Раскройте возможности Python и его экосистемы для решения задач параллельных и высокопроизводительных вычислений!
Книга последовательно знакомит с методами параллельного программирования на Python — от базовых концепций до современных инструментов для распределённых и ускоренных вычислений. Отдельное внимание уделено подходам к оптимизации вычислений. Практические примеры демонстрируют применение параллельных подходов в аналитике данных, машинном обучении и научном моделировании.
Вы узнаете, какие ограничения и компромиссы сопровождают различные модели параллелизма, и научитесь выбирать архитектурные решения в зависимости от характера нагрузки. Книга также рассматривает современные тенденции развития параллельных вычислений и их влияние на экосистему Python.
Вы научитесь:
проектировать и реализовывать параллельные алгоритмы на Python;
эффективно использовать потоки, процессы и асинхронные механизмы выполнения;
масштабировать приложения для работы с большими объёмами данных;
применять инструменты ускорения вычислений, включая GPU;
выбирать архитектурные решения с учётом производительности, ограничений и требований к масштабируемости.
Издание предназначено разработчикам программного обеспечения, работающим с Python и стремящимся повысить производительность своих приложений. Книга будет полезна как практикующим инженерам, так и студентам технических специальностей, изучающим параллельное и распределённое программирование.
Желательны базовые знания Python и понимание принципов работы операционных систем.