出版社内容情報
「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
内容説明
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
著者等紹介
アントン，チアゴ・ロドリゲス［アントン，チアゴロドリゲス］ ［Ａｎｔ〓ｏ，Ｔｉａｇｏ Ｒｏｄｒｉｇｕｅｓ］
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。科学計算とデータエンジニアリングのタスクを実行するためにＰｙｔｈｏｎとそのすべてのライブラリを使っている。アルゴリズムの重要な部分を最適化するために、ＣやＲｕｓｔなどの低水準言語をよく使っている。現在はＡｍａｚｏｎ ＡＷＳベースのインフラで開発を行っているが、キャリアの大部分ではオンプレミスのコンピューティングクラウドと科学クラウドを使っていた。業界での活動に加えて、科学計算の研究では、ケンブリッジ大学とオックスフォード大学でデータ分析のポスドクを務めた経験がある。モンタナ大学では、リサーチサイエンティストとして生物学データを分析するための科学計算インフラ全体を一から開発した（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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