Главная » Знания и навыки » Оптимизация в Python (сразу полная версия бесплатно доступна) Джейд Картер читать онлайн полностью / Библиотека

Оптимизация в Python

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Оптимизация в Python». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программы. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов
0 мнений
0 чтений

Дата выхода

17 ноября 2023

Краткое содержание книги Оптимизация в Python, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Оптимизация в Python. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Джейд Картер) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

Современное программирование в Python требует не только разработки эффективного и функционального кода, но и его оптимизации для достижения максимальной производительности. Эта книга раскрывает тему оптимизации в Python от введения в базовые понятия до понимания тонкостей оптимизации приложений. Почему оптимизация играет важную роль в разработке и какие инструменты доступны для измерения производительности вашего кода? Книга предлагает практические советы по улучшению кода, включая способы избегания лишних операций, правильное использование циклов и работу с памятью. Вы также узнаете, как применять кеширование и мемоизацию для улучшения производительности ваших приложений. Для разработчиков, работающих с многозадачностью и параллелизмом, книга предоставляет понимание того, как использовать потоки, процессы и асинхронное программирование для оптимизации приложений. Книга также рассматривает вопросы оптимизации баз данных и веб-приложений, предоставляя практические рекомендации.

Оптимизация в Python читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Оптимизация в Python без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

e`: Эти константы представляют значения числа ? и экспоненты e соответственно.

– `math.factorial(x)`: Эта функция вычисляет факториал числа `x`.

Эти и другие функции из модуля `math` могут быть использованы для решения различных математических задач в Python. Оптимизация математических вычислений с использованием этого модуля может дать значительный выигрыш в производительности в приложениях, где математика играет важную роль.

Пример использования некоторых функций из модуля `math`:

```python

import math

# Вычисление квадратного корня

x = 25

sqrt_result = math.

sqrt(x)

print(f"Квадратный корень из {x} = {sqrt_result}")

# Вычисление синуса и косинуса угла в радианах

angle_rad = math.radians(45) # Преобразование угла в радианы

sin_result = math.sin(angle_rad)

cos_result = math.cos(angle_rad)

print(f"Синус угла 45 градусов = {sin_result}")

print(f"Косинус угла 45 градусов = {cos_result}")

# Вычисление натурального логарифма

y = 2.

71828 # Близкое к значению экспоненты

ln_result = math.log(y)

print(f"Натуральный логарифм числа {y} = {ln_result}")

# Вычисление экспоненты

exponential_result = math.exp(2) # Экспонента в степени 2

print(f"Экспонента в степени 2 = {exponential_result}")

```

Вы можете адаптировать эти функции для своих математических вычислений в Python.

2. Модуль `collections`

Модуль `collections` в Python предоставляет дополнительные структуры данных, которые могут быть очень полезными при разработке различных алгоритмов.

Рассмотрим несколько ключевых структур данных, доступных в этом модуле:

– `namedtuple`: Это удобный способ создания именованных кортежей, которые являются неизменяемыми, атрибут-доступными кортежами. Они могут быть использованы для создания читаемого и структурированного кода.

– `deque`: Двусторонняя очередь (double-ended queue) предоставляет эффективные операции добавления и удаления элементов с обоих концов очереди.

Это полезно, например, для реализации структур данных, таких как стеки и очереди.

– `Counter`: Этот класс позволяет подсчитывать количество элементов в итерируемом объекте и предоставляет удобный способ анализа данных. Он может быть использован для подсчета повторяющихся элементов в последовательности.

– `defaultdict`: Этот класс представляет словарь, в котором задается значение по умолчанию для отсутствующих ключей.

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге Оптимизация в Python, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Джейд Картер! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.

Похожие книги