书:pan.baidu.com/s/11QzXauspnsGi67hme1U_2g?pwd=43xm
- 计算单元的主要属性
- 书中提到，计算单元的主要属性包括它每秒钟能执行的指令数（IPC）和它的时钟速度。这两个属性在制造新的计算单元时总是相互竞争的。
- 向量化
- 向量化是CPU一次处理多个数据项的能力。提高向量化水平可以显著提高计算性能。
- Amdahl定律
- Amdahl定律指出，如果程序设计为在多核上运行，但有一些例程必须在单个核上运行，那么这将成为最终加速的瓶颈。
- 全局解释器锁（GIL）
- Python使用全局解释器锁（GIL），这意味着即使Python代码可以访问多个核，但在任何给定时间，只有一个核在运行Python指令。
- numpy在内存管理上的优势
- numpy通过预分配固定大小的内存块并在其上操作来避免Python的常规内存管理开销，从而提高了性能。
- 使用numexpr优化就地操作
- numexpr是一个用于执行快速数值表达式计算的库，它可以显著加快就地操作的执行速度。
- Cython的使用
- Cython是一个用于将Python代码编译为C或C++扩展模块的编译器，可以显著提高Python代码的执行速度。
- JIT和AOT编译器的对比
- 书中对比了即时编译（JIT）和提前编译（AOT）两种编译器的特点和优势。
- 类型检查对代码运行速度的影响
- 类型检查可以帮助代码更快运行，因为它允许编译器在编译时做出更多优化决策。
- 多进程与多线程
- 书中讨论了多进程和多线程在Python中的使用，以及它们各自的优缺点。
- 进程间通信
- 进程间通信是并行编程中的一个重要方面，书中介绍了如何使用Python的multiprocessing模块来实现进程间通信。
- 使用更少的RAM
- 书中提供了一些技巧和建议，以帮助开发者在编写Python代码时使用更少的内存。
- 概率数据结构
- 概率数据结构是一种在内存使用和准确性之间做出权衡的数据结构，书中介绍了它们在高性能编程中的应用。
- 现场教训
- 书中包含了一些实际案例和现场教训，这些案例来自作者和其他开发者的经验，提供了关于如何在实际项目中应用高性能编程技巧的见解。
这些原文内容或主题概述涵盖了《Python高性能编程》中的关键知识点和实践技巧，有助于读者在Python高性能编程方面达到更高的水平。请注意，由于书籍内容可能随着版本更新而有所变化，因此以上信息可能并不完全适用于所有版本的《Python高性能编程》。为了获取最准确的信息，建议直接查阅原书或相关在线资源。