Ebook-Download Cython
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Cython
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
Kurt Smith has been using Python in scientific computing ever since his college days, looking for any opportunity to incorporate it into his computational physics classes. He has contributed to the Cython project as part of the 2009 Google Summer of Code, implementing the initial version of typed memoryviews and native cython arrays. He uses Cython extensively in his consulting work at Enthought, training hundreds of scientists, engineers, and researchers in Python, NumPy, Cython, and parallel and high-performance computing.
Produktinformation
Taschenbuch: 251 Seiten
Verlag: O'Reilly and Associates; Auflage: 1 (27. Januar 2015)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1491901551
ISBN-13: 978-1491901557
Größe und/oder Gewicht:
17,8 x 1,5 x 23,3 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
1 Kundenrezension
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 19.990 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
Für diejenigen, die bereits Python beherrschen und Python für technisch/wissenschaftliche Berechnungen vornehmlich nutzen wollen, ist dieses Buch unabdingbar.Es geht um Cython, eine Bibliothek, mit der Python-Code schneller gemacht wird. Wie geht das?Python ist eine interpretierte Programmierungssprache, die besondere Stärke von Python liegt auf der Lesbarkeit des Codes. Dazu gehört die dynamische Typisierung der Variablen. Beide diese Tatsache machen aber das Ausführen langsamer, da kein Maschinencode direkt erzeugt wird und die Typisierung der Variablen direkt zu Runtime erfolgt.An diesen Baustellen hauptsächlich setzt Cython: mit Cython kann Python-Code in C übersetzt werden und somit kompiliert (dabei hilft natürlich die Tatsache, dass der Python-Interpreter ursprünglich und immer noch in C geschrieben ist). In Cython ist noch dazu möglich, die Variablen direkt zu typisieren, was die größte Zeitersparnis bringt - vor allem, wenn es um Loops mit vielen Berechnungsschritten gibt. Ich kann aus meiner Erfahrung bestätigen, dass der Speed-up um Größenordnungen liegt, es geht um teilweise Faktor 150 schneller.Cython hilft aber auch bei der Python/C-API, so ist das Einbinden von Modulen, die in C geschrieben sind, einfacher.All diese Dinge werden im Buch verständlich erklärt. Man kann sie im Buch direkt wie auch mit dem Code auf der Github-Webseite nachvollziehen. Alles in Allem sehr zu empfehlen.
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