爆速Python 商品ページ｜卸・仕入れサイト【スーパーデリバリー】
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送料について
| ご購入金額（税抜） | ||
|---|---|---|
| 10,000円（未満） | 10,000円（以上） | |
| 北海道 | 1,000円 | 無料 |
| 本州 | 1,000円 | 無料 |
| 四国 | 1,000円 | 無料 |
| 九州 | 1,000円 | 無料 |
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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 |
SD品番：12973901
| セット 番号 |
内訳 （メーカー品番） |
数量 |
小売価格
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卸価格 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| S1 |
Tiago Rodrigues Ant?o 原著
株式会社クイープ 監修
株式会社クイープ 翻訳
（183730）
JAN：9784798183732
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1点 |
メーカー希望小売価格（税抜）
1点 ¥3,600
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卸価格は会員のみ公開 |
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詳細情報
登録日：2024/12/16
- 商品説明
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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
- 出荷
- 3営業日以内
- サイズ・容量
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判型：B5変
ページ数：352 - 規格
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■生産地：日本■素材・成分：形式：書籍（紙）■製造年：2024■商品札：無し
- 注意事項
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