本書適合已入門 Python、還想要進(jìn)階和提高的讀者閱讀。

所有計(jì)算機(jī)語(yǔ)言說(shuō)到底都是在硬件層面的數(shù)據(jù)操作，所以高性能編程的一個(gè)終極目標(biāo)可以說(shuō)是“高性能硬件編程”。然而，Python 是一門高度抽象的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，它的一大優(yōu)勢(shì)是開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的高效，不可否認(rèn)地存在這樣或那樣的設(shè)計(jì)缺陷，以及由于開(kāi)發(fā)者的水平而造成的人為的性能缺陷。

本書在介紹相關(guān)內(nèi)容的時(shí)候很克制，所介紹的都是些影響“速度更快、開(kāi)銷更低”的內(nèi)容，例如：內(nèi)置的 Tim 排序算法、列表的 resize 操作帶來(lái)的超額分配的開(kāi)銷、元組的內(nèi)存滯留（intern機(jī)制）帶來(lái)的資源優(yōu)化、散列函數(shù)與嗅探函數(shù)的工作原理、散列碰撞帶來(lái)的麻煩與應(yīng)對(duì)、Python 命名空間的管理，等等。

編譯器

書中提出一個(gè)觀點(diǎn)：

讓你的代碼運(yùn)行更快的最簡(jiǎn)單的辦法就是讓它做更少的工作。

編譯器把代碼編譯成機(jī)器碼，是提高性能的關(guān)鍵組成部分。

密集型任務(wù)

高性能編程的一個(gè)改進(jìn)方向是提高密集型任務(wù)的處理效率，而這樣的任務(wù)無(wú)非兩大類：I/O 密集型與 CPU 密集型。

I/O 密集型任務(wù)主要是磁盤讀寫與網(wǎng)絡(luò)通信任務(wù)，占用較多 I/O 時(shí)間，而對(duì) CPU 要求較少；CPU 密集型任務(wù)恰恰相反，它們要消耗較多的 CPU 時(shí)間，進(jìn)行大量的復(fù)雜的計(jì)算，例如計(jì)算圓周率與解析視頻等。

集群與現(xiàn)場(chǎng)教訓(xùn)

集群是一種多服務(wù)器運(yùn)行相同任務(wù)的結(jié)構(gòu)，也就是說(shuō)，集群中的各節(jié)點(diǎn)提供相同的服務(wù)，其優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)擴(kuò)展容易、具備容災(zāi)恢復(fù)能力。

集群需要克服的挑戰(zhàn)有：機(jī)器間信息同步的延遲、機(jī)器間配置與性能的差異、機(jī)器的損耗與維護(hù)、其它難以預(yù)料的問(wèn)題。書中列舉了兩個(gè)慘痛的教訓(xùn)：華爾街公司騎士資本由于軟件升級(jí)引入的錯(cuò)誤，損失4.62億美元；Skype 公司 24 小時(shí)全球中斷的嚴(yán)重事故。

獲取方式：
1.一鍵三連+關(guān)注

2.后臺(tái)主動(dòng)留痕跡：“學(xué)習(xí)”
（重點(diǎn)：主動(dòng)打招呼）