1장. 고성능을 위한 파이썬 이해하기

__1.1 컴퓨터 시스템의 기본

__1.2 기본 구성 함께 보기

__1.3 파이썬을 쓰는 이유


2장. 프로파일링으로 병목 지점 찾기

__2.1 효과적으로 프로파일링하기

__2.2 쥘리아 집합

__2.3 전체 쥘리아 집합 계산하기

__2.4 시간을 측정하는 간단한 방법 - print와 데코레이터

__2.5 유닉스 time 명령어를 이용한 간단한 시간 측정

__2.6 cProfile 모듈 사용하기

__2.7 line_profiler로 한 줄씩 측정하기

__2.8 memory_profiler로 메모리 사용량 진단하기

__2.9 heapy로 힙 메모리 살펴보기

__2.10 dowser로 변수 생성을 실시간으로 확인하기

__2.11 dis 모듈로 CPython의 바이트코드 조사하기

__2.12 최적화 중에 단위 테스트하기

__2.13 성공적인 코드 프로파일링 전략

__2.14 마치며


3장. 리스트와 튜플

__3.1 더 효율적인 탐색

__3.2 리스트와 튜플

__3.3 마치며


4장. 사전과 셋

__4.1 사전과 셋의 동작 원리

__4.2 사전과 네임스페이스

__4.3 마치며


5장. 이터레이터와 제너레이터

__5.1 무한급수와 이터레이터

__5.2 제너레이터의 지연 실행

__5.3 마치며


6장. 행렬과 벡터 연산

__6.1 문제 소개

__6.2 파이썬의 리스트만으로 충분할까?

__6.3 메모리 단편화

__6.4 numpy를 이용한 확산 방정식 해법

__6.5 numexpr : 제자리 연산을 더 빠르고 간편하게 쓰기

__6.6 최적화 검증 scipy

__6.7 마치며


7장. C 언어로 컴파일하기

__7.1 가능한 속도 개선의 종류

__7.2 JIT 대 AOT 컴파일러

__7.3 타입 정보가 실행 속도에 영향을 주는 이유

__7.4 C 컴파일러 사용하기

__7.5 쥘리아 집합 예제 다시 보기

__7.6 Cython

__7.7 Shed Skin

__7.8 Cython과 numpy

__7.9 Numba

__7.10 Pythran

__7.11 PyPy

__7.12 각 기술을 언제 사용할까?

__7.13 외부 함수 인터페이스

__7.14 마치며


8장. 동시성

__8.1 비동기 프로그래밍 소개

__8.2 순차적 크롤러

__8.3 gevent

__8.4 tornado

__8.5 AsyncIO

__8.6 데이터베이스 예제

__8.7 마치며


9장. multiprocessing 모듈

__9.1 multiprocessing 모듈 소개

__9.2 몬테카를로 방식을 사용해 원주율 추정하기

__9.3 프로세스와 스레드를 사용해 원주율 추정하기

__9.4 소수 찾기

__9.5 프로세스 간 통신을 사용해 소수 검증하기

__9.6 multiprocessing과 numpy 데이터 공유하기

__9.7 파일과 변수 접근 동기화하기

__9.8 마치며


10장. 클러스터와 작업 대기열

__10.1 클러스터링의 이점

__10.2 클러스터링의 단점

__10.3 일반적인 클러스터 설계

__10.4 클러스터화한 해법을 어떻게 시작할 것인가?

__10.5 클러스터 사용 시 고통을 피하는 방법

__10.6 세 가지 클러스터링 솔루션

__10.7 강건한 프로덕션 클러스터링을 위한 NSQ

__10.8 살펴볼 만한 다른 클러스터링 도구들

__10.9 마치며


11장. RAM 아껴 쓰기

__11.1 원시 타입 객체는 비싸다

__11.2 컬렉션이 사용하는 RAM 이해하기

__11.3 바이트와 유니코드

__11.4 RAM에 수많은 텍스트를 효율적으로 저장하기

__11.5 RAM을 덜 사용하기 위한 팁

__11.6 확률적 자료구조


12장. 현장에서 얻는 교훈

__12.1 어댑티브랩의 소셜 미디어 분석, 소마(SoMA)

__12.2 RadimRehurek.com의 딥 러닝, 플라이(Fly)

__12.3 Lyst.com의 대규모 기계 학습

__12.4 스메시에서의 대규모 소셜 미디어 분석

__12.5 성공적인 웹과 데이터 처리 시스템을 위한 PyPy

__12.7 Lanyrd.com의 작업 대기열






누가 전에 이거 산 사람 있었는데 내용 괜찮음??