Интересные примеры оптимизации кода для работы с большими объемами данных – полезная информация для анализа данных в Python.
rarmek, согласна с вами, тоже нашла много полезного именно для работы с большими данными
Отличные советы по использованию современных инструментов для анализа производительности, что делает ее актуальной в быстро меняющемся мире разработки.
Я воспользовался рекомендациями автора по профилированию кода и улучшению времени выполнения в реальных проектах – результаты впечатляют.
Очень практический подход к оптимизации кода, который подходит как для начинающих, так и для опытных программистов. Советую
Понравилась глава о оптимизации работы с базами данных в Python, что является актуальным вопросом для многих разработчиков.
Автор уделяет внимание не только времени выполнения кода, но и использованию памяти, что важно для создания эффективных приложений.
Примеры кода в книге не ограничиваются только теорией; они помогли мне непосредственно применять изученные концепции в своих проектах.
Отличная книга по оптимизации Python, которая не только объясняет техники улучшения производительности, но и научит вас мыслить о производительности в целом.
Книга подходит как для опытных разработчиков, так и для новичков. Она позволяет развивать навыки в области оптимизации на любом уровне.
Я нашла много новой информации о внутреннем устройстве интерпретатора Python и его влиянии на производительность.
Книга не только помогла мне сделать код быстрее, но и научила меня понимать, какие компромиссы могут возникнуть при оптимизации.
Начислим
+21
Покупайте книги и получайте бонусы в Литрес, Читай-городе и Буквоеде.
Участвовать в бонусной программе
Отзывы на книгу «Оптимизация в Python», страница 4, 41 отзыв