフォーマンスなNumPy
●Part 2　ハードウェア
　・Chapter 5　Cythonを使って重要なコードを再実装する
　・Chapter 6　メモリ階層、ストレージ、ネットワーク
●Part 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
　・Chapter 7　ハイパフォーマンスなpandasとApache Arrow
　・Chapter 8　ビッグデータの格納
●Part 4　高度なトピック
　・Chapter 9　GPUコンピューティングを使ったデータ分析
　・Chapter 10　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

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画像03

●Part 1　基礎的なアプローチ
　・Chapter 1　データ処理の効率化が急がれている
　・Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す
　・Chapter 3　並行性、並列性、非同期処理
　・Chapter 4　ハイパフォーマンスなNumPy
●Part 2　ハードウェア
　・Chapter 5　Cythonを使って重要なコードを再実装する
　・Chapter 6　メモリ階層、ストレージ、ネットワーク
●Part 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
　・Chapter 7　ハイパフォーマンスなpandasとApache Arrow
　・Chapter 8　ビッグデータの格納
●Part 4　高度なトピック
　・Chapter 9　GPUコンピューティングを使ったデータ分析
　・Chapter 10　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

本書は付属データの提供はございません。

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最終更新日:2024年08月02日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 098
リスト直後の本文		 未 未
誤 結果は(10,) (4,)、(20, 4)、(4, 20) になります。
正 ストライドは(4,)、(20, 4)、(4, 20) になります。
2024.08.02
1刷 099
本文最初の段落		 未 未
誤 2 次元配列の場合はもう少し複雑です。2 × 5 配列で列を前方に移動したい場合、要素は隣接しているため、要素1 つ分（現在の要素の分だけ）移動する必要があります（図4-5）。要素のサイズは4 バイトなので、ストライドは4 になります。ただし、行を前方に移動したい場合は、（各行に要素が5 つあるため）現在の要素＋ 4 だけスキップする必要があります。したがって、5（要素の個数）× 4（要素のサイズ）＝ 20 になります。メモリをこのように解釈すると、関数strides[0]*i + strides[1]*j （20*i + 4*j）を使って要素i,j にアクセスできます。
正 2 次元配列の場合はもう少し複雑です。2 × 5 配列で列を前方に移動したい場合、要素は隣接しているため、要素1 つ分（現在の要素の分だけ）移動する必要があります（図4-5）。要素のサイズは4 バイトなので、ストライドは4 になります。ただし、行を前方に移動したい場合、ストライドは5（要素の個数）× 4（要素のサイズ）＝ 20 になります。メモリをこのように解釈すると、関数strides[0]*i + strides[1]*j （20*i + 4*j）を使って要素i,j にアクセスできます。
2024.08.02
1刷 099
本文2つ目の段落		 未 未
誤 m5x2 のストライドは4, 20 です。つまり、次元は2 つであり、次の行へ移動するには4 バイト× 5 列＝ 20 バイトだけ移動する必要があります。次の列は4 バイト離れた次の値です。
正 m5x2 のストライドは4, 20 です。次の行に移動するには、4バイトだけ移動する必要があります。次の列は20バイト離れた次の値です。
2024.08.02
1刷 100
図4-6中、「どう見えるか」の内容		 未 未
誤 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
正 0 5 1 6 2 7 3 8 4 9
2024.08.02

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