Данная книга предлагает уникальные техники ускорения выполнения кода на Python с акцентом на большие данные. Вы узнаете, как оптимизировать работу со встроенными структурами данных за счет конкурентного выполнения, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для их точности. Ознакомившись с тщательно проработанными примерами, вы узнаете, как добиться большей производительности популярных библиотек, таких как NumPy и pandas, и как эффективно обрабатывать и хранить данные. В книге используется целостный подход к повышению эффективности решений, так что вы научитесь оптимизировать и масштабировать целые системы - начиная от кода и заканчивая архитектурой.
Издание предназначено для разработчиков Python, знакомых с основами языка и принципами конкурентных вычислений.
