Przyspieszenie Pythona z Cythonem, C i Rustem

Czy Twój kod Pythona działa zbyt wolno, aby przetwarzać dane lub wykonywać intensywne obliczenia?Wąskie gardła wydajności mogą zatrzymać projekty, ale rozwiązanie często polega na wykorzystaniu skompilowanych języków w krytycznych sekcjach. Ten kurs uczy podstawowych technik optymalizacji wydajności Pythona.Zdobędziesz umiejętności profilowania istniejącego kodu, przepisywania nieefektywnych części za pomocą wydajnych języków, takich jak Cython i Rust, oraz bezproblemowej integracji tych rozszerzeń z powrotem do środowiska Pythona. Czego się nauczysz: * Zrozumienie przyczyn ograniczeń wydajności Pythona, w tym modelu wykonania CPython i Global Interpreter Lock (GIL). * Ćwicz skuteczne profilowanie kodu za pomocą standardowych narzędzi, aby dokładnie określić wąskie gardła wydajności i dokładniej mierzyć ulepszenia. * Budowanie szybkich rozszerzeń Pythona za pomocą Cythona, zarządzanie deklaracjami typu i widokami pamięci dla maksymalnej wydajności. * Zastosuj Foreign Function Interface (FFI), aby wywołać istniejące funkcje C bezpośrednio z Pythona za pomocą standardowych narzędzi bibliotecznych, takich jak `ctypes`. * Konfiguruj moduły i wiązania Rusta za pomocą nowoczesnych ram, takich jak PyO3, aby tworzyć ultraszybkie, bezpieczne dla wątków biblioteki Pythona. * Opanuj nowoczesne metody pakowania i dystrybucji do udostępniania skompilowanych rozszerzeń Pythona w różnych środowiskach. Kurs rozpoczyna się od ustalenia podstaw profilowania i identyfikacji wspólnych wzorców wydajności.Następnie przechodzimy do praktycznej implementacji, demonstrując, jak pisać, kompilować i integrować kod za pomocą C, Cython i Rust, koncentrując się na interoperacyjności i bezpiecznej obsłudze danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów Pythona, którzy mają podstawową wiedzę programistyczną i chcą poprawić szybkość i wydajność swoich aplikacji.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z C, Cython lub Rust. Zacznij czytać już dziś i przekształć swoje wolne skrypty w szybkie aplikacje.